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Jongryong

Jira Weekly Reporter MCP Server

by Jongryong

Jira Weekly Reporter MCP Server

Python-Version Lizenz: MIT

Dieses Projekt stellt einen FastMCP -Server bereit, der sich mit Ihrer Jira-Instanz (Cloud oder Server/Rechenzentrum) verbindet, um wöchentliche Berichte basierend auf der Problemaktivität zu erstellen. Es nutzt die pycontribs-jira Bibliothek für die Jira-Interaktion und kann optional das Large Language Model (LLM) des verbundenen Clients zur Zusammenfassung des generierten Berichts verwenden.

✨ Funktionen

  • Jira-Verbindung: Stellt eine sichere Verbindung zu Jira mithilfe von API-Token her, die in einer .env Datei gespeichert sind.

  • MCP-Tool: Stellt ein generate_jira_report -Tool bereit, auf das über das Model Context Protocol zugegriffen werden kann.

  • Flexibles Reporting:

    • Standardmäßig werden Probleme gemeldet, die in den letzten 7 Tagen aktualisiert wurden.

    • Ermöglicht die Angabe einer benutzerdefinierten JQL-Abfrage.

    • Kann Berichte nach einem bestimmten Jira-Projektschlüssel filtern.

    • Begrenzt die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse (konfigurierbar).

  • (Optional) LLM-Zusammenfassung: Kann das LLM des Clients (über ctx.sample() ) verwenden, um eine prägnante Zusammenfassung des Berichts bereitzustellen.

  • Asynchrone Handhabung: Behandelt synchrone Jira-Bibliotheksaufrufe innerhalb des asynchronen FastMCP-Servers ordnungsgemäß mithilfe von asyncio.to_thread .

Related MCP server: Jira MCP Server

📋 Voraussetzungen

  • Python 3.10 oder höher.

  • uv (empfohlen) oder pip für die Paketverwaltung.

  • Zugriff auf eine Jira-Instanz (Cloud, Server oder Rechenzentrum).

  • Ein Jira-API-Token (persönliches Zugriffstoken für Server/DC).

  • FastMCP CLI ist installiert und im PATH Ihres Systems verfügbar.

⚙️ Einrichtung

  1. Klonen Sie das Repository (falls zutreffend):

    git clone https://github.com/Jongryong/jira_reporter.git
    cd jira_reporter
  2. Abhängigkeiten installieren: Wir empfehlen die Verwendung von uv :

    uv pip install fastmcp "jira[cli]" python-dotenv httpx anyio

    Alternativ können Sie pip verwenden:

    pip install fastmcp "jira[cli]" python-dotenv httpx anyio
  3. .env -Datei erstellen: Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen .env im selben Verzeichnis wie jira_reporter_server.py . Fügen Sie Ihre Jira-Verbindungsdaten hinzu:

    # .env
    JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net  # Your Jira Cloud URL or Self-Hosted URL
    JIRA_USERNAME=your_email@example.com       # Your Jira login email
    JIRA_API_TOKEN=your_api_token_or_pat       # Your generated API Token or PAT
    • Sicherheit:

      • Übergeben Sie Ihre .env Datei niemals der Versionskontrolle! Fügen Sie .env zu Ihrer .gitignore Datei hinzu.

      • Jira Cloud: Generieren Sie ein API-Token aus Ihren Atlassian-Kontoeinstellungen: API-Token verwalten .

      • Jira Server/Data Center: Generieren Sie ein persönliches Zugriffstoken (PAT) aus Ihren Jira-Benutzerprofileinstellungen: Verwenden persönlicher Zugriffstoken .

▶️ Ausführen des Servers (Standalone)

Sie können den Server zu Test- oder anderen Zwecken unabhängig betreiben:

  1. Direkt mit Python:

    python jira_reporter_server.py
  2. Verwenden der FastMCP-CLI:

    fastmcp run jira_reporter_server.py

    So führen Sie es mit SSE aus (z. B. für den Fernzugriff):

    fastmcp run jira_reporter_server.py --transport sse --port 8001

🖥️ Verwendung mit Claude Desktop

So stellen Sie diesen Server als Tool innerhalb der Claude Desktop-Anwendung zur Verfügung:

  1. Voraussetzungen sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass fastmcp installiert und im PATH Ihres Systems zugänglich ist, da die folgende Konfiguration den Befehl fastmcp verwendet.

