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@BNR-Longin株式会社BinaryTech | 日本品質 × ベトナム開発、最高のバランスを。

JiraでAIを強化する | 第2章：タスクを自動化：AIによるTicketとコメント操作

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はじめに

第1章では、Jiraと**Model Context Protocol（MCP）**の基本を学び、JiraプロジェクトからTicketやSprintデータを取得するMCPサーバーを構築しました。これにより、AIがプロジェクトの情報を取得できるようになりました。今回は、この基盤を進化させ、JiraにTicketを作成したり、コメントを追加したりする機能を実装します。これにより、タスクを自動化するエージェントを構築します。

この第2章では、MCPサーバーを通じてAIがTicketに優先度を付けたり、コメントを追加したりできるようにします。たとえば、ユーザーが特定のキーワードを含むTicketを作成すると、AIが自動で「High」優先度を付けることができます。コード例とステップごとのガイドで、プロジェクトタスク自動化の可能性を体感しましょう。さあ、始めましょう！

タスク自動化エージェントとは？

タスク自動化エージェントは、JiraのTicketやコメントを操作し、プロジェクト管理を効率化するAIです。MCPサーバーを介して、以下のような機能を実現できます：

  • Ticket管理：Ticketの作成、優先度設定、コメント追加。
  • 自動化ルール：特定の条件（例：キーワードやステータス）に基づいてアクションを実行。
  • チーム支援：Ticketの割り当てや通知を最適化。

ユースケース

  • バグ管理：AIが「エラー」キーワードを含むTicketに「High」優先度を自動付与。
  • コミュニケーション：AIがTicketに初期コメントを追加し、担当者に指示。
  • ワークフロー最適化：AIが期限付きTicketを作成し、チームに割り当て。

開発環境の準備

第1章の環境を基に、以下の準備を行います：

  • Python 3.8以降、mcpライブラリ、requestsライブラリ、Claude Desktop：第1章と同じ。
  • python-dotenv：環境変数の管理（既にインストール済み）。
  • Jiraプロジェクト：Ticket操作のための設定。

Jiraのセットアップ

  1. Jira APIトークンの確認：
    • 第1章のトークンを使用。
    • 権限を確認：プロジェクトでのTicket作成、編集、コメント追加が可能。
  2. プロジェクト準備：
    • 第1章のプロジェクト（例：MCP-TEST、キー：MCP）を使用。
    • Ticketタイプ（例：Bug、Task）と優先度（例：High、Medium、Low）を設定。
    • テスト用ユーザーをプロジェクトに追加（コメントや割り当て用）。
  3. 環境変数：
    第1章の.envファイル（JIRA_URL、JIRA_EMAIL、JIRA_API_TOKEN、JIRA_PROJECT_KEY）を再利用： 
    JIRA_URL=https://your-domain.atlassian.net
JIRA_EMAIL=your_email@example.com
JIRA_API_TOKEN=your_jira_api_token
JIRA_PROJECT_KEY=MCP

コード例：タスク自動化用MCPサーバー

以下のMCPサーバーは、JiraからTicketデータを取得し、Ticket作成やコメント追加の機能を提供します。

from mcp import MCPServer
import os
from dotenv import load_dotenv
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth

class JiraTaskServer(MCPServer):
    def __init__(self, host, port, url, email, api_token, project_key):
        super().__init__(host, port)
        self.url = url
        self.email = email
        self.api_token = api_token
        self.project_key = project_key
        self.base_url = f"{url}/rest/api/3"
        self.auth = HTTPBasicAuth(email, api_token)
        self.headers = {
            "Accept": "application/json",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self.register_resource("get_tickets", self.get_tickets)
        self.register_tool("create_ticket", self.create_ticket)
        self.register_tool("add_comment", self.add_comment)

    def get_tickets(self, params):
        try:
            url = f"{self.base_url}/search"
            query = {
                "jql": f"project={self.project_key} AND status={params.get('status', 'Open')}",
                "maxResults": params.get("limit", 10)
            }
            response = requests.get(url, headers=self.headers, auth=self.auth, params=query)
            response.raise_for_status()
            issues = response.json()["issues"]
            ticket_list = [
                {
                    "key": issue["key"],
                    "summary": issue["fields"]["summary"],
                    "status": issue["fields"]["status"]["name"],
                    "creator": issue["fields"]["creator"]["displayName"],
                    "created": issue["fields"]["created"]
                }
                for issue in issues
            ]
            return {"status": "success", "tickets": ticket_list}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

    def create_ticket(self, params):
        try:
            summary = params.get("summary", "")
            description = params.get("description", "")
            issue_type = params.get("issue_type", "Task")
            priority = params.get("priority", "Medium")
            if not summary:
                return {"status": "error", "message": "サマリーが必要です"}
            
            url = f"{self.base_url}/issue"
            payload = {
                "fields": {
                    "project": {"key": self.project_key},
                    "summary": summary,
                    "description": description,
                    "issuetype": {"name": issue_type},
                    "priority": {"name": priority}
                }
            }
            response = requests.post(url, headers=self.headers, auth=self.auth, json=payload)
            response.raise_for_status()
            issue = response.json()
            return {"status": "success", "ticket_key": issue["key"]}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

