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JIRA MCP 服务器

一个简单的模型上下文协议 (MCP) “vibe-coded” 服务器,用于将 JIRA 与 Cursor IDE 集成。MCP 是一种开放协议,可实现 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

此实现首先丢弃了我们无法在 Cursor 中初始化的另一个 JIRA MCP 服务器。

小心!即使是这份文档也几乎完全是由人工智能编码助手编写的。

特征

  • 通过使用键获取 JIRA 问题

  • 使用 JQL(JIRA 查询语言)搜索问题

  • 创建和更新问题(注意:对于高度定制的 JIRA 项目可能会有限制)

  • 对问题添加评论

  • 克隆问题(对于解决强制自定义字段很有用,但对于复杂的项目配置可能有限制)

  • 可配置字段选择

  • 分页支持

  • 详细的错误处理和日志记录

  • 记录工作

Related MCP server: Cursor DB MCP Server

用户工作流程

搜索和过滤流程

graph LR A[Start Search] -->|Enter JQL| B[Search Query] B -->|Apply Filters| C[Results] C -->|Select Fields| D[Customized View] D -->|Pagination| E[More Results] subgraph Search Options F[JQL Query] G[Field Selection] H[Result Limit] I[Start Position] end B -->|Uses| F C -->|Uses| G C -->|Uses| H C -->|Uses| I

问题克隆流程

graph LR A[Find Source Issue] -->|Copy Key| B[Clone Issue] B -->|Customize Fields| C[Modified Clone] C -->|Create| D[New Issue] subgraph Clone Options E[Change Project] F[Modify Fields] G[Copy Attachments] H[Add Source Link] end B -->|Can Use| E B -->|Can Use| F B -->|Can Use| G B -->|Can Use| H

有关详细的技术架构和系统工作流程(包括问题生命周期和身份验证流程),请参阅ARCHITECTURE.md

关于 MCP

该服务器实现了模型上下文协议 (Model Context Protocol)规范,允许 Cursor IDE 通过其 AI 功能与 JIRA 数据无缝交互。该协议标准化了 LLM 应用程序与外部数据源和工具的通信方式。

设置

  1. 创建虚拟环境:

python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:

pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量:创建一个.env文件,其中包含以下内容:

JIRA_URL=your_jira_url JIRA_USERNAME=your_username JIRA_API_TOKEN=your_api_token

用法

运行服务器:

./run-jira-mcp.sh

发展

该项目采用模块化结构:

src/ ├── core/ # Core JIRA client implementation │ ├── __init__.py │ ├── client.py # JiraClient class │ └── config.py # Configuration management ├── models/ # Pydantic models for validation │ ├── __init__.py │ ├── comment.py # Comment-related models │ ├── issue.py # Issue-related models │ └── worklog.py # Worklog-related models └── operations/ # MCP operation implementations ├── __init__.py ├── comments.py # Comment operations ├── issues.py # Issue operations ├── projects.py # Project operations └── worklog.py # Worklog operations

关键组件

  1. 模型src/models/

    • IssueTypeIssueArgs - 问题创建/更新模型

    • IssueTransitionArgs - 问题状态转换模型

    • CloneIssueArgs - 问题克隆模型

    • CommentArgsGetCommentsArgs - 评论模型

    • LogWorkArgs - 工作日志模型

  2. 核心src/core/

    • JiraClient - 主要 JIRA API 客户端

    • JiraConfig - 配置管理

    • 错误处理和日志记录

  3. 操作src/operations/

    • 问题管理(获取、搜索、创建、更新、克隆)

    • 评论处理(添加、获取)

    • 工作记录

    • 项目列表

该项目遵循IMPLEMENTATION_PLAN.md中概述的实施计划。

当前版本:v0.4

  • ✅ 基本 JIRA 集成

  • ✅ 支持 JQL 的搜索功能

  • ✅ 问题管理(创建、更新、克隆)对于高度定制的项目有限制

  • ✅ 评论功能

  • ✅ 工作记录

相关链接

执照

麻省理工学院

安全注意事项

此工具主要设计用于个人工作流程自动化和个人开发者使用。请注意以下安全注意事项:

⚠️ 使用建议

  • 个人/开发用途:非常适合管理 JIRA 工作流程的个人开发人员

  • 小型团队使用:适用于具有适当安全措施的可信赖的团队环境

  • 不推荐用于

    • 当前形式的生产部署

    • 多租户环境

    • 面向公众的服务

    • 处理敏感/受监管数据

🔒 安全要求

如果您选择使用此工具,请确保:

  1. 您的 JIRA 实例使用 HTTPS

  2. 您正在使用 API 令牌(而非密码)进行身份验证

  3. 您的.env文件已得到妥善保护,并且未提交到版本控制

  4. 您了解使用 JIRA 访问运行第三方工具的风险

🛡️ 最佳实践

  1. 定期轮换您的 API 令牌

  2. 监控 JIRA 审计日志以发现意外活动

  3. 使用该工具的最新版本

  4. 在您的环境中使用之前检查代码

📝 企业使用注意事项

此工具目前尚未针对企业安全要求进行强化。如果您需要企业部署解决方案,请考虑:

  • 实施额外的安全控制

  • 进行安全审查

  • 将安全改进回馈给项目

  • 使用官方企业级替代方案

对于与安全相关的问题或报告漏洞,请打开问题或直接联系维护人员。

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/klauseduard/vibe-coded-jira-mcp'

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