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使用自然語言與 Jira 專案互動。

用於將AI助手連接到您自己的Jira實例的MCP伺服器

用於搜尋問題、讀取專案資料，並將 Jira 工作流程連接到相容 MCP 的 AI 助手的 Jira MCP 伺服器。

最穩健的 Jira MCP，適合內部企業使用。

用於與 Jira 和 Confluence API 互動的 MCP 伺服器。

提供Jira工單資訊給AI編碼代理（如Cursor）的MCP伺服器。

使用 Jira Insights API 管理 Jira Service Management (JSM) 資產架構。

完整的 Jira 與 Confluence CRUD 操作

一個用於與 Jira API 互動以管理專案、問題和工作流程的 MCP 伺服器。

一個用於整合 Jira 與 Claude 的伺服器，支援專案與問題管理。需透過環境變數進行設定。

一個用於存取儲存在 Snowflake 中的 JIRA 問題資料的 MCP 伺服器。

一個用於與 Jira 專案和問題互動的 MCP 伺服器。

與 Jira 的 REST API 整合，以程式化方式管理問題。

一個唯讀的 Jira MCP 伺服器，讓大型語言模型能透過 CData JDBC 驅動程式查詢即時 Jira 資料。

一個唯讀伺服器，透過簡單的 MCP 介面查詢即時 Jira Service Management 資料，由 CData 提供技術支援。

本地優先的開發者活動聚合器 — Git、PRs、Jira、Confluence、Slack、日曆 — 以 MCP 伺服器形式提供，讓編碼代理能搜尋並引用過去的工作。

將 Atlassian JIRA 整合至任何相容 MCP 的應用程式中，以管理議題與專案。

關於AI驅動的Jira CLI與MCP伺服器，讓人類與代理透過互動式精靈、多供應商AI管理問題、衝刺與看板

適用於Jira的Xray測試管理外掛的MCP伺服器。避免Jira/Xray組合速度緩慢的問題。能比手動新增更快地導入整個測試套件。可整合AI測試，因為也能更新測試案例。為何選擇MCP而非技能？MCP能與Atlassian MCP良好溝通。