MCP Atlassian Server
# MCP Atlassian Server
[](https://smithery.ai/server/@petrsovadina/mcp-atlassian)
MCP server pro integraci Atlassian produktů (Confluence, Jira) s Model Context Protocol. Tento nástroj umožňuje snadný přístup k vašemu Confluence obsahu a Jira ticketům přímo přes MCP rozhraní.
## Funkce
### Confluence
- Vyhledávání obsahu pomocí CQL (Confluence Query Language)
- Přístup ke stránkám, přílohám a komentářům
- Filtrování podle prostoru (space)
### Jira
- Vyhledávání issues pomocí JQL (Jira Query Language)
- Získávání detailů o issues včetně statusu, přiřazení a časových značek
## Instalace
### Installing via Smithery
To install Atlassian Integration Server for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@petrsovadina/mcp-atlassian):
```bash
npx -y @smithery/cli install @petrsovadina/mcp-atlassian --client claude
```
### Manual Installation
```bash
git clone https://github.com/petrsovadina/mcp-atlassian.git
cd mcp-atlassian
npm install
npm run build
```
## Konfigurace
Nastavte následující proměnné prostředí:
### Confluence
```
CONFLUENCE_URL=https://your-domain.atlassian.net/wiki
CONFLUENCE_USERNAME=your-email@domain.com
CONFLUENCE_API_TOKEN=your-api-token
```
### Jira
```
JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net
JIRA_USERNAME=your-email@domain.com
JIRA_API_TOKEN=your-api-token
```
## Použití v MCP
Přidejte následující konfiguraci do vašeho MCP settings souboru:
```json
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-atlassian/build/index.js"],
"env": {
"CONFLUENCE_URL": "your-confluence-url",
"CONFLUENCE_USERNAME": "your-username",
"CONFLUENCE_API_TOKEN": "your-api-token",
"JIRA_URL": "your-jira-url",
"JIRA_USERNAME": "your-username",
"JIRA_API_TOKEN": "your-api-token"
}
}
}
}
```
## Dostupné nástroje
### confluence_search
Vyhledávání v Confluence obsahu pomocí CQL.
```typescript
{
"query": "type=page AND space='Engineering'", // CQL dotaz
"limit": 10 // volitelný limit výsledků (1-50)
}
```
### jira_search
Vyhledávání Jira issues pomocí JQL.
```typescript
{
"jql": "project = ENG AND status = Open", // JQL dotaz
"fields": "summary,status,assignee", // volitelné pole
"limit": 10 // volitelný limit výsledků (1-50)
}
```
## Resource Templates
### Confluence Page
`confluence://{space_key}/pages/{title}`
### Jira Issue
`jira://{project_key}/issues/{issue_key}`
## Příklady použití
### Vyhledávání v Confluence
```typescript
const result = await mcp.use('confluence_search', {
query: "type=page AND space='Engineering' ORDER BY created DESC",
limit: 5
});
```
### Vyhledávání v Jira
```typescript
const result = await mcp.use('jira_search', {
jql: "project = ENG AND status = 'In Progress'",
fields: "summary,status,assignee,created",
limit: 5
});
```
## Přispívání
Pokud chcete přispět k vývoji, můžete:
1. Forkovat repozitář
2. Vytvořit feature branch
3. Commitnout vaše změny
4. Pushnout branch
5. Vytvořit Pull Request
## Licence
MIT
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools are clearly distinct: one searches Confluence content using CQL, and the other searches Jira issues using JQL. There is no overlap in purpose or target resource, making misselection highly unlikely.
Both tools follow a consistent naming pattern: [product]_[action] (confluence_search, jira_search). This verb_noun style is uniform and predictable across the set.
With only two tools, the server feels thin for covering Atlassian's ecosystem. While Confluence and Jira are major products, the lack of additional operations (e.g., create, update, delete) or coverage of other Atlassian tools (e.g., Bitbucket, Trello) makes the scope appear incomplete.
The server only provides search functionality for two Atlassian products, missing essential CRUD operations (e.g., create pages in Confluence, update issues in Jira) and other lifecycle actions. This creates significant gaps that will limit agent workflows and likely cause failures in broader tasks.