Atlassian MCP Server
官方官方 Atlassian MCP 伺服器，用於將 AI 代理連接到 Jira、Confluence、Opsgenie 及其他 Atlassian 產品。
你可以用 Atlassian MCP 做什麼？
- 跨 Atlassian 產品搜尋 — 讓您的助理使用自然語言查詢來尋找 Jira 議題、Confluence 頁面、Bitbucket 儲存庫等內容。
- 建立與更新工作項目 — 讓您的 AI 建立 Jira 故事、更新議題狀態，或從筆記或規格中大量建立多個議題。
- 摘要 Confluence 內容 — 無需離開目前工具，即可取得頁面、空間或文件的簡明摘要。
- 擷取與檢視 Loom 錄影 — 尋找並摘要影片示範或會議，提取關鍵行動項目。
- 管理 Compass 元件 — 從儲存庫建立服務元件，或查詢相依性，例如「哪些服務依賴
api-gateway服務？」 - 追蹤專案與目標 — 檢查倡議的狀態，例如「Checkout Revamp 專案目前的狀態為何？」或識別有風險的目標。
文件
Atlassian Rovo MCP Server
Atlassian 官方 Model Context Protocol (MCP) 伺服器：一個雲端託管的橋接服務，讓您的 AI 工具能安全、即時地存取 Jira、Confluence、Jira Service Management、Bitbucket、Compass、Loom 以及更廣泛的 Atlassian 平台——由您的 Teamwork Graph 驅動。
官方 Atlassian Rovo MCP Server 是您的 Atlassian Cloud 站點與相容外部工具之間的雲端橋接服務。設定完成後，它可讓這些工具即時與 Jira、Confluence、Jira Service Management、Bitbucket、Compass、Loom 以及 Atlassian 平台資料（Projects、Goals、Teams、Focus、Talent 與 Teamwork Graph） 互動。驗證使用 OAuth 2.1 或 API tokens，因此每個動作都會尊重使用者既有的存取控制。
有了 Atlassian Rovo MCP Server，您可以：
- 摘要與搜尋 Jira、Jira Service Management、Confluence、Bitbucket、Projects、Goals 等內容，無需切換工具。
- 擷取與檢視 Loom 的影片與會議錄影。
- 建立與更新 工作項目或頁面，只需使用自然語言指令。
- 自動化重複性工作，例如從會議記錄或規格產生工作項目。
連線一次，然後描述您的需求——無需切換分頁，也無需複製貼上。您的 AI 會選取並執行正確的動作。
它專為在 IDE 或 AI 工具中工作、希望使用 Atlassian 資料而無需不斷切換情境的開發人員、內容創作者和專案團隊所設計。
[!IMPORTANT] v2 現在是建議使用的版本。 新的設定應使用
https://mcp.atlassian.com/v2/mcp，它會暴露更多工具和更多產品。現有的 v1 連線會自動開始暴露並使用 v2 工具；不相容的用戶端可能需要清除快取的用戶端 ID 或.well-known憑證才能繼續驗證。設定步驟請參閱 開始使用 Atlassian Rovo MCP Server。
一鍵設定
在下方選擇您的 AI 用戶端，即可安裝官方 Atlassian Rovo MCP Server。每個按鈕都使用您用戶端的原生安裝連結，因此您無需手動編輯任何 JSON 設定。
 新增至 Cursor 在您的程式碼庫中參照議題並記錄工時。 |
 新增至 VS Code 透過 GitHub Copilot 搜尋與建立 Jira 議題。 |
 新增至 ChatGPT 直接從 ChatGPT 搜尋、摘要與建立。 |
 新增至 Claude 將 Jira 和 Confluence 帶入 Claude 工作流程。 |
讓您的代理程式完成設定
大多數 AI 編碼代理程式可以自行安裝、驗證和設定伺服器。將此提示複製並貼上到您的代理程式中：
Set up Atlassian Rovo MCP for this agent using the official setup guide at
https://support.atlassian.com/atlassian-rovo-mcp-server/docs/getting-started-with-the-atlassian-remote-mcp-server/
and the MCP server URL https://mcp.atlassian.com/v2/mcp. Then start the Atlassian MCP
authentication flow so I can sign in.
