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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Jira in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Atlassian Jira Cloud REST v3 — JQL search, issue CRUD + transitions, sprint & board management, project metadata, comment / attachment workflows. Basic-auth via API token.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Jira
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Konnektor laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Jira klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Jira + Gemini
Atlassian Jira Cloud REST v3 — JQL search, issue CRUD + transitions, sprint & board management, project metadata, comment / attachment workflows. Basic-auth via API token.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
JIRA_URL, JIRA_EMAIL, JIRA_API_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
Schritt 2 — Adapter installieren
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen
Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —Jirasollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcpimtools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.
Verfügbare Tools
FAQ
Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit Bearer-Header.
Nächste Schritte
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