关键词

AI 代理Jira 集成Figma 集成用户故事生成OAuth 认证

项目简介

Cascading MCP Tools 是 Bitovi 公司为 AI 赋能开发构建的 Model Context Protocol (MCP) 实现。它允许 AI 代理安全地连接到 Jira 和 Figma 等设计和项目管理工具，从而实现自动化任务和智能辅助，例如从 Figma 设计中生成 Jira 用户故事。该服务通过标准化的方式，为大型语言模型 (LLM) 客户端提供上下文信息和功能。

主要功能点

  • Jira 集成: 能够通过 OAuth 认证从 Jira 获取任务 (issues)、附件和图片。
  • Figma 集成: 允许访问 Figma 设计文件，下载图片，并分析屏幕布局和图层信息。
  • 组合工具: 结合 Jira 和 Figma 功能，可以从 Figma 设计中分析生成用户故事，并直接写入 Jira 史诗 (epics)。
  • 多服务提供商 OAuth: 支持 Atlassian 和 Figma 的无缝 OAuth 认证流程，确保安全访问。
  • 会话管理: 为每个客户端会话提供独立的 MCP 服务器实例，并根据用户已认证的提供商（如 Jira 或 Figma）动态注册和提供相应的工具。
  • LLM 交互支持: 能够处理 LLM 客户端的 'sampling/createMessage' 请求，支持上下文信息查询、工具调用和生成内容。

安装步骤

Cascading MCP Tools 被设计为一个可部署的远程服务。通常情况下，您无需在本地安装其服务器代码来使用，而是通过您的 MCP 客户端连接到已部署的公共服务实例。Bitovi 官方已将此服务部署在 'https://cascade.bitovi.com/mcp'，供 MCP 客户端连接使用。

如果您是开发者并希望从源代码运行此服务，您需要具备 Node.js 和 TypeScript 环境。基本步骤包括克隆仓库、安装依赖 ('npm install')，然后编译并启动服务器。然而，对于普通用户而言，直接连接到公共服务点更为方便和推荐。

服务器配置（从 MCP 客户端视角）

MCP 客户端（例如 VS Code Copilot）通常通过 JSON 配置文件来连接 MCP 服务器。由于 Cascading MCP Tools 是一个远程部署的服务，您的客户端需要配置其 URL 而非本地启动命令。

以下是连接到 Bitovi 提供的公共 Cascading MCP 服务的配置示例：

  1. 在您的项目根目录下，创建一个名为 '.vscode/mcp.json' 的文件（如果该文件不存在）。
  2. 在 '.vscode/mcp.json' 文件中添加以下 JSON 配置： 
    {
    "servers": {
        "cascade-mcp": {
            "url": "https://cascade.bitovi.com/mcp"
        }
    }
}
    • 'cascade-mcp': 这是您为该 MCP 服务器实例设定的一个自定义名称，用于在客户端中引用它。您可以根据需要修改此名称。
    • 'url': 这是 MCP 服务器的公共端点 URL。客户端将通过此 URL 与服务器建立连接并进行 JSON-RPC 通信。
  3. 保存 '.vscode/mcp.json' 文件。您的 MCP 客户端将检测到此配置，尝试连接到指定 URL，并提示您进行必要的 OAuth 认证。

基本使用方法

  1. 连接服务器: 按照上述“服务器配置”步骤配置您的 MCP 客户端。
  2. 进行认证: 客户端连接成功后，它将引导您通过浏览器完成 Jira 和/或 Figma 的 OAuth 认证流程。此步骤是必要的，因为服务需要您的授权才能访问这些外部工具的数据。
  3. 查询可用工具: 认证成功后，您可以在 MCP 客户端（例如，在 Copilot Chat 界面中）输入并询问：“MCP: what tools do I have available?” 服务器将返回您已认证提供商所对应的可用工具列表及其描述。
  4. 调用工具: 根据返回的工具列表，您可以指示 AI 代理调用特定工具来执行任务。例如，您可以要求它：“使用 'atlassian-get-jira-issue' 工具获取 'PROJ-123' 任务的详细信息。”或者“使用 'write-shell-stories' 工具根据 Figma 设计生成用户故事并写入 Jira 史诗。”
  5. LLM 交互: 除了明确的工具调用，您还可以通过自然语言与 AI 代理互动，利用其内置的 'sampling' 功能进行更复杂的上下文理解和内容生成任务。

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