技術專欄
撰文者／MetaAge 研發處長｜Chihung Chang、MetaAge 產品顧問｜Peter Wu
在企業的營運與專案管理領域中，Atlassian Jira 已成為定義工作流程與團隊協作的業界標準。它不僅是一個任務追蹤平台，其內部儲存了專案的完整脈絡、狀態與歷史數據，是企業專案管理的核心。
與此同時，一場人工智慧的技術革新浪潮正席捲而來，其核心便是「AI Agent」。所謂的 AI Agent，是利用大型語言模型，針對特定目標展開推理、規劃並執行任務的實體。它們不只是被動執行單一指令的工具，而是能夠根據任務目標，串連多個動作以處理複雜的工作流程，從而根本性地改變了人與軟體之間的互動模式。
當 Jira 的專案數據與 AI Agent 強大的自動化能力相結合，便蘊藏了釋放巨大潛在效益的可能。本文將探討以 Microsoft Copilot 擔任 AI Agent 的角色，並以 Jira 作為 MCP Server，兩者緊密結合後如何改變團隊的日常運作，並釋放前所未有的協同效益。值得注意的是，本文以 Microsoft Copilot 為範例，其背後的整合概念亦適用於任何其他 AI 平台，無論是現成的自動化工具，或是企業自行開發的解決方案。
要理解整合的威力，首先了解兩個核心工具的定位。
Atlassian Jira：您的資料來源
Jira 不僅是待辦事項列表，更是整個專案生命週期的「單一事實來源」。它透過正規化的紀錄方式，將所有任務、進度與決策都結構化地記錄下來，形成一個穩定可靠、有據可依的數據中心。
Microsoft Copilot：您的智慧工作助理
Copilot 是一個由大型語言模型驅動的 AI Agent，能理解人類的自然語言並執行任務。其強大的擴充性，使其能安全地連接到 Jira 這樣的第三方數據源，將其納入 AI 的理解與互動範圍內。
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功能 |
MCP Server |
AI Agent |
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核心定位 |
專案與任務的結構化管理 |
提升個人與團隊的生產力 |
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主要用途 |
專案管理、任務追蹤、流程自動化 |
自然語言互動、內容生成、任務自動化 |
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互動方式 |
圖形化使用者介面 (GUI)、進階查詢 |
自然語言對話、指令 |
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本案角色 |
結構化數據的儲存與管理中心 |
非結構化指令的理解與執行引擎 |
當 AI Agent 透過 API 安全地連接到 Jira，並將其作為核心的 MCP Server（即數據與上下文的提供者）時，團隊將解鎖前所未有的生產力。
圖 1 AI Agent 與 Jira MCP Server 的整合架構
過去，要從 Jira 獲取特定數據，使用者需要學習複雜的查詢語法或在儀表板中進行篩選配置。整合 AI Agent 後，這一切都將變得無比簡單。團隊成員僅需透過自然語言提問，AI Agent 便能即時查詢 Jira 並給出答案。使用者可使用自然語言方式直接提問：
「上週工程部門處理了多少個任務？」
「Alpha 這個專案目前的進度如何？」
「幫我計算一下 Beta 專案上個月的總登錄工時，並按人員分類。」
這種互動方式極大地降低了數據查詢的門檻，讓團隊中的每一位成員，無論是專案經理、行銷人員還是設計師，都能輕鬆獲取所需的資訊，從而做出更明智的決策。AI Agent 也可以在彙總資訊後，提供管理者風險的評估、降低風險的建議。這實現了見解功能（insights）的即時化與普及化。
圖 2 利用 AI Agent 產生的工時報表（僅呈現部分內容）
專案規格或分析文件的撰寫與維護，是專案管理中最耗時、也最容易與實際執行進度脫節的環節之一。整合 AI Agent 後，我們可以實現從 Jira 任務到專案文件的「逆向工程」。
AI Agent 能夠讀取一個大型任務或一系列相關的子任務、待辦事項，理解其中的需求描述、完成標準、執行備註與討論內容。基於這些結構化的資訊，AI 可以自動生成一份的專案文件，內容可包含：
目標概述與執行流程
使用者情境與案例
所需資源與關鍵交付成果
任務範疇與相依性
團隊只需在此基礎上進行審核與補充，即可快速完成文件化工作。這不僅節省了大量時間，更確保了文件與 Jira 中記錄的「事實」高度一致，解決了文件與實際執行進度不同步的難題。此方法提供一個初始化版本系統分析，亦可作為需快速交付時的一個解決方案。
圖 3 利用 AI Agent 產生的系統分析文件1（僅呈現部分內容）
圖 4 利用 AI Agent 產生的系統分析文件 2（僅呈現部分內容）
數據視覺化是專案管理中不可或缺的一環。傳統上，製作圖表需要在 Jira 中設定儀表板上的圖表工具或將數據匯出到其他工具中處理。但遇到某些緊急的情況，管理者需要產生臨時性的報表需求。專案經理或團隊主管可以隨時提出指令：
「用圓餅圖顯示本季各類任務的比例。」
「繪製一張長條圖，比較工程部、產品部、行銷部三個團隊在過去一個月內完成的任務數量。」
「生成一張趨勢圖，展示目前專案的剩餘工作量變化。」
AI Agent 會即時調用 Jira 的數據，並生成對應的視覺化圖表，讓團隊能夠在會議中或日常討論裡，即時地以數據驅動對話，迅速掌握專案的宏觀狀態。
圖 5 利用 AI Agent 繪製趨勢圖
將 AtlassianJira 作為 MCP Server 與 Microsoft Copilot 等 AI Agent 進行整合，並非簡單的工具疊加，而是一場深刻的工作流程革命。Jira 提供了穩定、可靠且結構化的專案數據，而 AI Agent 則為其裝上了智慧、高效的自然語言互動引擎。這種整合模式將團隊從繁瑣的數據查詢、文件撰寫和報告製作中解放出來，讓他們能更專注於創造性的核心工作—交付卓越的工作成果。隨著 MCP 技術的持續演進，我們可以預見，一個更智慧、更自動化、更具洞察力的工作管理新時代正在到來。
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