这是一个 MCP 服务器,使大型语言模型(LLMs)能够通过标准化工具和上下文与 JIRA 进行交互。此服务器提供了使用 JQL 搜索问题并获取详细问题信息的功能。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/4e3sqj7af1"><img width="380" height="200" src="https://gips3.baidu.com/it/u=3494399671,1547490156&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="jira-mcp MCP 服务器" /></a>
npmJIRA_API_KEYJIRA_USER_EMAILmacOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jira": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "jira-mcp"],
"env": {
"JIRA_INSTANCE_URL": "https://your-instance.atlassian.net",
"JIRA_USER_EMAIL": "your-email@company.com",
"JIRA_API_KEY": "your-api-token"
}
}
}
}
jql_search)执行带有可定制参数的 JQL 搜索查询。
参数:
jql(必需):JQL 查询字符串nextPageToken:分页标记maxResults:返回的最大结果数fields:要包含的字段名称数组expand:要包含的附加信息示例:
{
"jql": "项目 = 'MyProject' 并且 状态 = '进行中'",
"maxResults": 10,
"fields": ["摘要", "状态", "分配给"]
}
get_issue)检索特定问题的详细信息。
参数:
issueIdOrKey(必需):问题 ID 或键fields:要包含的字段名称数组expand:要包含的附加信息properties:要包含的属性数组failFast:是否在遇到错误时快速失败示例:
{
"issueIdOrKey": "PROJ-123",
"fields": ["摘要", "描述", "状态"],
"expand": "渲染字段,名称"
}
在运行服务器之前设置环境变量。在根目录创建一个 .env 文件:
JIRA_INSTANCE_URL=https://your-instance.atlassian.net
JIRA_USER_EMAIL=your-email@company.com
JIRA_API_KEY=your-api-token
替换值为:
要通过 Smithery 自动安装 JIRA for Claude Desktop:
npx -y @smithery/cli install jira-mcp --client claude
git clone <repository-url>
cd jira-mcp
npm install
对于测试和开发,您可以使用 MCP Inspector:
npm run inspect
要添加新工具,请修改 index.js 中的 ListToolsRequestSchema 处理程序:
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [
// 已存在的工具...
{
name: "your_new_tool",
description: "新工具的描述",
inputSchema: {
// 定义输入模式...
}
}
]
};
});
然后在 CallToolRequestSchema 处理程序中实现该工具。
MIT
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