或者使用您用戶端自己的指令手動新增伺服器：
| 用戶端 | 指令或設定 |
|---|---|
| Claude Code | claude mcp add --transport http atlassian https://mcp.atlassian.com/v2/mcp，然後在會話中執行 /mcp 以進行驗證 |
| Codex | codex mcp add atlassian --url https://mcp.atlassian.com/v2/mcp |
| Claude Desktop | 設定 → 擴充功能 → 瀏覽擴充功能 → 外掛程式，然後搜尋 Atlassian |
| Codex Desktop | 外掛程式 或 連接器，然後安裝 Atlassian Rovo |
| VS Code / GitHub Copilot | 擴充功能檢視 → 搜尋 @mcp Atlassian → 安裝 |
| Cursor | Atlassian plugin for Cursor with MCP → 新增至 Cursor |
| Windsurf | Cascade → MCP servers → Add Server → Add custom server，並將 serverUrl 設定為 https://mcp.atlassian.com/v2/mcp |
| 任何其他 MCP 用戶端 | 使用伺服器 URL https://mcp.atlassian.com/v2/mcp |
目錄
- 一鍵設定
- 支援的用戶端
- 外掛程式封裝與相容性
- 支援的產品與工具
- 伺服器如何暴露工具
- MCP 閘道
- 開始之前
- 資料與安全性
- 運作方式
- 範例工作流程
- 提示與技巧
- 管理員注意事項：管理存取
- 安全性
- 支援與意見回饋
- 免責聲明
支援的用戶端
Atlassian Rovo MCP Server 可與日益增加的 MCP 相容用戶端搭配使用：
| 用戶端 | 設定參考 |
|---|---|
| OpenAI ChatGPT | Connectors / MCP guide |
| OpenAI Codex (CLI and Desktop) | Codex MCP docs |
| Claude (Claude.ai, Desktop, and Code) | Claude MCP docs |
| Cursor | Atlassian on the Cursor marketplace |
| Visual Studio Code (GitHub Copilot) | VS Code MCP docs |
| GitHub Copilot CLI | About Copilot CLI |
| Google Gemini CLI | Gemini CLI MCP docs |
| Windsurf | Windsurf MCP docs |
| Docker | Docker MCP Catalog and Toolkit |
| Kiro and other Agent Plugins clients | Kiro Powers documentation |
| Amazon Quick Suite | MCP integration guide |
Atlassian Rovo MCP Server 也支援任何本機 MCP 相容用戶端，只要能在 localhost 上執行並透過 mcp-remote 代理伺服器連線即可。這使得遵循 MCP 規範的自訂或第三方整合得以實現。
[!TIP] 如需目前支援的用戶端完整清單與逐步設定，請參閱 開始使用 Atlassian Rovo MCP Server。您也可以參考您用戶端自己的 MCP 文件或內建助理。
外掛程式封裝與相容性
此儲存庫以多種套件格式發佈相同的 MCP 伺服器與技能，讓用戶端可以使用其原生的探索與安裝流程：
| 格式 | 清單與設定 | 共用元件 |
|---|---|---|
| Agent Plugins v1 | plugin.json 與 mcp.json | skills/ |
| Claude Code 外掛程式 | .claude-plugin/plugin.json 與 .claude-plugin/marketplace.json | .mcp.json 與 skills/ |
| Cursor 外掛程式 | .cursor-plugin/plugin.json | .mcp.json 與 skills/ |
| Gemini 擴充功能 | gemini-extension.json | MCP 伺服器設定內嵌於清單中 |
| MCP Registry | server.json | 遠端伺服器中繼資料 |
mcp.json 與 .mcp.json 兩者都是刻意的。Agent Plugins 需要根目錄的 mcp.json 檔名及其可攜式傳輸詞彙；現有用戶端繼續使用 .mcp.json 及其原生設定詞彙。變更任一檔案時，請保持其端點設定一致。
根目錄套件可被實作 Agent Plugins 的用戶端匯入，包括 Kiro Powers。用戶端專屬的清單仍然可用，不會被可攜式套件取代。
支援的產品與工具
工具依產品與用途（讀取、寫入、搜尋、刪除或管理）組織。組織管理員在權限群組層級授予或撤銷存取權，每個工具都會繼承其父群組的存取權。
| 產品 | 權限群組 | OAuth 2.1 | API token |
