🤖 带MCP的工作场所自动化人工智能代理
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Jira、Notion、GitHub工作流集成自动化项目
单行摘要： 内部协作工具（Jira、Notion、GitHub）中的数据 标准MCP协议集成到， 克劳德桌面版不仅如此 光标IDE AI Agent系统，可在各种环境中自动执行任务。
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🧐 项目背景（Motivation）
我们开始着手减少开发过程中的重复上下文切换。特别是企划者/PM。 克劳德用沟通，开发团队成员 光标IDE考虑到在中编写代码的环境。 可以在任何界面上共享相同上下文的标准化Agent需要。
为此，LLM和外部系统之间的标准协议 MCP（模型上下文协议） 实施了灵活、可扩展的体系结构。
🎯 主要功能（Features）
- 多客户端支持： Claude Desktop应用程序和Cursor IDE可以同时控制相同的工具。
- 中央令牌管理： 由于使用远程MCP服务器，只需在一台服务器上管理令牌即可，无需在每个客户机上放入令牌，而且易于管理。
- 简化团队登录： 使用同一个MCP服务器的团队成员可以各自设置本地MCP服务器，而无需进行重复、低效的工作来单独发放代币。
- Jira问题处理： “请选出本周我的门票名单”等命令实时跟踪热点。
- Notion文档： 根据开发进度自动生成每周工作报告和会议记录。
- GitHub集成： 立即在IDE（Cursor）中检查PR状态并请求代码评论摘要。
📋 业务自动化示例-创建每周工作报告 📁 提示文件： prompts/weekly_report.md 定制并使用USER IDENTITY 利用MCP服务器自动收集和分析过去7天的工作记录，生成每周工作报告。 收集的信息： - 吉拉： 我收到的票证、评论和状态更改历史记录 - github： 我撰写的PR，提交，代码评论评论 - 概念： 我修改/创建的页面、团队文档、个人笔记 工作原理： 1. 在每个平台上收集最近的活动 1. 通过递归跟踪找到的链接和引用来扩展上下文（例如，查看PR正文中的Jira票号→Jira详细信息） 1. 将相关信息分组到项目/任务中进行集成分析 生成的输出： - 执行摘要（Executive Summary） - 详细业务历史记录（包括背景、实施、故障诊断） - 代码评论和协作历史记录 - 特殊事项和博客 - 自动保存到Notion页面🏗️ 系统体系结构（Architecture）
部署在Cloud Run上的单个MCP服务器是处理多个客户端（Claude，Cursor）请求的集中式结构。
graph TD
%% 스타일 정의
classDef user fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
classDef client fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1,stroke-width:2px,color:#000;
classDef cloud fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px,color:#000;
classDef external fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#000;
User[🙋♂️ User / Developer]:::user
subgraph Clients [🖥️ MCP Clients]
Claude[Claude Desktop App]:::client
Cursor[Cursor IDE]:::client
end
%% 연결 관계 (파이프 문법 사용)
User -->|1. Prompt| Claude
User -->|1. Code & Prompt| Cursor
subgraph Backend [☁️ Remote Infrastructure]
CloudRun[⚙️ MCP Server / Cloud Run]:::cloud
end
Claude -->|2. Custom Connector| CloudRun
Cursor -->|2. MCP Settings| CloudRun
subgraph SaaS_Tools [🌐 External APIs]
Jira(Jira Software):::external
Notion(Notion):::external
GitHub(GitHub):::external
end
CloudRun -->|3. API Query| Jira
CloudRun -->|3. API Query| Notion
CloudRun -->|3. API Query| GitHub
Jira -.->|4. Data Response| CloudRun
Notion -.->|4. Data Response| CloudRun
GitHub -.->|4. Data Response| CloudRun
CloudRun -.->|5. Context Data| Claude
CloudRun -.->|5. Context Data| Cursor技术堆栈（Tech Stack）
- 客户： 克劳德桌面应用程序，光标IDE
- 协议： 模型上下文协议（MCP）
- 后端： 谷歌云运行（Node.js/TypeScript）
- 集成： Jira、Notion、GitHub API
🛠️ 如何连接客户端（How to Connect）
该项目无需单独的本地安装，只需通过已部署的MCP服务器URL进行连接。
1.连接Claude桌面应用程序
配置文件（json），使用最新的UI功能，而不是直接修改。
- 设置 进入菜单。
- 开发者 单击（或Connections）选项卡。
- 编辑配置 但是。
Add Custom Connector（或单击Remote MCP Server）按钮。 - 在URL输入窗口中输入分发的MCP服务器端点（例如：
https://.../mcp). - 验证连接状态是否变为“绿色”（Connected）。
2.连接Cursor IDE
Cursor IDE的MCP服务器设置文件（mcp.json）。
设置文件位置：
- macOS：
~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/mcp.json - 窗户：
%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\mcp.json - Linux：
~/.config/Cursor/User/globalStorage/mcp.json
设置示例（mcp.json):
{
"mcpServers": {
"github": {
"url": "https://your-github-mcp-server.run.app/mcp"
},
"notion": {
"url": "https://your-notion-mcp-server.run.app/mcp"
},
"jira": {
"url": "https://your-jira-mcp-server.run.app/mcp"
}
}
}设置后重新启动Cursor IDE或Composer（Cmd + I）我Chat（Cmd + L）中 @单击确认工具的联动。
🚀 部署工作历史记录（Deployment Work）
1.GitHub MCP服务器部署
代码修改
实现服务器单令牌模式：
- 目的： 实现在服务器上预置令牌的模式，以便客户端只设置URL，无需令牌即可连接。
- 更改文件：
- pkg/http/server.go: ServerConfig 在结构体中 ServerManagedToken 添加字段 - pkg/http/middleware/token.go: ExtractUserToken 将服务器令牌使用逻辑添加到中间件 - 客户端 Authorization 如果不发送标头，则使用服务器上设置的令牌 - 自动检测令牌类型（TokenTypeFromToken 添加函数） - pkg/utils/token.go：从令牌字符串 TokenType返回的 TokenTypeFromToken 添加函数 - cmd/github-mcp-server/main.go: httpConfig呃 ServerManagedToken: viper.GetString("personal_access_token") 添加设置 - pkg/http/handler.go: ExtractUserToken 调用时传递服务器令牌
行为方式：
- 环境变量
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN启用后，服务器将自动使用该令牌 - 客户端
Authorization发送标头时优先使用客户端令牌（保留现有行为） - 如果客户端在没有令牌的情况下请求，则使用服务器令牌进行自动身份验证
修改Dockerfile
- 更改：
CMD ["stdio"]→CMD ["http"] - 原因： 更改默认命令以在Cloud Run中以HTTP模式运行
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2.Notion&Jira MCP服务器部署
Notion和Jira MCP服务器是使用开源MCP服务器部署的。
开源存储库：
- MCP服务器概念： makeconcept/mcp服务器
- Jira MCP服务器： atlasian/atlassian mcp服务器
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通用部署设置
所有MCP服务器：
- 部署到Cloud Run
- 端点：
{BASE_URL}/mcp - 健康检查：为每台服务器提供健康检查端点（备注：
/health，GitHub：/mcp等）
测试脚本：
scripts/mcp-test-all.sh：对所有服务器进行健康检查、会话测试、负载测试、并发性测试scripts/mcp-servers.conf：服务器列表和端口设置（支持动态端口分配）