Kuvanov 2 MCP Server Jira
K

Kuvanov 2 MCP Server Jira

JIRA統合用のMCPサーバーで、AIアシスタントを通じて直接JIRA問題を操作する機能を提供します
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5.7K

JIRA MCPサーバーとは?

JIRA MCPサーバーは、人工知能アシスタント(ChatGPTなど)とJIRAタスク管理システムを接続するために特別に設計されたツールです。簡単なコマンドで直接JIRAタスクにアクセスし、修正することができます。

JIRA MCPサーバーの使い方は?

まずサーバーをインストールして設定し、提供されたコマンドでJIRAタスクを取得し管理します。

適用シナリオ

JIRAタスクと頻繁にやり取りする必要がある開発チーム、特に自然言語処理を通じて迅速にタスクを検索し更新したいシナリオに適しています。

主要機能

JIRAタスク詳細を取得する
タスクIDを入力することで、状態、説明、コメントを含むタスクの完全な情報を簡単に取得できます。
タスクコメントを追加する
特定のタスクに新しいコメントやメモを追加し、チーム協力を容易にします。
利点
タスク管理プロセスを簡素化し、作業効率を向上させます。
自然言語でJIRAシステムとやり取りできます。
手動でログインすることなく操作を実行できます。
制限
APIトークンと環境変数を事前に設定する必要があります。
承認されたJIRAアカウントでのみ使用できます。
ネットワークの安定性に一定の依存性があります。

使い方

インストールと設定
プロジェクトリポジトリをクローンして依存関係をインストールし、次に設定ファイルを編集してJIRAインスタンスに適合させます。
サーバーを起動する
スクリプトを実行してMCPサーバーを起動し、すべての環境変数が正しく設定されていることを確認します。

使用例

タスク詳細を取得する
ユーザーが特定のタスクの状態と説明を知りたい場合。
タスクコメントを追加する
あるタスクにチームメンバーのフィードバックを残す場合。

よくある質問

JIRA APIトークンを設定する方法は?
JIRAに接続できないのはなぜですか?

関連リソース

GitHubプロジェクトリポジトリ
公式コードリポジトリで、最新バージョンとドキュメントが含まれています。
Atlassian公式ドキュメント
JIRA APIの仕組みを詳しく理解するためのドキュメントです。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
	"github.com/kuvanov-2/mcp-server-jira": {
	  "command": "/path/to/mcp-server-jira/start-server.sh",
	  "env": {
		"JIRA_HOST": "https://your-domain.atlassian.net",
		"JIRA_EMAIL": "your-email@example.com",
		"JIRA_API_TOKEN": "op://YOUR_VAULT_NAME/YOUR_ITEM_NAME/info/access token" 
	  },
	  "disabled": false,
	  "autoApprove": []
	}
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
6.0K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
6.0K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
15.1K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.8K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.2K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
8.5K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
8.0K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
8.1K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
24.5K
4.8ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
19.3K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
80.4K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
36.4K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
22.1K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
29.5K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.2K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
31.9K
4.5ポイント
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