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Atlassian MCP Server のベータ版がリリースされました

Atlassian の MCP Server エンドポイントに MCP Inspector で接続して、MCP プロトコルの雰囲気を体験してみます。

ogawa・June 16, 2025

Atlassian から MCP Server のベータ版がリリースされ、Claude などの LLM と Atlassian 製品（Jira と Confluence）をシームレスに連携できるようになりました。
https://www.atlassian.com/blog/announcements/remote-mcp-server

例えば、次のようなタスクが可能になります：

  • Jira の作業アイテムや Confluence ページの要約
  • Claude から直接 Jira の作業アイテムや Confluence ページを作成
  • モデルに複数のアクションを一度に実行させ、作業アイテムやページをまとめて作成
  • Claude がアクセス可能な多様なソースからコンテキストを Jira のタスクに追加

Claude への接続方法は次の記事で紹介されており、数分で試すことができます。
https://community.atlassian.com/forums/Atlassian-Platform-articles/Using-the-Atlassian-Remote-MCP-Server-beta/ba-p/3005104

MCP について

これらの機能は、MCP (Model Communication Protocol) という共通仕様に基づいて動作します。

Architecture

MCP は、LLM と Jira や Confluence といった外部システムをつなぐ標準プロトコルで、その背景には、以下のような技術的潮流があります。

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)：LLM が外部情報ソースを参照し、知識の補完を行うための枠組み
  • Function Calling：LLM が外部ツールや API を意図的に呼び出せる仕組み

MCP はこれらを単一のプロトコルにまとめ、権限制御やストリーミングまでをフルカバーします。 AI アシスタントは「検索」だけでなく、実際の業務操作をオーケストレーションできるようになります。

MCP Inspector の紹介

MCP Server と直接やり取りするには、MCP Inspector というツールが便利です。 ブラウザベースで起動し、GUI 上からサーバーのエンドポイントを指定するだけで接続できます。

今回は、MCP Inspector を使って Atlassian の MCP Server に接続し、MCP プロトコルの雰囲気を体験してみます。

MCP Inspector を起動します。

npx @modelcontextprotocol/inspector

http://localhost:6274 にアクセスすると、設定画面が表示されます。

Setup

次のように設定してください。

SettingValue
Transport TypeSSE
URLhttps://mcp.atlassian.com/v1/sse

Connect ボタンを押すと、MCP Server への接続が開始され、Atlassian の認可画面が表示されます。

Authorization

承認が完了すると、右ペインに Resources / Prompts / Tools / Sampling / Roots が表示されます。

Initialized

MCP には 6 つの主要機能があり、Resource, Prompts は非アクティブで Atlassian MCP Server ではまだ利用できないことがわかります。

FeatureDescription
ResourcesLLM が参照できる社内ドキュメントやファイル
Prompts再利用可能なプロンプトテンプレート集
ToolsJira / Confluence など外部システムを操作するコマンド群
SamplingTool 実行サンプルをそのまま試せるギャラリー
Rootsサーバーのメタ情報とエントリーポイント

Tools の内容をみてみましょう。

Run tools

Tools セクションでは、Atlassian MCP Server が提供する Tool の一覧を確認できます。 一覧された Tools の詳細を確認すると Parameters などが表示され、Tool の仕様を把握できます。

Run tools

試しに atlassianUserInfo を実行すると、認可された範囲で自身のユーザープロファイルが返ってきます。

Run tools

MCP Server の認可

MCP Server 経由で Jira や Confluence を操作するには、ユーザーごとのアクセス制御が必要です。 Jira や Confluence には権限制御があるため、MCP Server との接続時も、ユーザーが閲覧・操作できる範囲に限定されます。

MCP Inspector を使って接続した際、Atlassian の認証画面が表示されました。 これは MCP が OAuth 2.0 の認証フローを採用しており、ユーザー認可を得たうえでアクセストークンを発行する仕組みになっているからです。