    def add_comment(self, params):
        try:
            ticket_key = params.get("ticket_key", "")
            comment = params.get("comment", "")
            if not ticket_key or not comment:
                return {"status": "error", "message": "Ticketキーとコメントが必要です"}
            
            url = f"{self.base_url}/issue/{ticket_key}/comment"
            payload = {"body": comment}
            response = requests.post(url, headers=self.headers, auth=self.auth, json=payload)
            response.raise_for_status()
            comment = response.json()
            return {"status": "success", "comment_id": comment["id"]}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    load_dotenv()
    server = JiraTaskServer(
        host="localhost",
        port=8133,
        url=os.getenv("JIRA_URL"),
        email=os.getenv("JIRA_EMAIL"),
        api_token=os.getenv("JIRA_API_TOKEN"),
        project_key=os.getenv("JIRA_PROJECT_KEY")
    )
    print("JiraタスクMCPサーバーを起動中: http://localhost:8133")
    server.start()

コードの説明

  • get_tickets：第1章から再利用。プロジェクトのTicketを取得。
  • create_ticket：新しいTicketを作成。サマリー、説明、課題タイプ、優先度を指定。
  • add_comment：指定したTicketにコメントを追加。Ticketキーとコメント内容を指定。
  • register_resource/tool：Ticket取得をリソース、Ticket作成・コメント追加をツールとして登録。

前提条件

  • Jira APIトークンにプロジェクトへの書き込み権限がある。
  • プロジェクトに課題タイプ（例：Bug、Task）と優先度（例：High、Medium、Low）が設定済み。
  • .envファイルに正しいJIRA_URL、JIRA_EMAIL、JIRA_API_TOKEN、JIRA_PROJECT_KEYが設定済み。

サーバーのテスト

サーバーが正しく動作するか確認します：

  1. サーバー起動：

    python jira_task_server.py

    コンソールに「JiraタスクMCPサーバーを起動中: http://localhost:8133」と表示。

  2. Ticket作成のテスト：
    Pythonでリクエストを送信：

    import requests
import json

url = "http://localhost:8133"
payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "create_ticket",
    "params": {
        "summary": "新しいバグ報告",
        "description": "アプリがクラッシュする問題が発生。",
        "issue_type": "Bug",
        "priority": "High"
    },
    "id": 1
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

    期待されるレスポンス：

    {
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "status": "success",
    "ticket_key": "MCP-3"
  },
  "id": 1
}

  3. コメント追加のテスト：

    payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "add_comment",
    "params": {
        "ticket_key": "MCP-3",
        "comment": "問題を確認しました。詳細を教えてください。"
    },
    "id": 2
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

    期待されるレスポンス：

    {
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "status": "success",
    "comment_id": "10001"
  },
  "id": 2
}

Claude Desktopとの接続

サーバーをClaude Desktopに接続します：

  1. 設定ファイルの編集：
    Claude Desktopの設定ファイル（例：claude_desktop_config.json）に以下を追加：

    {
  "mcp_servers": [
    {
      "name": "JiraTaskServer",
      "url": "http://localhost:8133",
      "auth": "none"
    }
  ]
}

  2. Claudeでテスト：
    Claude Desktopを起動し、プロンプトを入力：

    プロジェクトに「新しいバグ報告」というBug Ticketを作成し、優先度を「High」にしてください。

    レスポンス例：

    Ticket MCP-3「新しいバグ報告」を作成し、優先度を「High」に設定しました。

    別のプロンプト：

    Ticket MCP-3に「問題を確認しました。詳細を教えてください。」とコメントしてください。

    レスポンス例：

    Ticket MCP-3にコメントを追加しました。

実装のコツと注意点

  • エラーハンドリング：無効なTicketキーや優先度が存在しない場合のエラーを適切に処理。
  • レートリミティング：Jira APIの制限（例：600リクエスト/分、クラウドインスタンスによる）に注意。
  • セキュリティ：本番環境では、auth: noneを避け、トークン認証を導入。
  • テスト：テスト用プロジェクトを作成し、本番データに影響を与えない。
  • 拡張性：大量のTicketを処理する場合、キャッシュ（例：Redis）を検討。

試してみよう：挑戦課題

以下の機能を追加して、エージェントを強化してみてください：

  • 特定のキーワード（例：「エラー」）を含むTicketに自動で「High」優先度を付ける機能。
  • Ticketに担当者を割り当てるツール。
  • Ticketのステータスを更新（例：Open → In Progress）する機能。

まとめと次のステップ

この第2章では、JiraにTicketを作成し、コメントを追加するMCPサーバーを構築し、プロジェクトタスク自動化エージェントを実現しました。AIがTicketを操作できるようになり、チームの効率が向上しました。

次の第3章では、JiraのTicketデータを活用してプロジェクト分析エージェントを構築します。たとえば、AIがSprintの完了率やチームのパフォーマンスを分析し、プロジェクトのインサイトを提供します。プロジェクト分析AIに興味がある方は、ぜひお楽しみに！

役に立ったと思ったら、「いいね」や「ストック」をしていただけると嬉しいです！次の章でまたお会いしましょう！

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