|---|---|---|---|
| Jira | read_jira · write_jira · search_jira | ✅ | ✅ |
| Jira（管理員啟用） | delete_jira · manage_jira | ✅ | ✅ |
| Confluence | read_confluence · write_confluence · search_confluence | ✅ | ✅ |
| Bitbucket Cloud | read_bitbucket · write_bitbucket | ✅ | ✅ |
| Jira Service Management | read_jsm · write_jsm | — | ✅（僅限） |
| Atlassian 平台 | read_teamwork_graph · write_teamwork_graph · search_atlassian | ✅ | ✅ |
| Loom | read_loom · write_loom | ✅ | ✅ |
| Goals | read_goals · write_goals | ✅ | ✅ |
| Projects | read_projects · write_projects | ✅ | ✅ |
| Teams | read_teams · write_teams | ✅ | ✅ |
| Focus | read_focus · write_focus | ✅ | ✅ |
| Talent | read_talent · write_talent | ✅ | ✅ |
| Compass | read_compass · write_compass | ✅（僅限） | — |
產品特定條件：
delete_jira與manage_jira預設為停用，必須由管理員啟用後才能使用。- Bitbucket Cloud 工具僅在您的 Bitbucket workspace 已連結至組織時可用。未連結至組織的 workspace 在驗證時無法被選取。
- Jira Service Management 工具僅支援透過 API token 驗證，且僅在組織管理員已啟用 API token 驗證時可用。
- Loom 工具僅適用於已連結至 Atlassian 站點的 Loom workspace。
- Teamwork Graph 工具可以從連結至 Jira 的第三方服務擷取資料，例如已連結的 pull requests、builds 與 deployments。對於 GitHub for Atlassian，完整存取 表示工具會根據使用者的 GitHub 權限擷取 GitHub 資料，而 有限存取 則表示工具會根據使用者的 Jira 權限擷取資料。Azure DevOps、GitLab、Jenkins 與 Spinnaker 連接器遵循有限存取模式。
[!NOTE] 如需完整且最新的工具參考，包括每個權限群組所需的範圍，請參閱 支援的工具。
伺服器如何暴露工具
與其在連線時將每個工具定義都傳送給 AI 用戶端，Atlassian Rovo MCP Server 只會公開一組最常用的工具，並讓用戶端按需探索其餘工具。標記為 Primary 的工具會直接顯示給代理程式。
這有兩個好處：
- 您的用戶端上下文可保留給目前任務使用，而不會被工具定義填滿。
- 新工具無需用戶端重新連線即可使用。
MCP 閘道
如果您使用 MCP 閘道，或需要在開始時就取得所有工具，而不是使用探索和執行方法，請使用 tools=all 覆寫來將所有工具公開為分頁的平面工具清單：
https://mcp.atlassian.com/v2/mcp?tools=all
開始之前
在設定伺服器之前，請先確認您的環境符合下列需求。
必要條件
需求取決於您的連線方式：
支援的用戶端
- 具備 Jira、Confluence、Jira Service Management、Bitbucket 或 Compass 中一或多項產品的 Atlassian Cloud 站點
- 可存取 所選用戶端
- 用於完成 OAuth 2.1 授權流程的現代瀏覽器，或用於無頭式驗證的 API Token 憑證
如果您的組織管理員已停用透過 API Token 進行驗證，MCP 用戶端就無法使用 Token 連線，而必須改用 OAuth 2.1。
適用於 IDE 或本機用戶端（桌面設定）
- 具備一或多個支援產品的 Atlassian Cloud 站點
- 支援的 IDE（例如 Claude Desktop、VS Code 或 Cursor）或自訂的 MCP 相容用戶端
- 已安裝 Node.js v18+ 以執行本機 MCP 代理（
mcp-remote） - 用於完成 OAuth 登入的現代瀏覽器，或用於無頭式驗證的 API Token 憑證
資料與安全性
伺服器會強制執行多項安全控制：
- 所有流量在傳輸過程中皆透過 HTTPS（TLS 1.2 或更新版本） 加密，符合 Atlassian 的安全實務。
- OAuth 2.1 和 API Token 驗證提供安全存取控制。
- 資料存取會尊重每個已連線 Atlassian 產品（包括 Jira、Confluence、Jira Service Management、Bitbucket、Compass 和 Loom）中的使用者權限。
