confluence-mcp-server
MCP server for Confluence Cloud/Server/Data Center, enabling page search, CQL queries, page CRUD, attachment upload, and user identity lookup.
README
confluence-mcp-server
一个面向 Confluence Cloud / Server / Data Center 的 MCP 服务,提供页面搜索、CQL 查询、读取、创建、更新、附件上传和用户身份查询能力。
功能
confluence_search_pages: 按关键词搜索页面confluence_execute_cql_search: 执行原生 CQL 查询confluence_get_page: 按页面 ID 获取内容(storage 格式)confluence_get_page_outline: 获取页面标题目录,适合低 token 导航confluence_get_page_section: 按标题读取单个 section,避免把整页正文返回给模型confluence_get_page_anchor_block: 按 Anchor 起止边界读取块内容confluence_create_page: 创建页面(支持可选parentId)confluence_update_page: 更新页面内容并自动递增版本confluence_update_page_section: 按标题更新单个 section,由 MCP 服务端完成整页替换与提交confluence_preview_page_section_update: 预览按标题更新的命中范围,返回旧内容和确认 hashconfluence_update_page_section_confirmed: 带 hash 确认提交按标题更新,避免 preview 后内容已变化confluence_add_anchor_block_to_section: 给一个标题 section 自动加上起止 Anchor,便于后续稳定更新confluence_preview_page_anchor_block_update: 预览按 Anchor 范围更新的命中块,返回旧内容和确认 hashconfluence_update_page_anchor_block_confirmed: 带 hash 确认提交 Anchor 范围更新confluence_stage_page_update: 暂存整页改动到 MCP 服务端内存,不提交到 Confluenceconfluence_stage_page_section_update: 暂存标题 section 改动到 MCP 服务端内存,不提交到 Confluenceconfluence_stage_page_anchor_block_update: 暂存 Anchor 块改动到 MCP 服务端内存,不提交到 Confluenceconfluence_list_pending_page_updates: 列出当前 MCP 进程里的未提交 wiki 改动confluence_get_pending_page_update: 查看某个未提交改动的 old/new/diff 内容confluence_commit_pending_page_update: 校验 hash 后把某个未提交改动真正提交到 Confluenceconfluence_discard_pending_page_update: 丢弃某个未提交改动confluence_upload_attachment: 上传页面附件(支持本地文件路径或 base64,同名附件默认更新为新版本)confluence_get_current_user: 获取当前认证用户(whoami)
环境要求
- Node.js 18+
- 可访问的 Confluence Cloud / Server / Data Center
快速开始
npm install
npm run build
npm start
通过 npx 使用(推荐)
发布到 npm 后,可在 MCP 客户端中直接使用 npx 启动,无需手动克隆仓库:
{
"mcpServers": {
"confluence": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "confluence-mcp-server"],
"env": {
"CONF_MODE": "server",
"CONF_BASE_URL": "https://confluence.example.com",
"CONF_USERNAME": "your-username",
"CONF_TOKEN": "your-token",
"CONF_DEFAULT_SPACE": "DOC"
}
}
}
}
环境变量
CONF_BASE_URL: Confluence 基础地址,例如https://confluence.example.comCONF_MODE: 部署模式,cloud或server(默认server)CONF_AUTH_MODE: 认证模式,auto/basic/bearer(默认auto)CONF_USERNAME: 登录用户名(Cloud 必填;Server 在basic模式或使用密码时必填)CONF_PASSWORD: 用户密码(与CONF_TOKEN组合按模式使用)CONF_TOKEN: 访问令牌(Cloud 下作为 API Token;Server 下默认走 Bearer)CONF_DEFAULT_SPACE: 默认空间 Key(可选)
MCP 客户端配置示例
{
"mcpServers": {
"confluence": {
"command": "node",
"args": ["dist/index.js"],
"env": {
"CONF_MODE": "server",
"CONF_BASE_URL": "https://confluence.example.com",
"CONF_USERNAME": "your-username",
"CONF_TOKEN": "your-token",
"CONF_DEFAULT_SPACE": "DOC"
}
}
}
}
说明
- 该项目当前聚焦 Confluence 能力,不包含 Jira 工具。
- Cloud 模式固定使用 Basic(
CONF_USERNAME+CONF_TOKEN/CONF_PASSWORD)。 - Server 模式可用 Bearer 或 Basic(
CONF_AUTH_MODE=auto时优先 Bearer)。 - Cloud 模式 API 基础路径为
/wiki/rest/api,Server 模式为/rest/api。 - 上传图片后,
confluence_upload_attachment会返回storageImageMarkup,可把它拼到confluence_update_page的bodyStorageValue中展示图片。 - Confluence 原生更新仍是整页版本化
PUT;confluence_update_page_section只是把“整页读取 + 局部替换 + 整页提交”放在 MCP 服务端完成,从而显著减少模型侧 tokens。 - 两阶段更新不会减少 Confluence 侧请求次数,但会显著降低误改风险:preview 返回旧内容和
expectedCurrentHash,confirmed update 会重新拉取页面并校验 hash 一致后才提交。 - 暂存更新工具会把改动保存在当前 MCP 服务端进程内存中,不会调用 Confluence
PUT;重启 MCP 服务后这些未提交草稿会丢失。 - Anchor 模式使用 Confluence Anchor 宏作为隐形边界,适合长期自动维护固定区域;普通阅读模式下通常不会显示这些锚点。
低 Token 推荐流程
- 先用
confluence_search_pages或confluence_execute_cql_search定位页面。 - 再用
confluence_get_page_outline获取标题目录,不直接读整页正文。 - 用
confluence_get_page_section按heading拉取需要处理的 section。 - 修改完成后,用
confluence_update_page_section只提交该 section 的 storage 内容。
如果页面里存在重复标题,可以配合 occurrence 指定第几个同名标题;matchMode=contains 可用于模糊匹配标题。
更安全的两阶段更新
- 先调用
confluence_preview_page_section_update。 - 检查返回的
oldStorageValue和newStorageValue是否符合预期。 - 把返回的
expectedCurrentHash原样传给confluence_update_page_section_confirmed。 - 服务端会重新拉取页面并校验 hash,一致才真正提交更新。
未提交改动流程
如果希望 AI 先改 wiki、你检查后再决定是否真正保存,可以使用暂存工具:
- 用
confluence_stage_page_section_update、confluence_stage_page_anchor_block_update或confluence_stage_page_update创建未提交草稿。 - 检查返回的
oldStorageValue、newStorageValue、diffStorageValue和draftId。 - 需要稍后查看时,用
confluence_list_pending_page_updates或confluence_get_pending_page_update。 - 确认保存时,用
confluence_commit_pending_page_update提交;服务端会重新拉取页面并校验expectedCurrentHash,一致才写入 Confluence。 - 不想保存时,用
confluence_discard_pending_page_update丢弃。
这些草稿只存在于当前 MCP 服务端内存,不会出现在 Confluence 页面历史里,也不会跨服务重启持久化。
更稳定的 Anchor 更新
- 先用
confluence_add_anchor_block_to_section给目标 section 加上startAnchor/endAnchor。 - 后续读取时用
confluence_get_page_anchor_block。 - 更新时先用
confluence_preview_page_anchor_block_update,确认后再调用confluence_update_page_anchor_block_confirmed。
Anchor 名称建议使用业务语义化命名,例如 risk-summary-start、risk-summary-end,避免依赖标题文本本身。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。