Jira MCP Snowflake

🚀 Jira MCP Server

このサーバーは、SnowflakeからエクスポートされたCSVファイルに保存されているJIRAの課題データにアクセスできるModel Context Protocol (MCP)サーバーです。このサーバーにより、AIアシスタントは標準化されたインターフェースを通じて、JIRAの課題をクエリ、フィルタリング、分析することができます。

🚀 クイックスタート

このMCPサーバーは、CSVファイルからJIRAデータを読み取り、データとやり取りするための3つの主要なツールを提供します。

• list_issues - 様々な条件でJIRAの課題をクエリし、フィルタリングする
• get_issue_details - キーによって特定の課題の詳細情報を取得する
• get_project_summary - すべてのプロジェクトの統計情報と概要を取得する

✨ 主な機能

データソース

サーバーは、Snowflake_CSV/ディレクトリ内の以下のCSVファイルから読み取ります。

• JIRA_ISSUE_NON_PII.csv - 主要な課題データ（個人を特定できない情報）
• JIRA_LABEL_RHAI.csv - 課題のラベルとタグ
• JIRA_COMPONENT_RHAI.csv - コンポーネント情報
• JIRA_COMMENT_NON_PII.csv - 課題のコメント（個人を特定できない情報）

利用可能なツール

1. 課題の一覧表示 (list_issues)

オプションのフィルタリングでJIRAの課題をクエリします。

• プロジェクトのフィルタリング - プロジェクトキーでフィルタリング（例: 'SMQE', 'OSIM'）
• 課題タイプのフィルタリング - 課題タイプIDでフィルタリング
• ステータスのフィルタリング - 課題のステータスIDでフィルタリング
• 優先度のフィルタリング - 優先度IDでフィルタリング
• テキスト検索 - 要約と説明フィールドで検索
• 結果の制限 - 返される結果の数を制御（デフォルト: 50）

2. 課題の詳細情報の取得 (get_issue_details)

キー（例: 'SMQE-1280'）によって特定のJIRAの課題の包括的な情報を取得します。

• 基本的な課題情報（要約、説明、ステータス、優先度）
• タイムスタンプ（作成日、更新日、期限日、解決日）
• 時間追跡（元の見積もり、現在の見積もり、費やされた時間）
• メタデータ（投票数、ウォッチ数、環境、コンポーネント）
• 関連するラベル

3. プロジェクトの概要の取得 (get_project_summary)

すべてのプロジェクトにわたる統計情報を生成します。

• プロジェクトごとの総課題数
• プロジェクトごとのステータス分布
• プロジェクトごとの優先度分布
• 全体の統計情報

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8以上
• PodmanまたはDocker
• Snowflake_CSV/ディレクトリ内のCSVデータファイル

ローカル開発

1. リポジトリをクローンします。

git clone <repository-url>
cd jira-mcp-snowflake

2. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

3. Snowflake_CSV/ディレクトリにCSVデータファイルが存在することを確認します。

4. サーバーを起動します。

python mcp_server.py

コンテナデプロイメント

ローカルでのビルド

Podmanを使用してコンテナイメージをローカルでビルドするには、以下のコマンドを実行します。

podman build -t jira-mcp-snowflake:latest .

これにより、jira-mcp-snowflake:latestという名前のローカルイメージが作成され、サーバーを実行するために使用できます。

PodmanまたはDockerでの実行

Podmanで実行するための例の設定は次のとおりです。

{
  "mcpServers": {
    "jira-mcp-snowflake": {
      "command": "podman",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "MCP_TRANSPORT=stdio",
        "localhost/jira-mcp-snowflake:latest"
      ]
    }
  }
}

VS Code Continue Integration

VS Code Continueに追加するための例の設定は次のとおりです。

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "name": "jira-mcp-snowflake",
        "transport": {
          "type": "stdio",
          "command": "podman",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e", "MCP_TRANSPORT=stdio",
            "localhost/jira-mcp-snowflake:latest"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

💻 使用例

プロジェクトで課題をクエリする

# SMQEプロジェクトのすべての課題をリストする
result = await list_issues(project="SMQE", limit=10)

テキストで課題を検索する

# 要約または説明に「authentication」が含まれる課題を検索する
result = await list_issues(search_text="authentication", limit=20)

特定の課題の詳細情報を取得する

# 特定の課題の詳細情報を取得する
result = await get_issue_details(issue_key="SMQE-1280")

プロジェクトの概要を取得する

# すべてのプロジェクトの統計情報を取得する
result = await get_project_summary()

📚 ドキュメント

環境変数

• MCP_TRANSPORT - MCP通信のトランスポートプロトコル（デフォルト: "stdio"）

データプライバシー

このサーバーは、個人を特定できない情報（非PII）のデータのみで動作するように設計されています。CSVファイルは、使用する前にすべての機密個人情報を削除するようにサニタイズする必要があります。

依存関係

• httpx - HTTPクライアントライブラリ
• fastmcp - 高速MCPサーバーフレームワーク
• aiofiles - 非同期ファイル操作