- 如果您的組織對 Atlassian Cloud 產品使用 IP 允許清單，透過 Atlassian Rovo MCP Server 進行的工具呼叫也會遵守這些 IP 規則。
如需安全性模型和管理員控制項的深入概觀，請參閱：
運作方式
架構與通訊
-
支援的用戶端會連線到伺服器端點。所有用戶端的建議端點是：
https://mcp.atlassian.com/v2/mcpv1 端點（
https://mcp.atlassian.com/v1/mcp/authv2和https://mcp.atlassian.com/v1/mcp）仍受支援，且現有的 v1 連線會自動開始公開和使用 v2 工具。 -
視您的設定而定，會觸發以瀏覽器為基礎的安全 OAuth 2.1 流程，或使用 API Token 驗證。
-
授權後，用戶端會串流內容資料，並從您已連線的 Atlassian 產品接收即時回應。
[!WARNING] 2026 年 6 月 30 日之後，舊版 Server-Sent Events 端點（
https://mcp.atlassian.com/v1/sse）將不再受支援。 請更新任何設定為使用/sse的自訂用戶端，使其指向/mcp— 最好是https://mcp.atlassian.com/v2/mcp。
[!NOTE] 在移至 v2 工具後無法完成驗證的用戶端，可能需要清除快取的用戶端 ID 或
.well-known憑證。
權限管理
僅授予使用者已在 Atlassian Cloud 中擁有檢視權限的資料存取權。所有動作皆尊重現有的專案或空間層級角色。OAuth 和 API Token 驗證皆會遵守設定的範圍和 Atlassian 權限。
API Token 驗證（無頭式）
API Token 驗證適用於無頭式、服務型或非互動式用戶端設定（例如後端系統或自動化）。對於 Jira Service Management 工具，此驗證也是必要的。
支援兩種機制：
| 機制 | 標頭 |
|---|---|
| 個人 API Token（Basic 驗證） | Authorization: Basic <base64(email:api_token)> |
| 服務帳戶 API 金鑰（Bearer Token） | Authorization: Bearer <api_key> |
- 需要管理員啟用： 組織管理員必須為 Rovo MCP Server 啟用 API Token 驗證（Atlassian Administration → Rovo → Rovo MCP server → Authentication）。
- 需要限定範圍的 Token： 建立個人 API Token，或向管理員索取服務帳戶 API 金鑰，並具備您需要存取之工具和資料所需的範圍。
- 設定指南： 透過 API Token 設定驗證
- 管理員設定參考： 控制 Atlassian Rovo MCP Server 設定：設定驗證
範例工作流程
連線後，您可以從用戶端執行類似下列的工作。
Jira 工作流程
- 搜尋：「尋找 Project Alpha 中所有開啟的錯誤。」
- 建立/更新：「建立標題為『Redesign onboarding』的故事。」
- 大量建立：「從這些筆記建立五個 Jira 問題。」
Confluence 工作流程
- 摘要：「摘要 Q2 規劃頁面。」
- 建立：「建立標題為『Team Goals Q3』的頁面。」
- 導覽：「我有權存取哪些空間？」
Compass 工作流程
- 建立：「根據目前儲存庫建立服務元件。」
- 大量建立：「從此 CSV/JSON 匯入元件和自訂欄位。」
- 查詢：「什麼依賴
api-gateway服務？」
Loom 工作流程
- 擷取：「尋找上週設計評審的 Loom 錄影。」
- 摘要：「摘要此 Loom 逐步解說並列出行動項目。」
Projects and Goals 工作流程
- 狀態：「Checkout Revamp 專案目前的狀態為何？」
- 彙總：「本季有哪些目標有風險，原因為何？」
組合任務
- 連結內容：「將這三個 Jira 工作項目連結到『Release Plan』頁面。」
- 尋找文件：「擷取連結到此 Compass 元件的 Confluence 文件頁面。」
- 推進工作：「將 PROJ-456 移至『In Review』並新增評論說明 PR 已上線。」
[!NOTE] 實際功能會因您的權限層級和用戶端平台而異。
提示與技巧
設定預設 CloudId、Jira 專案和 Confluence 空間
使用下列 Markdown 更新您的 AGENTS.md，以減少探索工具呼叫、節省時間和 Token，並設定最大搜尋結果數。
## Atlassian Rovo MCP
When connected to atlassian-rovo-mcp:
- **MUST** use Jira project key = YOURPROJ
- **MUST** use Confluence spaceId = "123456"
- **MUST** use cloudId = "https://yoursite.atlassian.net" (do NOT call getAccessibleAtlassianResources)
- **MUST** use `maxResults: 10` or `limit: 10` for ALL Jira JQL and Confluence CQL search operations.
