mcp-atlassian项目v0.10.3版本发布:网络连接支持与关键兼容性修复
mcp-atlassian是一个专注于Atlassian产品生态的中间件项目,它提供了与Jira和Confluence等Atlassian产品的API集成能力。该项目通过简化API调用流程、提供统一接口等方式,帮助开发者更高效地与Atlassian生态系统进行交互。
本次发布的v0.10.3版本带来了两项重要更新:全面的网络连接支持功能以及一个关键的运行时兼容性修复。这些改进显著提升了项目在企业环境中的适用性和稳定性。
网络连接支持功能的实现
在企业级开发环境中,出于安全策略或网络架构的考虑,经常需要通过特定网络连接方式访问外部API。v0.10.3版本新增了对HTTP/S和SOCKS网络连接的全面支持,使得mcp-atlassian能够适应各种复杂的网络环境。
该功能支持多种配置方式:
-
通过标准环境变量配置全局网络连接设置,包括:
- HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY:分别配置HTTP和HTTPS请求的网络连接
- SOCKS_PROXY:配置SOCKS协议网络连接
- NO_PROXY:指定不需要通过特定网络连接的地址列表
-
针对特定服务的独立配置,例如:
- JIRA_HTTPS_PROXY:专门配置Jira服务的HTTPS网络连接
- CONFLUENCE_NO_PROXY:配置Confluence服务不需要特定网络连接的地址
这种灵活的配置策略既满足了统一管理的需求,又为特定服务提供了定制化的可能。开发者可以根据实际网络环境选择最适合的配置方式,确保API请求能够顺利到达目标服务器。
关键兼容性修复
本次版本修复了一个在使用uvx工具运行时出现的"Context is not available outside of a request"错误。这个问题源于项目依赖的fastmcp库在2.2.8及以上版本中的变更,导致上下文管理机制不兼容。
技术团队采取了以下措施解决该问题:
- 暂时将fastmcp依赖版本锁定在2.2.8以下,确保现有代码的稳定运行
- 计划在未来版本中重构代码,使其兼容最新版的fastmcp
这种处理方式既解决了当前的紧急问题,又为未来的升级做好了规划,体现了项目维护的稳健性。
技术实现细节
在网络连接功能的实现上,mcp-atlassian采用了分层设计:
- 配置层:负责解析各种来源的网络连接配置,包括环境变量和专用配置文件
- 路由决策层:根据请求目标和NO_PROXY规则决定是否使用特定网络连接
- 协议适配层:支持HTTP、HTTPS和SOCKS等多种网络连接协议
这种架构设计使得网络连接功能既强大又灵活,能够适应各种复杂的企业网络环境。
对于兼容性问题,团队采用了依赖版本锁定的临时解决方案,同时制定了长期的技术路线图。这种平衡短期需求和长期发展的决策方式,值得其他开源项目借鉴。
升级建议
对于现有用户,建议尽快升级到v0.10.3版本,特别是:
- 需要在内网通过特定网络连接访问Atlassian服务的用户
- 使用uvx工具运行项目的开发者
升级过程通常只需更新依赖版本即可,现有配置和代码无需修改。对于需要配置网络连接的用户,可以参考项目文档中的示例配置进行设置。
未来展望
根据项目的发展路线,未来版本将重点关注:
- 完全兼容最新版fastmcp的代码重构
- 网络连接功能的进一步增强,如支持认证机制
- 更细粒度的网络配置选项
这些改进将进一步巩固mcp-atlassian作为Atlassian生态集成首选工具的地位。
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