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JiraでAIを強化する | 第1章：Ticketデータの第一歩

Posted at 2025-04-26

はじめに

Jiraは、プロジェクト管理、課題追跡、Agile開発をサポートする業界標準のプラットフォームです。Ticket（課題）、Sprint、ワークフローを管理し、強力なREST APIとWebhookでデータの取得や自動化が可能です。一方、**Model Context Protocol（MCP）**は、AI（例：Claude）を外部データやツールと標準化された方法で接続するプロトコルです。このシリーズでは、JiraとMCPを統合し、Ticketデータを活用するエージェントAIを構築する方法を学びます。たとえば、AIがTicketを分析したり、プロジェクトの進捗を評価したりできます。

第1章では、JiraとMCPの基本を理解し、JiraプロジェクトからTicketやSprintデータを取得するシンプルなMCPサーバーを構築します。Claude Desktopと接続して、プロジェクト管理の第一歩を踏み出しましょう。

JiraとMCPの概要

Jiraとは？

Jiraは、以下のような特徴を持つプロジェクト管理プラットフォームです：

Ticket管理：課題（Issue）、バグ、タスクを追跡。
強力なAPI：REST APIでTicket、Sprint、ユーザー、プロジェクトデータにアクセス。
Webhookサポート：リアルタイムイベント（Ticket作成、ステータス変更など）を検知。
多用途：ソフトウェア開発からビジネスプロジェクトまで対応。

MCPの役割

MCPは、AIにJiraのデータを提供する橋渡し役です。MCPサーバーを通じて、AIは以下を行えます：

データ取得：Ticket、Sprint、コメント情報を取得。
アクション実行：Ticket作成、コメント追加、ステータス更新。
分析：プロジェクトの進捗やチームのパフォーマンスを評価。

なぜJiraとMCPを組み合わせる？

この組み合わせは、以下のようなシナリオで強力です：

自動Ticket管理：AIがバグ報告を分類し、適切な優先度を設定。
進捗分析：AIがSprintの完了率や遅延リスクを評価。
通知最適化：AIが重要なイベント（例：期限超過）をSlackやメールで通知。

開発環境の準備

MCPサーバーとJiraを統合するには、以下の環境を準備します：

Python 3.8以降：サーバー開発用。
mcpライブラリ：JSON-RPC通信を処理（仮定のライブラリ、公式ドキュメントを参照）。
requestsライブラリ：Jira APIとの通信用。
Claude Desktop：MCP対応のAIクライアント。
テキストエディタ：VS Code推奨。

インストールコマンド：

pip install mcp jsonrpcserver requests python-dotenv

Jiraのセットアップ

Jira APIトークンの作成：
- Atlassian Accountにアクセスし、APIトークンを生成。
- トークンを保存（例：your_jira_api_token）。
Jiraプロジェクト準備：
- テスト用プロジェクト（例：MCP-TEST）を作成。
- Ticketをいくつか追加（例：「バグ修正」「新機能開発」）。
- Sprintを1つ作成し、Ticketを割り当て。
- プロジェクトキー（例：MCP）とJiraインスタンスURL（例：https://your-domain.atlassian.net）を記録。

環境変数の設定：
.envファイルに以下を追加：

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：Jira用MCPサーバー

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

class JiraServer(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"}
        self.register_resource("get_tickets", self.get_tickets)
        self.register_resource("get_sprints", self.get_sprints)

    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 get_sprints(self, params):
        try:
            url = f"{self.base_url}/project/{self.project_key}/sprint"
            response = requests.get(url, headers=self.headers, auth=self.auth)
            response.raise_for_status()
            sprints = response.json()["values"]
            sprint_list = [
                {
                    "id": sprint["id"],
                    "name": sprint["name"],
                    "state": sprint["state"],
                    "start_date": sprint.get("startDate", ""),
                    "end_date": sprint.get("endDate", "")
                }
                for sprint in sprints
            ]
            return {"status": "success", "sprints": sprint_list}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    load_dotenv()
    server = JiraServer(
        host="localhost",
        port=8132,
        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 MCPサーバーを起動中: http://localhost:8132")
    server.start()

コードの説明

requests：Jira APIにGETリクエストを送信し、TicketやSprintを取得。
get_tickets：プロジェクトのTicketを取得（キー、サマリー、ステータス、作成者、作成日）。
get_sprints：プロジェクトのSprintを取得（ID、名前、状態、開始日、終了日）。
register_resource：TicketとSprint取得をリソースとして登録。
start()：サーバーを起動。

前提条件

Jira APIトークンが生成済み。
テスト用プロジェクトにTicketとSprintが存在。
.envファイルに正しいJIRA_URL、JIRA_EMAIL、JIRA_API_TOKEN、JIRA_PROJECT_KEYが設定済み。
ユーザーにプロジェクトへのアクセス権限がある。

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：

サーバー起動：
```
python jira_server.py
```
コンソールに「Jira MCPサーバーを起動中: http://localhost:8132」と表示。

Ticket取得のテスト：
Pythonでリクエストを送信：

import requests
import json

url = "http://localhost:8132"
payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "get_tickets",
    "params": {"status": "Open", "limit": 5},
    "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",
    "tickets": [
      {
        "key": "MCP-1",
        "summary": "バグ修正",
        "status": "Open",
        "creator": "Your Name",
        "created": "2025-04-22T10:00:00.000+0000"
      },
      {
        "key": "MCP-2",
        "summary": "新機能開発",
        "status": "Open",
        "creator": "Your Name",
        "created": "2025-04-22T11:00:00.000+0000"
      }
    ]
  },
  "id": 1
}

Sprint取得のテスト：

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "get_sprints",
    "params": {},
    "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",
    "sprints": [
      {
        "id": 1,
        "name": "Sprint 1",
        "state": "ACTIVE",
        "start_date": "2025-04-20T09:00:00.000+0000",
        "end_date": "2025-05-04T17:00:00.000+0000"
      }
    ]
  },
  "id": 2
}

Claude Desktopとの接続

サーバーをClaude Desktopに接続します：

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": "JiraServer",
      "url": "http://localhost:8132",
      "auth": "none"
    }
  ]
}

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

プロジェクトのオープンTicketを教えてください。

レスポンス例：

プロジェクト MCP のオープンTicket：
- MCP-1: バグ修正（作成者：Your Name、2025-04-22）
- MCP-2: 新機能開発（作成者：Your Name、2025-04-22）

別のプロンプト：

現在のSprintを教えてください。

レスポンス例：

プロジェクト MCP の現在のSprint：
- Sprint 1（ID: 1、状態：アクティブ、期間：2025-04-20～2025-05-04）

次のステップ

このMCPサーバーは、JiraとAIの連携の基礎です。次の第2章では、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、プロジェクトタスクを自動化するエージェントを構築します。たとえば、AIが特定のキーワードに基づいてTicketに優先度を付けることができます。

まとめ

この第1章では、JiraとMCPの基本を学び、シンプルなMCPサーバーを構築してTicketとSprintデータを取得しました。Jiraの強力なAPIとMCPの柔軟性を組み合わせることで、AIをプロジェクト管理の強力なアシスタントに変えられます。次章以降では、Ticket管理、プロジェクト分析、リアルタイム管理へと進化させます。

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