Simple Jira MCP

🚀 Jira MCP 服務器

Jira MCP 服務器是一個簡單的模型上下文協議（MCP）服務器，它搭建了 AI 助手與 Jira 之間的交互橋樑。藉助該服務器，AI 能夠輕鬆執行一系列與工單相關的操作，為工作流程帶來便利。

🚀 快速開始

先決條件

• Docker
• 帶有 API 訪問權限的 Jira 賬戶
• 環境變量配置（見下文）

環境變量設置

在根目錄中創建一個 .env 文件，內容如下：

JIRA_SERVER=https://yourcompany.atlassian.net
JIRA_USERNAME=yourname@yourcompany.com
JIRA_API_KEY=yourapikey
JIRA_PROJECT_KEY=yourprojectkey

你可以從 https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens 獲取 API 密鑰。

本地運行

選項 1：使用 Docker

# 使用 Docker 構建並運行
chmod +x run_docker_locally.sh
./run_docker_locally.sh

選項 2：使用 Python

1. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

2. 運行服務器：

uvicorn src.server:app --reload

服務器將在 http://localhost:8000 啟動。

使用 MCP 服務器

MCP 服務器的訪問地址為 http://localhost:8000/mcp。

✨ 主要特性

• 獲取用戶的分配工單：AI 可以獲取分配給用戶的工單信息，便於及時跟進處理。
• 在工單上添加評論：能夠在工單上添加評論，方便團隊成員之間的溝通協作。
• 獲取可用的狀態過渡：瞭解工單可用的狀態過渡，有助於合理安排工作流程。
• 更新工單狀態：可以直接更新工單的狀態，提高工作效率。

📦 安裝指南

環境準備

確保你已經安裝了 Docker，並且擁有帶有 API 訪問權限的 Jira 賬戶。

配置環境變量

按照上述步驟創建 .env 文件並正確配置相關信息。

選擇運行方式

可以選擇使用 Docker 或者 Python 來運行服務器，具體命令見上文“本地運行”部分。

💻 使用示例

基礎用法

假設你要使用 MCP 服務器獲取用戶的分配工單，可通過向 http://localhost:8000/mcp 發送相應請求來實現（此處省略具體代碼示例，你可根據實際需求編寫請求代碼）。

高級用法

如果你想在工單上添加評論並更新工單狀態，可以結合 MCP 服務器的接口進行復雜操作（同樣省略具體代碼，需根據實際情況編寫）。