ポイントとして、MCP では DCR (Dynamic Client Registration) が Should レベルで採用されています。 これにより、固定クライアント ID を手動発行する必要がなくなり、NxM の連携パターン（複数クライアントと複数モデルの組み合わせ）にもスケーラブルに対応できます。

ここでは、httpie コマンドを使ってその仕組みを追ってみましょう。

まず、well-known エンドポイントを確認します。

http https://mcp.atlassian.com/.well-known/oauth-authorization-server       
 
{
    "authorization_endpoint": "https://mcp.atlassian.com/v1/authorize",
    "code_challenge_methods_supported": [
        "plain",
        "S256"
    ],
    "grant_types_supported": [
        "authorization_code",
        "refresh_token"
    ],
    "issuer": "https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev",
    "registration_endpoint": "https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev/v1/register",
    "response_modes_supported": [
        "query"
    ],
    "response_types_supported": [
        "code"
    ],
    "revocation_endpoint": "https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev/v1/token",
    "token_endpoint": "https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev/v1/token",
    "token_endpoint_auth_methods_supported": [
        "client_secret_basic",
        "client_secret_post",
        "none"
    ]
}

revocation_endpoint が提供され、DCR がサポートされていることがわかります。

次に、DCR を使ってクライアントを登録します。

REGISTER_RESPONSE=$(http POST https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev/v1/register \
  Content-Type:application/json \
  client_name="Automated MCP Client" \
  redirect_uris:='["http://localhost:3000/callback"]' \
  grant_types:='["authorization_code","refresh_token"]')

DCR の登録が成功すると、クライアント ID とクライアントシークレットが返されます。 それらの値を使って、OAuth 2.0 の認証フローを進めます。

CLIENT_ID=$(jq -r '.client_id'   <<<"$REGISTER_RESPONSE")
CLIENT_SECRET=$(jq -r '.client_secret' <<<"$REGISTER_RESPONSE")
REDIRECT_URI="http://localhost:3000/callback"
 
CODE_VERIFIER=$(openssl rand 32 | \
  openssl base64 -A | tr '+/' '-_' | tr -d '=')
 
CODE_CHALLENGE=$(printf '%s' "$CODE_VERIFIER" | \
  openssl dgst -sha256 -binary | \
  openssl base64 -A | tr '+/' '-_' | tr -d '=')
 
AUTH_URL="https://mcp.atlassian.com/v1/authorize?client_id=$CLIENT_ID&response_type=code&redirect_uri=$REDIRECT_URI&code_challenge=$CODE_CHALLENGE&code_challenge_method=S256"
open "$AUTH_URL"

ブラウザで認可画面が開き、ユーザーが同意すると、リダイレクト URI に認可コードが付与されます。
http://localhost:3000/callback?code={認可コード}

AUTHORIZATION_CODE="{認可コード}"
 
http --form POST https://atlassian-remote-mcp-production.atlassian-remote-mcp-server-production.workers.dev/v1/token \
  grant_type=authorization_code \
  code="$AUTHORIZATION_CODE" \
  code_verifier="$CODE_VERIFIER" \
  client_id="$CLIENT_ID" \
  client_secret="$CLIENT_SECRET" \
  redirect_uri="$REDIRECT_URI"
 
{
  "access_token": "***",
  "token_type": "bearer",
  "expires_in": 3300,
  "refresh_token": "***",
  "scope": ""
}

このようにして登録を済ませたクライアントからは、OAuth 2.0 のフローに従ってトークンを取得し、MCP Server にアクセスできるようになります。

まとめ

Atlassian MCP Server の登場により、Jira や Confluence の利用者は MCP Server を通じて LLM と連携し、業務の効率化や自動化を図ることができるようになりました。 今後は MCP 対応のサービスがどんどん増えていくことが予想されます。 アプリケーション開発の視点でも、MCP Server 対応は求められていくトレンドになりそうですね。