jira-helper

jira-helper

Enables natural language interaction with Jira Cloud tickets, including listing, searching, creating, and updating issues through a set of MCP tools.

Category
访问服务器

README

Jira 티켓 관리 CLI

Jira Cloud REST API로 내 티켓을 조회·검색·상태 전환하는 간단한 CLI 도구입니다.

설정

  1. 가상환경 만들기 및 의존성 설치 (권장)

    macOS 등에서 시스템 Python이 PEP 668(externally-managed-environment)인 경우, 가상환경을 쓰는 것이 안전합니다.

    cd ~/jira-helper
    python3 -m venv .venv
    source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
    pip install -r requirements.txt
    

    가상환경을 쓰지 않는다면:

    pip install -r requirements.txt
    # 또는
    pip install requests python-dotenv
    
  2. 환경 변수

    • .env.example을 복사해 .env 생성 (프로젝트 내 사용) 또는 ~/.config/jira-helper/.env (전역 사용)
    • Jira Cloud URL, 이메일, API 토큰 입력
    cp .env.example .env
    # .env 편집: JIRA_BASE_URL, JIRA_EMAIL, JIRA_API_TOKEN
    

    API 토큰 발급: Atlassian API 토큰에서 생성 (비밀번호 대신 사용)

사용법

가상환경을 켠 뒤 실행:

cd ~/jira-helper
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
python jira_cli.py list

가상환경 없이 한 번에 실행하려면 프로젝트의 Python을 직접 지정:

~/jira-helper/.venv/bin/python ~/jira-helper/jira_cli.py list

명령 예시

# 내 미완료 티켓 목록 (기본)
python jira_cli.py list

# 내 완료 티켓만
python jira_cli.py list --status done

# 전체(미완료+완료)
python jira_cli.py list --status all

# 티켓 상세 보기
python jira_cli.py show PROJ-123

# JQL로 검색
python jira_cli.py search "project = MYPROJ AND status = 'In Progress'"
python jira_cli.py search "assignee = currentUser() ORDER BY updated DESC" -n 10

# 티켓 착수 (In Progress로 전환)
python jira_cli.py start PROJ-123

# 티켓 상태 변경 (Resolved, Closed 등)
python jira_cli.py transition PROJ-123 Resolved

# 티켓 생성 (프로젝트, 제목; --type, -d, --assign-me 선택)
python jira_cli.py create PROJ "새 작업 제목"
python jira_cli.py create PROJ "버그 요약" --type Bug -d "재현 절차" --assign-me
# CLOSET Bug는 config 기본값 적용. 덮어쓰기: --custom-fields '{"customfield_10648":{"id":"12601"}}'

# 티켓 수정 (제목·설명·담당자)
python jira_cli.py edit PROJ-123 -s "새 제목"
python jira_cli.py edit PROJ-123 -d "새 설명" --assign-me

쉘 별칭 (선택)

~/.zshrc에 추가하면 jira list처럼 쓸 수 있습니다. 가상환경의 Python을 쓰려면:

alias jira='~/jira-helper/.venv/bin/python ~/jira-helper/jira_cli.py'

가상환경 없이 시스템 Python을 쓰는 경우:

alias jira='python ~/jira-helper/jira_cli.py'

다른 프로젝트에서 사용하기

어느 디렉터리에서나 jira 명령을 쓰려면 전역 설치전역 설정을 쓰면 됩니다.

1. 전역 설치

pipx (권장: 전용 가상환경으로 설치되어 다른 패키지와 격리됨):

pipx install ~/jira-helper
# 또는 GitHub 클론 후
git clone https://github.com/your-id/jira-helper.git && pipx install ./jira-helper
# 개발 중 변경 반영하려면: pipx install -e ~/jira-helper

pip (기존 가상환경에 설치):

cd ~/jira-helper
pip install -e .

설치 후 jira 명령이 PATH에 등록됩니다.

2. 설정 로드 순서

CLI는 아래 순서로 설정 파일을 찾습니다.

