Python Jira MCP 服务器

一个用 Python 实现的模型上下文协议 (MCP) 服务器，可与 Jira API 集成。这使得 AI 模型能够通过标准化协议与 Jira 进行交互。

概述

此 MCP 服务器将 Jira API 操作公开为可供支持模型上下文协议 (MCP) 的 AI 模型使用的工具。该服务器实现了 stdio 传输机制，以便与 Cursor 等客户端进行通信。

Related MCP server: Jira MCP Server

特征

• JQL 搜索工具：使用 JQL 查询搜索 Jira 问题

• 获取问题工具：检索有关特定 Jira 问题的详细信息

• MCP SDK 集成：兼容官方 MCP Python SDK

• 回退模式：当 SDK 不可用时，最小实现

• 环境配置：从环境变量加载 Jira 凭据

要求

• Python 3.8+

• Jira API 访问（API 令牌、电子邮件和域）

• 所需的 Python 包：

  • mcp （模型上下文协议 Python SDK）

  • aiohttp （用于 HTTP 请求）

  • pydantic （用于验证）

  • python-dotenv （用于环境变量）

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone https://github.com/yourusername/python-jira-mcp.git
   cd python-jira-mcp

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 设置您的 Jira 凭证：

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your Jira credentials

用法

运行服务器

要启动 MCP 服务器，请运行：

python main.py

或者直接使用可执行文件：

./main.py

服务器将启动并在标准输入（stdin）上监听 MCP 消息并在标准输出（stdout）上做出响应。

与 Cursor 集成

要将此 MCP 服务器与 Cursor 一起使用：

1. 启动服务器（如上）

2. 在 Cursor 中，配置 MCP 服务器路径指向main.py

3. 直接在 Cursor 中使用 Jira 工具

可用工具

JQL 搜索

使用 JQL（Jira 查询语言）搜索 Jira 问题。

例子：

{
  "type": "tool_call",
  "id": "123",
  "name": "jql_search",
  "parameters": {
    "jql": "project = XYZ AND status = 'In Progress'",
    "max_results": 10,
    "fields": ["summary", "description", "status"]
  }
}

获取问题

通过 ID 或密钥检索有关特定 Jira 问题的详细信息。

例子：

{
  "type": "tool_call",
  "id": "456",
  "name": "get_issue",
  "parameters": {
    "issue_id_or_key": "XYZ-123",
    "fields": ["summary", "description", "status", "assignee"],
    "expand": "changelog"
  }
}

发展

项目结构

• main.py ：MCP 服务器的入口点

• src/server.py ：主 MCP 服务器实现

• src/tools/jira_tools.py ：Jira API 工具实现

• src/tool_schemas.py ：工具模式定义

添加新工具

要添加新的 Jira 相关工具：

1. 在src/tools/jira_tools.py中实现工具功能

2. 在src/tool_schemas.py中添加工具模式

3. 在src/server.py中注册该工具

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 模型上下文协议

• Python MCP SDK

• Atlassian Jira API