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MCP Atlassian

作者 sooperset · sooperset/mcp-atlassian

Claude 接入 Jira + Confluence 的社区金标准——用 JQL 搜索、提交/流转工单、读写 Confluence 页面,全部通过一个 stdio 服务完成。

MCP Atlassian 是星标数最高的第三方 Atlassian 连接器,同时支持 Cloud 和 Server/Data Center。提供 JQL 搜索、issue CRUD、流转、评论、附件以及完整的 Confluence Storage API。通过 API token(Cloud)或 PAT(Server)认证。支持只读模式,适合最小权限部署。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

mcp-atlassian-sooperset.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian-sooperset": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian"
      ],
      "env": {
        "JIRA_URL": "https://yourorg.atlassian.net",
        "JIRA_USERNAME": "[email protected]",
        "JIRA_API_TOKEN": "${JIRA_API_TOKEN}",
        "CONFLUENCE_URL": "https://yourorg.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "[email protected]",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "${CONFLUENCE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian-sooperset": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian"
      ],
      "env": {
        "JIRA_URL": "https://yourorg.atlassian.net",
        "JIRA_USERNAME": "[email protected]",
        "JIRA_API_TOKEN": "${JIRA_API_TOKEN}",
        "CONFLUENCE_URL": "https://yourorg.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "[email protected]",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "${CONFLUENCE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian-sooperset": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian"
      ],
      "env": {
        "JIRA_URL": "https://yourorg.atlassian.net",
        "JIRA_USERNAME": "[email protected]",
        "JIRA_API_TOKEN": "${JIRA_API_TOKEN}",
        "CONFLUENCE_URL": "https://yourorg.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "[email protected]",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "${CONFLUENCE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian-sooperset": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian"
      ],
      "env": {
        "JIRA_URL": "https://yourorg.atlassian.net",
        "JIRA_USERNAME": "[email protected]",
        "JIRA_API_TOKEN": "${JIRA_API_TOKEN}",
        "CONFLUENCE_URL": "https://yourorg.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "[email protected]",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "${CONFLUENCE_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcp-atlassian-sooperset",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-atlassian"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "mcp-atlassian-sooperset": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-atlassian"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add mcp-atlassian-sooperset -- uvx mcp-atlassian

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: MCP Atlassian

从生产错误自动创建 Jira 工单并关联 Confluence runbook

👤 值班工程师 ⏱ ~10 min intermediate

何时使用: Sentry 告警触发——你需要快速创建一个经过 triage 的 Jira 工单,并附上 runbook 链接。

前置条件
  • API token — Atlassian → 我的账户 → 安全 → API token
步骤
  1. 搜索相关内容
    Atlassian:在 Jira 中搜索过去 30 天内包含「NullPointerException OrderService」的 issue。同时在 Confluence 中搜索涉及 OrderService 的 runbook 页面。✓ 已复制
    → 两组结果均已返回
  2. 判断:重复还是新建
    如果过去 14 天内存在相同的未关闭 BUG issue,就在上面追加新的堆栈信息评论。否则创建新 BUG,关联 runbook 页面,优先级设为 High。✓ 已复制
    → jira_add_comment 或 jira_create_issue 只调用一次
  3. 交接
    告诉我 ticket key 和简短摘要,我好发到 Slack。✓ 已复制
    → ABC-1234 + 一行摘要

结果: 2 分钟内完成带 runbook 链接的 triage 工单;不会重复提交。

注意事项
  • 堆栈信息以纯文本形式粘贴到 Jira 后丢失格式 — 用 {code} 标记包裹;MCP 会原样转发
  • 用户输入导致 JQL 注入 — 始终给字符串参数加引号;工具虽然会转义,但最好明确处理
搭配使用: sentry · github

从 Jira 生成每周进展报告

👤 技术负责人/工程经理 ⏱ ~10 min beginner

何时使用: 周一早上:你需要总结上周完成了什么、哪些内容被阻塞。

步骤
  1. 拉取上周完成项
    Atlassian:JQL project = PLAT AND status changed to Done during (-7d, now()) ORDER BY updated DESC✓ 已复制
    → 带有 assignee、key、summary 的 issue 列表
  2. 拉取阻塞项
    继续 JQL project = PLAT AND status = Blocked——对每条,总结最新评论。✓ 已复制
    → 阻塞列表,每条包含最新评论摘要
  3. 撰写报告
    格式化为 200 字的每周报告,分「已完成 / 阻塞 / 风险」三组。✓ 已复制
    → 可直接粘贴的简洁报告