  1. JIRA_ENV 환경 변수에 지정한 파일 경로
  2. 현재 디렉터리.env
  3. ~/.config/jira-helper/.env (전역 기본값)

다른 프로젝트에서도 같은 Jira를 쓸 때는 전역 설정 하나만 두면 됩니다.

mkdir -p ~/.config/jira-helper
cp ~/jira-helper/.env.example ~/.config/jira-helper/.env
# ~/.config/jira-helper/.env 편집

특정 프로젝트만 다른 Jira(다른 URL/계정)를 쓰려면 그 프로젝트 디렉터리에 .env를 두면, 그 디렉터리에서 실행할 때만 그 설정이 사용됩니다.

3. 사용 예

cd ~/any-project
jira list
jira show PROJ-123

MCP 서버로 사용하기 (Cursor 등)

MCP(Model Context Protocol) 서버로 등록하면 Cursor에서 "지라 티켓 목록 조회해줘", **"PROJ-123 티켓 보여줘"**처럼 자연어로 요청할 수 있습니다.

전역 MCP (모든 Cursor 프로젝트에서 사용)

  1. pipx로 전역 설치 (한 번만):

    pipx install -e ~/jira-helper
    

    jira, jira-mcp 명령이 PATH에 등록됩니다.

  2. 전역 설정 파일 (~/.config/jira-helper/.env):

    mkdir -p ~/.config/jira-helper
    cp ~/jira-helper/.env.example ~/.config/jira-helper/.env
    # ~/.config/jira-helper/.env 에 JIRA_BASE_URL, JIRA_EMAIL, JIRA_API_TOKEN 입력
    

    MCP 서버는 현재 디렉터리 .env가 없으면 이 파일을 사용합니다.

  3. Cursor 전역 MCP 설정 (~/.cursor/mcp.json):

    mcpServers에 다음을 추가합니다.

    "jira-helper": {
      "command": "jira-mcp"
    }
    

    Cursor를 재시작하면 모든 워크스페이스에서 jira-helper MCP를 쓸 수 있습니다.

프로젝트별 MCP (이 프로젝트에서만)

이 프로젝트에서만 MCP를 쓰려면 프로젝트 가상환경의 Python으로 mcp_server.py를 직접 실행합니다. (전역 설치 없음)

  1. 의존성 설치

    cd ~/jira-helper
    pip install -e .
    # (mcp는 기본 의존성에 포함됨)
    
  2. Cursor에 MCP 서버 등록 (프로젝트 .cursor/mcp.json)

    {
      "mcpServers": {
        "jira-helper": {
          "command": "~/jira-helper/.venv/bin/python",
          "args": ["~/jira-helper/mcp_server.py"]
        }
      }
    }
    

    다른 경로에 클론했다면 해당 경로로 바꾸세요.

제공 도구

도구 설명
jira_list 내게 할당된 티켓 목록 (status: open/done/all, max_results)
jira_show 티켓 한 건 상세 (issue_key)
jira_search JQL 검색 (jql, max_results)
jira_transition 티켓 상태 변경 (issue_key, target_status: In Progress/Resolved/Closed 등)
jira_create 티켓 생성 (project_key, summary, issuetype, description, assign_to_self, custom_fields_json)
jira_edit 티켓 수정 (issue_key, summary, description, assign_to_self)

Bug 등 필수 커스텀 필드가 있는 프로젝트(예: CLOSET)
config/required_fields.json에 기본값이 있으면 자동 적용됩니다. 옵션 값·덮어쓰기 방법은 docs/MCP_REQUIRED_FIELDS.md 참고.

설정은 CLI와 동일하게 JIRA_ENV, .env(현재 디렉터리), ~/.config/jira-helper/.env 순으로 로드됩니다.

Cursor에서 티켓 참조하기

코드 작업 시 "PROJ-123 티켓 기준으로 수정해줘"처럼 말하면, 이 CLI로 show PROJ-123 결과를 참고해 작업할 수 있습니다.
MCP 서버를 켜 두면 Cursor가 직접 jira_show 등을 호출해 티켓 내용을 가져올 수 있습니다.
원하면 .cursor/rules에 Jira 티켓 번호를 커밋/브랜치에 포함하는 규칙도 추가할 수 있습니다.

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

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。

官方
精选