Jira Insights MCP
一个 MCP 服务器,允许管理 Jira Insights (JSM) 资产模式,通过模型上下文协议实现对象模式、对象类型和对象的 CRUD 操作。 **Explanation of terms:** * **MCP Server:** MCP 服务器 (MCP fúwùqì) * **Jira Insights (JSM):** Jira Insights (JSM) (Jira Insights (JSM)) - Note: It's common to keep the English name as it is. * **Asset Schemas:** 资产模式 (zīchǎn móshì) * **CRUD Operations:** CRUD 操作 (CRUD cāozuò) - Create, Read, Update, Delete * **Object Schemas:** 对象模式 (duìxiàng móshì) * **Object Types:** 对象类型 (duìxiàng lèixíng) * **Objects:** 对象 (duìxiàng) * **Model Context Protocol:** 模型上下文协议 (móxíng shàngxiàwén xiéyì) Therefore, the translation combines these terms to accurately convey the meaning of the original English sentence.
README
Jira Insights MCP
用于管理 Jira Insights (JSM) 资产模式的模型上下文协议 (MCP) 服务器。
上次更新:2025-03-20
概述
此 MCP 服务器提供通过模型上下文协议与 Jira Insights (JSM) 资产模式交互的工具。它允许您管理 Jira Insights 中的对象模式、对象类型和对象。
功能
- 管理对象模式(创建、读取、更新、删除)
- 管理对象类型(创建、读取、更新、删除)
- 管理对象(创建、读取、更新、删除)
- 使用 AQL(Atlassian 查询语言)查询对象
前提条件
- Node.js 20 或更高版本
- Docker(用于容器化部署)
- 具有 API 访问权限的 Jira Insights 实例
- 具有适当权限的 Jira API 令牌
安装
本地开发
-
克隆存储库:
git clone https://github.com/aaronsb/jira-insights-mcp.git cd jira-insights-mcp -
安装依赖项:
npm install -
构建项目:
npm run build
Docker
构建 Docker 镜像:
./scripts/build-local.sh
用法
MCP 配置
要将此 MCP 服务器与 Claude 或其他支持模型上下文协议的 AI 助手一起使用,请将其添加到您的 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"jira-insights": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/jira-insights-mcp/build/index.js"],
"env": {
"JIRA_API_TOKEN": "your-api-token",
"JIRA_EMAIL": "your-email@example.com",
"JIRA_HOST": "https://your-domain.atlassian.net",
"LOG_MODE": "strict"
}
}
}
}
本地运行以进行开发
对于本地开发和测试:
# 构建 Docker 镜像
./scripts/build-local.sh
# 运行 Docker 容器
JIRA_API_TOKEN=your_token JIRA_EMAIL=your_email JIRA_HOST=your_host ./scripts/run-local.sh
可用工具
manage_jira_insight_schema
使用 CRUD 操作管理 Jira Insights 对象模式。
{
"operation": "list",
"maxResults": 10
}
manage_jira_insight_object_type
使用 CRUD 操作管理 Jira Insights 对象类型。
{
"operation": "list",
"schemaId": "1",
"maxResults": 20
}
manage_jira_insight_object
使用 CRUD 操作和 AQL 查询管理 Jira Insights 对象。
{
"operation": "query",
"aql": "objectType = \"Application\"",
"maxResults": 10
}
可用资源
MCP 服务器提供多个资源来访问 Jira Insights 数据:
jira-insights://instance/summary- 关于 Jira Insights 实例的高级统计信息jira-insights://aql-syntax- 包含示例的资产查询语言 (AQL) 语法的综合指南jira-insights://schemas/all- 所有模式及其对象类型的完整列表jira-insights://schemas/{schemaId}/full- 特定模式的完整定义,包括对象类型jira-insights://schemas/{schemaId}/overview- 特定模式的概述,包括元数据和统计信息jira-insights://object-types/{objectTypeId}/overview- 特定对象类型的概述,包括属性和统计信息
计划改进
我们正在努力进行多项改进,以增强 Jira Insights MCP 的功能和可用性:
高优先级改进
-
增强的错误处理
- 更详细的错误消息,包含特定的验证问题
- 针对常见错误的建议修复
- 特定于操作的示例,以帮助用户纠正问题
-
AQL 查询改进
- AQL 查询的验证和格式化实用程序
- 模式特定的示例查询
- 针对查询问题的更好的错误消息
-
属性发现增强
- 改进的对象类型属性检索
- 缓存以获得更好的性能
- 更好地处理“expand”参数
中等优先级改进
-
对象模板生成
- 用于基于对象类型创建对象的模板
- 类型特定的占位符生成
- 模板中的验证规则
-
示例查询库
- 模式特定的示例查询
- 上下文相关的查询建议
- 用于常见操作的查询模板
-
改进的文档
- 增强的 AQL 语法文档
- 特定于操作的文档
- 常见错误场景和解决方案
有关计划改进的更多详细信息,请参见:
TODO.md- 包含按优先级组织的所有任务的综合待办事项列表IMPLEMENTATION_PLAN.md- 高优先级改进的详细实施计划HANDLER_IMPROVEMENTS.md- 每个处理程序文件所需的特定更改IMPROVEMENT_SUMMARY.md- 计划改进的简明摘要docs/API_MIGRATION_TODO.md- API 迁移的状态和计划改进
开发
脚本
npm run build: 构建 TypeScript 代码npm run lint: 运行 ESLintnpm run lint:fix: 运行 ESLint 并自动修复npm run test: 运行测试npm run watch: 监视更改并重新构建npm run generate-diagrams: 生成 TypeScript 依赖关系图
Docker 脚本
./scripts/build-local.sh: 构建 Docker 镜像./scripts/run-local.sh: 运行 Docker 容器
故障排除
常见问题
-
AQL 查询验证错误
- 确保用引号括起包含空格的值:
Name = "John Doe" - 对逻辑运算符使用大写:
AND、OR(而不是and、or) - 检查对象类型和属性是否存在于您的模式中
- 确保用引号括起包含空格的值:
-
对象类型属性问题
- 将“expand”参数与“attributes”一起使用时,请确保对象类型存在
- 检查您是否具有查看属性的权限
-
API 连接问题
- 验证您的 Jira API 令牌是否具有必要的权限
- 检查 Jira 主机 URL 是否正确
- 确保您的网络允许连接到 Jira API
许可证
MIT
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。