使用技能
如果您使用 Claude 等桌面用戶端，您可以為重複性任務建立或重複使用技能。請參閱預設的 Rovo MCP 技能。
對於 Cursor，技能是 Marketplace 外掛程式的一部分。
管理員注意事項：管理存取
如果您是準備讓組織使用 Atlassian Rovo MCP Server 的管理員，請檢閱下列幾點。如需更詳細的管理員指南，請參閱：
- 了解 Atlassian Rovo MCP Server
- 控制 Atlassian Rovo MCP Server 設定
- 管理 Atlassian Rovo MCP Server
- 監控 Atlassian Rovo MCP Server 活動
管理、監控和撤銷存取
- 管理員控制項： 站點和組織管理員可以從 管理您組織的 Marketplace 和第三方應用程式 管理、檢閱或撤銷 MCP 應用程式的存取權。
- 網域控制項： 使用 Atlassian Administration 中的 Rovo MCP server 設定頁面來控制允許連線的外部 AI 工具和網域。依預設，Atlassian 支援的網域是允許的；您可以新增信任的網域或封鎖支援的網域。網域控制項適用於 OAuth 2.1 連線。如需詳細資訊，請參閱 可用的 Atlassian Rovo MCP server 網域。
- IP 控制項： 如果您的組織對 Atlassian Cloud 應用程式使用 IP 允許清單，則透過 Atlassian Rovo MCP Server 提出的請求必須來自您組織針對相關應用程式的 IP 允許清單所允許的 IP 位址。如需設定詳細資訊，請參閱 指定產品存取的 IP 位址。
- 終端使用者控制項： 個別使用者可以從其個人資料設定中撤銷自己的應用程式授權。
- 稽核日誌： 每次透過 Atlassian Rovo MCP Server 使用工具時，都會在您組織的稽核日誌中記錄事件。管理員可以在 Atlassian Administration 的 Insights → Audit log 下檢閱這些事件（篩選 Rovo MCP User Actions 或搜尋 MCP）。如需更多資訊，請參閱 監控 Atlassian Rovo MCP server 活動。
疑難排解常見問題
- 「您沒有從此 IP 位址連線的權限。請要求您的管理員提供存取權。」 這通常表示已啟用 IP 允許清單，且使用者目前的 IP 位址不允許透過 Atlassian Rovo MCP Server 存取 Jira、Confluence、Jira Service Management、Bitbucket 或 Compass。請要求您的站點或組織管理員檢閱 IP 允許清單設定，並在適當時新增相關的網路或 VPN IP 範圍。
安全性
Model Context Protocol (MCP) 可讓 AI 代理程式使用您帳戶的權限連線到工具和 Atlassian 資料，這會建立強大的工作流程，但也會帶來結構性風險。您啟用的任何 MCP 用戶端或伺服器（例如 IDE 外掛程式、桌面應用程式、託管 MCP 伺服器或「一鍵」整合）都可能導致 AI 代理程式代表您執行動作。
大型語言模型 (LLM) 容易受到 提示注入 和相關攻擊（例如間接提示注入和 工具中毒）的影響。這些攻擊可能指示代理程式在沒有明確請求的情況下外洩資料或進行非預期的變更。
為降低風險，請僅使用受信任的 MCP 用戶端和伺服器，仔細檢閱每個代理程式可以存取哪些工具和資料，並套用最小權限（限定範圍的 Token、最小的專案/工作區存取權）。對於任何高影響或破壞性動作，請要求人工確認並監控稽核日誌是否有異常活動。我們強烈建議您檢閱 Atlassian 關於 MCP 風險的指南：MCP Clients: Understanding the potential security risks。
支援與意見回饋
我們使用您的意見回饋來改善 Atlassian Rovo MCP Server。如果您遇到錯誤或限制，或有建議：
- 前往 Atlassian 支援入口網站 回報問題和功能請求。
- 在 Atlassian Community 分享您的經驗和問題，並在 Atlassian Developer Community 提出開發相關問題。
- 如果您正在建置應用程式並發現錯誤或問題，或有建議，請前往我們的 Ecosystem Developer Portal。
免責聲明
MCP 用戶端可以使用您現有的權限在 Atlassian 產品中執行動作。請使用最小權限，在確認前檢閱高影響的變更，並監控稽核日誌是否有異常活動。
了解更多：MCP Clients: Understanding the potential security risks。