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MCP JIRA管理器
@Warzuponus/mcp-jira
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Warzuponus
更新于 2026-08-23
启用AI应用程序通过标准化的MCP接口管理JIRA问题、工作流和任务，实现实时更新并与JIRA的API无缝交互。
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"mcp-jira": {
"args": [
"-m",
"mcp_jira.simple_mcp_server"
],
"command": "python",
"cwd": "/path/to/mcp-jira"
}
}
}该服务需要配置环境变量：JIRA_API_TOKEN、JIRA_API_VERSION、JIRA_HOST、JIRA_PROTOCOL、JIRA_USERNAME
服务介绍
MCP Jira 集成
该项目将 Claude AI 与 Jira 集成，以自动化和增强项目管理任务。
功能
核心功能
- 通过 MCP 协议创建和管理 Jira 问题
- 基于 API 密钥的身份验证
- 用于 AI 交互的标准请求/响应格式
Jira 集成功能
- 创建和更新问题
- 基本的冲刺跟踪
- 项目和看板管理
- 搜索和检索问题
要求
- Python 3.8 或更高版本
- 具有 API 令牌的 Jira 账户
- 有效的 MCP 实现
设置
- 克隆仓库
- 在
.env文件中配置环境变量：JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net JIRA_USERNAME=your.email@domain.com JIRA_API_TOKEN=your_api_token PROJECT_KEY=PROJ API_KEY=your_secure_api_key # 用于 MCP 身份验证
API 使用
创建问题
from mcp_jira.protocol import MCPRequest, MCPContext
# Create request context
context = MCPContext(
conversation_id=\"conv-123\",
user_id=\"user-123\",
api_key=\"your_api_key\"
)
# Create issue request
request = MCPRequest(
function=\"create_issue\",
parameters={
\"summary\": \"Implement feature X\",
\"description\": \"Detailed description\",
\"issue_type\": \"Story\",
\"priority\": \"High\"
},
context=context
)
response = await mcp_handler.process_request(request)
搜索问题
request = MCPRequest(
function=\"search_issues\",
parameters={
\"jql\": \"project = PROJ AND status = 'In Progress'\"
},
context=context
)
response = await mcp_handler.process_request(request)
身份验证
所有请求都需要在请求头中包含 API 密钥：
headers = {
\"X-API-Key\": \"your_api_key\"
}
与 AI 助手集成
此 MCP 实现设计为与支持 MCP 协议的 AI 助手配合使用：
- 配置环境变量
- 在您的 AI 助手配置中设置 MCP 端点
- 使用标准化的 MCP 协议进行 Jira 交互
贡献
- 分叉仓库
- 创建特性分支
- 提交拉取请求
许可证
MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件
