Information
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