关键词

Bitbucket代码仓库拉取请求API集成开发工具

Bitbucket MCP 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 标准的应用后端服务器，旨在让大型语言模型（LLM）客户端（如 Cursor）能够访问和操作 Bitbucket Cloud/Server 上的数据。

主要功能点

它通过提供一系列“工具”来实现功能，主要包括：

  • 获取代码仓库列表: 列出特定工作区（Workspace）下的所有代码仓库。
  • 获取仓库详情: 获取某个具体代码仓库的详细信息。
  • 获取拉取请求: 获取某个代码仓库的拉取请求（Pull Requests）列表，可按状态过滤。

安装步骤

该服务器可以通过以下方式安装和运行：

  1. 使用 NPX (推荐): 无需全局安装，直接通过 NPX 运行最新版本。

    # 在命令行中，设置必要的环境变量（如 Bitbucket 认证信息和 URL），然后运行以下命令
BITBUCKET_URL="https://bitbucket.org/your-workspace" \
BITBUCKET_USERNAME="your-username" \
BITBUCKET_PASSWORD="your-app-password" \
npx -y bitbucket-mcp@latest

  2. 手动安装: 使用 npm 或 yarn 进行全局或项目本地安装。

    # 全局安装
npm install -g bitbucket-mcp

# 或在您的项目目录中安装
npm install bitbucket-mcp

    安装完成后，在命令行中设置环境变量并运行：

    # 如果是全局安装
BITBUCKET_URL="https://bitbucket.org/your-workspace" \
BITBUCKET_USERNAME="your-username" \
BITBUCKET_PASSWORD="your-app-password" \
bitbucket-mcp

# 如果是项目本地安装 (使用 npx 运行本地安装的版本)
BITBUCKET_URL="https://bitbucket.org/your-workspace" \
BITBUCKET_USERNAME="your-username" \
BITBUCKET_PASSWORD="your-app-password" \
npx bitbucket-mcp

服务器配置 (供 MCP 客户端集成使用)

要将此MCP服务器集成到支持MCP的LLM客户端中（例如 Cursor），您通常需要在客户端设置中添加一个新的MCP配置。这个配置是一个JSON对象，用于告诉客户端如何启动和连接到此MCP服务器。

配置信息至少需要包含：

  • 一个唯一的名称标识符（例如 'bitbucket'），用于在客户端中引用此服务器及其提供的功能。
  • 'command': 指定启动服务器的命令，这取决于您的安装方式。如果您使用 NPX 方式运行，命令通常是 '"npx"'。如果您是全局安装，命令可能是 '"bitbucket-mcp"'。如果您是本地安装并通过 'node' 运行构建后的文件，命令则是 '"node"'。
  • 'args': 一个字符串数组，指定传递给 'command' 的参数。例如，如果 'command' 是 '"npx"'，参数可能包括 '["-y", "bitbucket-mcp@latest"]'。如果 'command' 是 '"node"' 运行本地构建，参数则是构建后文件的路径（例如 '["/path/to/your/local/bitbucket-mcp/dist/index.js"]'）。
  • 'env': 一个键值对对象，包含启动服务器所需的环境变量。您需要在这里设置连接 Bitbucket 所需的信息，例如 'BITBUCKET_URL' (Bitbucket 基础 URL，如 'https://bitbucket.org/your-workspace')，以及认证信息（'BITBUCKET_USERNAME' 和 'BITBUCKET_PASSWORD' 或 'BITBUCKET_TOKEN'）。可选地，您可以设置 'BITBUCKET_WORKSPACE' 指定默认工作区。

具体的配置格式和位置请参考您的LLM客户端（如 Cursor）的官方文档。

基本使用方法

成功安装并配置到LLM客户端后，LLM将能够发现并使用此服务器提供的 Bitbucket 相关工具。用户可以在支持的LLM客户端界面中，通过相应的命令或功能入口（例如在 Cursor 中可能使用 '/bitbucket' 命令），调用这些工具来获取 Bitbucket 上的代码仓库和拉取请求等上下文信息，以辅助AI进行代码理解、问题回答或执行相关任务。

信息

分类

开发者工具

访问项目