  2. Suchen Sie die Claude-Konfigurationsdatei: Suchen Sie die Datei claude_desktop_config.json . Der Speicherort hängt von Ihrem Betriebssystem ab:

    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (normalerweise C:\Users\<YourUsername>\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json )

    • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (oder $XDG_CONFIG_HOME/Claude/ )

  3. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei: Öffnen Sie claude_desktop_config.json in einem Texteditor.

  4. Serverkonfiguration hinzufügen: Suchen Sie das Objekt "mcpServers" im JSON-Code (falls es nicht existiert, erstellen Sie es als leeres Objekt {} ). Fügen Sie den folgenden Eintrag in mcpServers ein und ersetzen Sie dabei "path/to/your/jira_reporter_server.py" durch den absoluten Pfad zu Ihrem Skript:

    {
      "mcpServers": {
        // ... other servers might be here ...
    
        "jira_report": {
          "command": "fastmcp",
          "args": [
            "run",
            "/path/to/your/jira_reporter_server.py" // <-- IMPORTANT: Use the full, absolute path here
          ]
        }
    
        // ... other servers might be here ...
      }
      // ... rest of your Claude config ...
    }
    • "jira_report" : Dies ist der interne Name, den Claude verwendet. Sie können ihn bei Bedarf ändern.

    • "command": "fastmcp" : Weist Claude an, das Befehlszeilentool fastmcp zu verwenden.

    • "args": [...] : Weist Claude an fastmcp run /path/to/your/jira_reporter_server.py auszuführen.

  5. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Datei claude_desktop_config.json und starten Sie die Claude Desktop-Anwendung neu.

  6. Rufen Sie das Tool auf: Sie sollten das Tool nun in Claude verwenden können, indem Sie den im Python-Skript ( Jira Weekly Reporter ) definierten Servernamen angeben. Beispiel: @Jira Weekly Reporter generate jira report for project MYPROJ and summarize it

🛠️ Details zum MCP-Tool

  • Toolname: generate_jira_report

  • Beschreibung: Generiert einen Bericht über Jira-Probleme basierend auf einer JQL-Abfrage (standardmäßig mit den zuletzt aktualisierten Problemen). Optional kann der Bericht mithilfe des LLM des Clients zusammengefasst werden.

Parameter:

Parameter

Typ

Erforderlich

Standard

Beschreibung

jql_query

string

NEIN

updated >= -7d ORDER BY updated DESC

Optionale JQL-Abfrage. Wenn diese weggelassen wird, wird die Standardabfrage verwendet.

project_key

string

NEIN

None

Optionaler Jira-Projektschlüssel (z. B. „PROJ“) zum Einschränken des Suchumfangs (hinzugefügt als project = 'KEY' AND ... ).

max_results

integer

NEIN

50

Maximale Anzahl von Problemen, die in die Rohdaten des Berichts aufgenommen werden sollen.

summarize

boolean

NEIN

false

Wenn true , fordert der Server über ctx.sample() eine Zusammenfassung vom LLM des Clients an.

📦 Serverabhängigkeiten

Der FastMCP Konstruktor enthält dependencies=["jira"] . Dies teilt Tools wie fastmcp install mit, dass die jira -Bibliothek für die korrekte Funktion dieses Servers beim Erstellen isolierter Umgebungen erforderlich ist.

🤝 Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte senden Sie uns gerne Probleme oder Pull Requests.

📄 Lizenz

MIT-Lizenz

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    Enables AI assistants to interact with Jira Cloud and Server/Data Center deployments for issue management, project tracking, and workflow automation. Supports multiple authentication methods including API tokens, OAuth 2.0, and personal access tokens.
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    Integrates with Jira Cloud to enable comprehensive issue management, project tracking, and team collaboration through natural language, including creating/updating tickets, searching with JQL, managing workflows, and adding comments.
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    Enables AI agents to interact with Jira Cloud through the REST API, supporting project management, issue operations (create, read, update, delete), JQL search, task assignments, and status transitions.
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    Connects AI assistants like Claude to Jira projects, enabling natural language queries and operations for issue management, project tracking, comments, and workflows through the Jira REST API.
    11,401 npm
    74
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