litejira-mcp
A client-side MCP server that enables AI assistants to interact with the LiteJira issue tracking system for creating, searching, and managing issues via natural language.
README
litejira-mcp
讓你的 AI 助手(Claude Code / Cursor / ChatGPT Desktop)直接讀寫 LiteJira 工單系統。
這是一個 MCP server(純客戶端包裝)。它只負責「怎麼跟 LiteJira API 對話」,不含任何工單資料、後端邏輯或祕密——就像 chrome-devtools-mcp 不含 Chrome 的原始碼。你的存取權杖只存在你自己電腦上。
安裝(一句指令)
前提:Node.js 18 以上。
推薦:全域安裝(更新最穩,避開 npx 快取與多開 session 兩個已知坑)
npm install -g litejira-mcp
claude mcp add litejira --scope user -- litejira-mcp
快速:用 npx(免全域安裝,但多開 session 偶爾連不上、更新需清快取)
claude mcp add litejira --scope user -- npx -y litejira-mcp@latest
裝完設定一次權杖(見下),重啟 AI 工具即可用。
更新(一句指令)
全域安裝者:
npm update -g litejira-mcp
然後完全關閉並重新打開你的 AI 工具。沒有手動拉檔、不用清快取。
npx 安裝者:
npx會快取舊版,重啟未必更新到最新;要更新請跑npx --cache-clear後重啟,或改用上面的全域安裝。
設定權杖(一次性)
- 找 admin 在 LiteJira webapp「設定 → Token」幫你建一把 PAT(
ltj_pat_xxxxx),順便要LTJ_API_URL。 - 在你電腦的家目錄建檔
~/.litejira/credentials.env:
Mac / Linux
mkdir -p ~/.litejira
cat > ~/.litejira/credentials.env << 'EOF'
LTJ_API_URL=<向 admin 索取>
LTJ_API_TOKEN=<貼你的 ltj_pat_ 權杖>
LTJ_MCP_ENABLE_WRITES=true
EOF
Windows(PowerShell)
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\.litejira"
@"
LTJ_API_URL=<向 admin 索取>
LTJ_API_TOKEN=<貼你的 ltj_pat_ 權杖>
LTJ_MCP_ENABLE_WRITES=true
"@ | Set-Content "$env:USERPROFILE\.litejira\credentials.env"
權杖只存在你電腦上、不進 git。離職或不用了,找 admin 在 webapp 撤銷。
測試
跟 AI 說:「用 LiteJira 搜尋最新的 BUG」。看到工單列表 = 成功。
進階:dev / prod 雙環境(維護者用)
一般使用者忽略本段。若你要同時連正式與測試兩套 LiteJira,啟動器接受一個環境參數:
| 指令 | 讀哪個 credentials |
|---|---|
litejira-mcp |
~/.litejira/credentials.env(預設) |
litejira-mcp dev |
~/.litejira/credentials.dev.txt(找不到再試 .dev.env) |
litejira-mcp prod |
~/.litejira/credentials.prod.txt(找不到再試 .prod.env) |
.mcp.json 範例(兩條並存):
"litejira": { "command": "litejira-mcp", "args": ["prod"] },
"litejira-dev": { "command": "litejira-mcp", "args": ["dev"] }
能做什麼
| 你說 | AI 會做 |
|---|---|
| 「建一張 P1 BUG 給思源」 | 建立新工單 |
| 「搜尋 login 相關的工單」 | 搜尋篩選 |
| 「查 BUG-530 完整內容」 | 讀工單詳情 |
| 「在 BUG-530 留言說已修好」 | 發留言 |
| 「把 BUG-530 轉派給 Howard」 | 轉派(帶通知) |
| 「把 BUG-530 狀態改成自測中」 | 改狀態(依工作流自動轉派) |
AI 會自動載入成員清單、版本列表、工作流規則。
故障排除
| 症狀 | 解法 |
|---|---|
| AI 說找不到 litejira 工具 | 重啟 AI 工具;確認 claude mcp add 跑成功 |
AUTH_FAILED |
確認 ~/.litejira/credentials.env 的權杖沒打錯 |
WRITES_DISABLED |
credentials.env 加 LTJ_MCP_ENABLE_WRITES=true |
| 啟動拋 HTTP 401 + HTML(不是 JSON) | server 端 API 部署存取設定漂移,不是你的問題 → 找 admin |
| 多開 session 時連不上 | 改用全域安裝(npm i -g),不要用 npx |
零外部相依,只需 Node.js 18+。
License
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。