Skip to main content
Glama
Warzuponus

MCP JIRA Server

by Warzuponus

Интеграция MCP с Jira

Простой сервер Model Context Protocol (MCP) для Jira, который позволяет LLM выступать в роли менеджеров проектов и личных помощников для команд, использующих Jira. Построен на базе Jira REST API v3.

Возможности

Основные инструменты MCP

  • create_issue — создание новых задач в Jira с правильным форматированием и описаниями в формате ADF

  • search_issues — поиск задач с использованием JQL с интеллектуальным форматированием и пагинацией

  • get_sprint_status — получение подробных отчетов о ходе спринта с метриками

  • get_team_workload — анализ рабочей нагрузки и пропускной способности членов команды

  • generate_standup_report — автоматическая генерация ежедневных отчетов о стендапах

Возможности управления проектами

  • Поддержка нескольких проектов: работа с несколькими проектами путем динамического указания ключей проектов

  • Отслеживание прогресса спринта с визуальными индикаторами

  • Анализ рабочей нагрузки команды и планирование ресурсов

  • Автоматическая генерация ежедневных отчетов о стендапах

  • Создание задач с правильной приоритизацией

  • Интеллектуальный поиск и фильтрация задач

Надежность

  • Автоматический повтор запросов с экспоненциальной задержкой при достижении лимитов скорости (429) и временных ошибках (503)

  • Пагинация для больших наборов результатов

  • Учет часовых поясов при обработке дат

  • Корректная обработка пользовательских статусов и типов задач Jira

Related MCP server: JIRA MCP Server

Требования

  • Python 3.8 или выше

  • Учетная запись Jira Cloud с API-токеном

  • MCP-совместимый клиент (например, Claude Desktop)

Быстрая настройка

  1. Клонирование и установка:

git clone https://github.com/your-org/mcp-jira.git
cd mcp-jira
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
  1. Настройка учетных данных Jira:

cp .env.example .env
# Edit .env with your values
JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net
JIRA_USERNAME=your.email@domain.com
JIRA_API_TOKEN=your_api_token
PROJECT_KEY=PROJ
DEFAULT_BOARD_ID=123
  1. Тестирование сервера:

.venv/bin/python -m mcp_jira

Вы должны увидеть Initializing MCP Jira server... в выводе. Нажмите Ctrl+C для остановки.

Примеры использования

Создание задач

"Create a high priority bug for the login system not working properly"

  • Автоматически назначает правильный тип задачи, приоритет и форматирование

Управление спринтом

"What's our current sprint status?"

  • Получает подробный отчет о прогрессе с метриками и визуальными индикаторами

Управление командой

"Show me the team workload for john.doe, jane.smith, mike.wilson"

  • Анализирует пропускную способность и предоставляет распределение рабочей нагрузки

Ежедневные стендапы

"Generate today's standup report"

  • Создает отформатированный отчет с завершенными, текущими и заблокированными задачами

Интеграция с MCP

С Claude Desktop

Файл конфигурации находится по адресу:

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

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Добавьте следующую запись, заменив /path/to/mcp-jira на абсолютный путь, по которому вы клонировали репозиторий:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-jira": {
      "command": "/path/to/mcp-jira/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_jira"]
    }
  }
}

Примечание: Используйте Python-бинарный файл из папки .venv — это гарантирует доступность всех зависимостей. Поле cwd не требуется; сервер разрешает свою конфигурацию, используя абсолютные пути внутри.

Чтобы найти правильный путь, выполните это изнутри директории проекта:

echo "$(pwd)/.venv/bin/python"

Перезапустите Claude Desktop после сохранения конфигурации.

С другими MCP-клиентами

Сервер следует стандартному протоколу MCP и работает с любым MCP-совместимым клиентом.

Конфигурация

Обязательные переменные окружения

  • JIRA_URL — URL вашего экземпляра Jira

  • JIRA_USERNAME — Ваше имя пользователя/email в Jira

  • JIRA_API_TOKEN — Ваш API-токен Jira

  • PROJECT_KEY — Ключ проекта по умолчанию для операций (может быть переопределен для каждого запроса)

Дополнительные настройки

  • DEFAULT_BOARD_ID — Доска по умолчанию для операций со спринтами (может быть переопределена для каждого запроса)

  • STORY_POINTS_FIELD — ID пользовательского поля для Story Points (по умолчанию: customfield_10026)

  • DEBUG_MODE — Включение отладочного логирования (по умолчанию: false)

  • LOG_LEVEL — Уровень логирования (по умолчанию: INFO)

Получение API-токена Jira

  1. Перейдите в Настройки учетной записи Atlassian

  2. Нажмите "Create API token"

  3. Дайте ему имя и скопируйте токен

  4. Используйте свой email в качестве имени пользователя, а токен — в качестве пароля

Архитектура

Эта реализация отдает приоритет простоте и надежности:

  • Один файл сервера MCP — все инструменты в одном месте

  • Стандартный протокол MCP — использует официальный SDK MCP

  • Jira REST API v3 — использует формат Atlassian Document Format (ADF) для описаний

  • Богатое форматирование — предоставляет красивые, читабельные отчеты

  • Повтор с задержкой — автоматически обрабатывает лимиты скорости и временные ошибки API Jira

  • Пагинация — извлекает все результаты для больших наборов задач

  • Обработка ошибок — корректная обработка проблем API Jira и пользовательских статусов

  • Асинхронная поддержка — быстрые и отзывчивые операции

Устранение неполадок

Распространенные проблемы

  1. "No active sprint found"

    • Убедитесь, что на вашей доске есть активный спринт

    • Проверьте, правильно ли установлен DEFAULT_BOARD_ID

  2. Ошибки аутентификации

    • Проверьте правильность вашего API-токена

    • Убедитесь, что ваше имя пользователя — это ваш адрес электронной почты

  3. Ошибки прав доступа

    • Убедитесь, что ваш пользователь Jira имеет соответствующие права доступа к проекту

    • Проверьте, существует ли ключ проекта и есть ли у вас к нему доступ

Режим отладки

Установите DEBUG_MODE=true в вашем файле .env для подробного логирования.

Разработка

  1. Сделайте форк репозитория

  2. Настройте среду разработки:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
  1. Запустите тесты:

python -m pytest tests/ -v
  1. Отправьте pull request

Лицензия

Лицензия MIT — см. файл LICENSE

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    C
    quality
    C
    maintenance
    An MCP server that enables AI assistants to interact with JIRA, allowing for querying issue details, creating and updating work items, and managing attachments through a standardized interface.
    12
    4
    MIT
  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    Provides tools for AI assistants to interact with JIRA APIs, enabling them to read, create, update, and manage JIRA issues through standardized MCP tools.
    6
    19
    3
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Connect to Atlassian Jira, Confluence, and Compass to search, create, and manage your work.

  • Task manager your agent can fully operate: boards, tasks, sprints, roles, worklogs, day planner.

  • MCP server for AI access to SmartBear tools, including BugSnag, Reflect, Swagger, PactFlow, QTM4J.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/Warzuponus/mcp-jira'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server