项目简介

Jira AI 助手集成服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务。它旨在通过标准化的协议，将 Jira 的强大功能暴露给各种 AI 助手和 LLM 客户端。这意味着您可以通过简单的自然语言指令，让 AI 助手帮助您查询、创建、更新 Jira 任务，管理评论，甚至进行工作流转换。

主要功能点

全面 Jira 交互: 提供 11 种预设工具，涵盖 Jira 任务的详细信息获取、高级搜索（支持 JQL）、创建新任务、更新现有任务、添加或获取评论、执行工作流转换、获取项目信息以及查询项目可用的任务类型和分配给您的任务等。
自然语言操作: AI 助手可以直接通过对话与 Jira 进行交互，极大简化了任务管理流程。
实时更新: 确保 AI 助手获取并提供最新的 Jira 项目和任务状态信息。
安全认证: 采用 Jira API 令牌进行认证，保障数据交互的安全性。

安装步骤

克隆仓库: 首先，将项目仓库克隆到您的本地机器。

git clone https://github.com/sthirugn/jira-mcp-server.git
cd jira-mcp-server

安装依赖: 使用 'pip' 安装项目所需的 Python 依赖。

pip install -r requirements.txt

配置 Jira 凭据: 在项目根目录下创建一个名为 '.env' 的文件，并填入您的 Jira 服务器地址、邮箱和 API 令牌。
```
JIRA_SERVER=https://your-company.atlassian.net
[email protected]
JIRA_API_TOKEN=your-api-token
```
获取您的 Jira API 令牌: 访问 https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens，点击“创建 API 令牌”，然后将其复制到 '.env' 文件中。
测试连接: 运行测试脚本以验证您的 Jira 连接和凭据是否正确。
```
python3 test_connection.py
```
如果显示“✅ Successfully connected to Jira!”，则表示连接成功。

服务器配置（MCP 客户端）

MCP 服务器是为 MCP 客户端提供服务的。您需要在您的 MCP 客户端（如 Cursor、VS Code 的 MCP 插件等）中添加配置信息，以便客户端能够发现并连接到 Jira MCP 服务器。

以下是配置示例，您需要将其添加到客户端的 MCP 配置文件中（例如 Cursor 的 '~/.cursor/mcp.json' 或 VS Code 的 MCP 配置）：

{
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "type": "stdio",
      "command": "python3",
      "args": ["/full/path/to/jira-mcp-server/server.py"],
      "env": {
        "JIRA_SERVER": "https://your-company.atlassian.net",
        "JIRA_EMAIL": "[email protected]",
        "JIRA_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

配置说明:

'"jira"': 这是您为这个 MCP 服务器实例定义的唯一名称，客户端将用它来引用此服务器。
'"type": "stdio"': 指定服务器与客户端通过标准输入/输出流进行通信。
'"command": "python3"': 指定用于启动服务器的 Python 解释器。如果使用了虚拟环境，请提供虚拟环境中的 Python 解释器完整路径（例如：'"/path/to/venv/bin/python3"'）。
'"args": ["/full/path/to/jira-mcp-server/server.py"]': 指定 MCP 服务器主脚本 'server.py' 的绝对路径。请务必将其替换为您的实际路径。
'"env"': 这是一个包含环境变量的对象，用于向服务器传递 Jira 认证信息。请确保这里的 'JIRA_SERVER'、'JIRA_EMAIL' 和 'JIRA_API_TOKEN' 与您 '.env' 文件中的内容一致，或者直接将 '.env' 文件中的配置复制到这里。

基本使用方法

重启 MCP 客户端: 在配置完成后，请完全重启您的 MCP 客户端，以便其加载新的服务器配置。
向 AI 助手提问: 现在，您可以在 AI 助手中使用自然语言与 Jira 进行交互了。尝试以下命令：
- “显示项目 'XYZ' 中所有未解决的问题。”
- “创建一个新任务，标题为‘修复登录错误’，描述为‘用户无法登录系统。’，优先级为‘高’。”
- “搜索分配给我的高优先级错误。”
- “将 'PROJ-12345' 任务的状态设置为‘进行中’。”
- “为 'PROJ-6789' 任务添加评论：‘测试已完成，准备部署。’。”
- “获取任务 'PROJ-98765' 的详细信息。”

享受 AI 助手与 Jira 之间的无缝集成，更高效地管理您的工作！

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服务器配置（MCP 客户端）

基本使用方法

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