mcp-atlassian项目v0.2.3版本发布:Confluence增强与SSE支持
mcp-atlassian是一个专注于Atlassian产品生态的Python客户端库,它提供了与Jira、Confluence等Atlassian产品的API交互能力。该项目旨在简化开发者与Atlassian产品的集成工作,提供更高效、更Pythonic的接口封装。
本次发布的v0.2.3版本带来了多项重要改进,主要集中在Confluence功能的增强和SSE(Server-Sent Events)传输协议的支持上。这些改进不仅扩展了库的功能范围,也提升了用户体验和开发效率。
Confluence功能全面增强
页面祖先关系API支持
新版本增加了对Confluence页面祖先关系的API支持。这个功能允许开发者获取指定页面的所有祖先页面信息,构建完整的页面层级结构。在内容管理系统和知识库应用中,了解页面的层级关系至关重要,它可以帮助开发者实现更智能的内容导航、权限继承和上下文感知功能。
实现上,该功能通过get_page_ancestors方法提供,返回一个包含所有祖先页面信息的列表,每个祖先页面都包含ID、标题等关键元数据。这种设计使得开发者可以轻松地构建面包屑导航或内容树状结构。
用户详情获取能力
新增的用户详情检索方法为Confluence客户端提供了更完善的用户管理能力。通过get_user_details方法,开发者可以获取指定用户的基本信息、联系方式等数据。这在需要展示内容作者信息、构建用户画像或实现基于用户的权限控制等场景下非常有用。
Markdown预处理优化
本次更新还对Confluence中的Markdown处理流程进行了重构。将Markdown转换逻辑移到了专门的ConfluencePreprocessor类中,这种设计遵循了单一职责原则,使得代码结构更加清晰,也更易于维护和扩展。
预处理器的独立使得开发者可以更灵活地定制Markdown到Confluence格式的转换规则,满足不同项目的特殊需求。同时,这种设计也为未来支持更多格式转换提供了良好的扩展点。
SSE传输协议支持
v0.2.3版本引入了对SSE(Server-Sent Events)传输协议的支持。SSE是一种基于HTTP的服务器推送技术,允许服务器主动向客户端发送事件流。与传统的轮询或WebSocket相比,SSE在实现服务器到客户端的单向实时通信时更加轻量级和高效。
在mcp-atlassian中实现SSE支持意味着开发者现在可以更高效地处理Atlassian产品的实时事件,如内容更新通知、任务状态变更等。SSE的引入特别适合需要实时数据更新的应用场景,如仪表盘、监控系统或协作工具。
文档完善与质量提升
除了功能增强外,本次更新还包含了对项目文档的持续改进。更清晰、更全面的文档有助于开发者更快上手,减少集成过程中的困惑。文档质量的提升也反映了项目成熟度的提高。
总结
mcp-atlassian v0.2.3版本通过Confluence功能的深度扩展和SSE协议的支持,进一步巩固了其作为Atlassian生态集成首选工具的地位。这些改进不仅增强了库的实用性,也为开发者构建更复杂、更实时的企业应用提供了坚实基础。
对于正在使用或考虑使用Atlassian产品的Python开发者来说,升级到v0.2.3版本将带来更丰富的功能和更流畅的开发体验。项目团队对代码质量的持续关注也确保了库的稳定性和可维护性,使其成为企业级应用开发的可靠选择。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00