结果: 90 秒内完成带 issue key 引用的进展报告。

注意事项
  • 长评论线程撑爆 context — 用 jira_get_issue 时指定 fields=summary,status,assignee

根据讨论起草 Confluence RFC

👤 撰写设计文档的工程师 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: 你在群聊中讨论了一个方案,想把它输出为 Confluence 页面。

步骤
  1. 找到父空间
    Atlassian:找到「Engineering RFC」空间,列出其顶层页面。✓ 已复制
    → 空间 + 父页面已确认
  2. 撰写草稿
    在其下创建新页面,标题「RFC:从 Redis 迁移到 Valkey」,包含以下章节:背景、目标/非目标、方案分析、决策、计划。以上述讨论为原始素材。✓ 已复制
    → confluence_create_page 返回 URL

结果: RFC 草稿已就绪,可供审阅。

注意事项
  • 父页面 ID 选错 — 始终先通过 confluence_search 按空间查找

批量清理过时工单

👤 工程经理 ⏱ ~30 min intermediate

何时使用: Backlog 有 200 条僵尸工单,你想把它们处理掉。

步骤
  1. 识别过时工单
    JQL:project = PLAT AND status = Open AND updated < -90d,限制 50 条。✓ 已复制
    → 过时工单列表
  2. 提出处理建议
    对每条,提议:关闭-过时、重新分配到 triage,或保留。每次展示 10 条后再执行流转。✓ 已复制
    → 逐条建议;你分批审批
  3. 执行
    对我批准的工单,用「关闭为过时」评论关闭。✓ 已复制
    → 每条调用 jira_transition_issue + jira_add_comment

结果: Backlog 清理完毕,每条工单均有审计记录。

注意事项
  • 自动关闭了实际上只是「安静」的有效工单 — 始终批量 + 确认后再流转

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

mcp-atlassian-sooperset + sentry

将 Sentry 错误转换为格式规范的 Jira 工单

Sentry:获取最新 critical issue。Atlassian:提 Jira BUG,附上堆栈信息和 Sentry URL。✓ 已复制
mcp-atlassian-sooperset + github

自动将 PR 关联到 Jira 工单

GitHub:找出今天合并的 PR。Atlassian:对每个 PR,在关联 Jira issue 上评论 PR URL。✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
jira_search jql: str, limit? 任何 Jira 查询 1 次 API 调用
jira_get_issue key: str, fields? 需要单条 issue 的完整内容 1 次调用
jira_create_issue project, type, summary, description, fields? 提交新工单 1 次调用
jira_transition_issue key, transition, comment? 推动 issue 流转 1 次调用
jira_add_comment key, body 追加上下文 1 次调用
confluence_search cql: str 查找文档 1 次调用
confluence_get_page id: str 读取页面内容 1 次调用
confluence_create_page space, parent_id, title, body 新建文档 1 次调用
confluence_update_page id, title, body, version 编辑文档 1 次调用

成本与限制

运行它的成本

API 配额
Atlassian Cloud:每用户/token 每小时 5000 次请求(因套餐而异)
每次调用 Token 数
300–4000
费用
开源免费;你的 Atlassian 订阅费用照常
提示
使用 fields= 精简响应体;jira_get_issue 的默认字段集较重

安全

权限、密钥、影响范围

最小权限: read:jira-work write:jira-work read:confluence-content.all write:confluence-content
凭据存储: API token 存于环境变量;通过「我的账户」轮换
数据出站: 仅限你的 atlassian.net(或自托管)实例
切勿授予: site-admin

故障排查

常见错误与修复

401 Unauthorized

token 过期或用户名错误(Cloud 必须用邮箱)

验证: curl -u email:token $URL/rest/api/3/myself
JQL 解析错误

给字符串值加引号,转义特殊字符;先用 Jira UI 预览

在空间中创建页面时 Forbidden

token 用户在该空间没有「添加页面」权限

触发 429 限流

降速;减少并行扇出;查看每个 token 的 Atlassian 限流

验证: X-RateLimit 响应头

替代方案

MCP Atlassian 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
Atlassian 官方 MCP(Cloud)只使用 Cloud 且想用 OAuth较新,工具集较窄;不支持 Server/DC
Linear MCP你用的是 Linear 而非 Jira不同系统;更快更简洁,但没有 Confluence 对等物

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资源

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