Atlassian + OpenAI : intégrer le contexte du travail d'équipe à ChatGPT et Codex
Atlassian et OpenAI relient le contexte du travail d'équipe à ChatGPT, Codex, Jira et Confluence grâce à quatre intégrations : l'Atlassian MCP Server dans ChatGPT, l'Atlassian MCP Server dans Codex, les liens profonds Codex de l'outil de codage par IA et la sélection des modèles OpenAI dans les agents Rovo.
L'intégration de ChatGPT à Atlassian permet d'ancrer le modèle directement dans un socle contextuel à l'échelle de l'entreprise. Grâce à Teamwork Graph, chaque action, workflow et résumé effectué par ChatGPT reviennent dans le système, générant ainsi une boucle de feedback continue qui garantit l'efficacité et l'alignement de Rovo et de vos agents personnalisés.
L'expérience de bout en bout
Planifier : définissez les objectifs, les exigences et les décisions dans Jira et Confluence.
Intégrer le contexte : autorisez l'utilisation de ChatGPT ou Codex via l'Atlassian MCP Server.
Générer : effectuez des recherches sur votre travail dans ChatGPT ou utilisez le contexte Atlassian pour coder dans Codex.
Examiner : passez en revue les actions Jira, Confluence, Bitbucket ou Compass proposées par ChatGPT ou le plan de mise en œuvre préparé par Codex.
Garantir l'alignement : suivez l'avancement et l'activité des agents sans changer d'écran.
Une seule boucle connectée : Atlassian fournit le contexte de travail partagé → ChatGPT ou Codex le traite et fait des suggestions → les utilisateurs examinent les actions proposées → Atlassian reste le système d'enregistrement de référence.
Explorer les façons de connecter OpenAI et Atlassian
Atlassian MCP Server : comment connecter ChatGPT à Jira, Confluence et plus encore
Idéal pour : les équipes qui souhaitent travailler avec leur contenu Atlassian autorisé (y compris Jira, Confluence, Bitbucket et Loom) directement dans ChatGPT.
Ajoutez l'Atlassian MCP Server en tant que connecteur dans ChatGPT, puis autorisez l'accès via Atlassian OAuth. Après avoir sélectionné le connecteur dans une conversation, ChatGPT peut accéder aux outils Atlassian pris en charge en utilisant les autorisations Atlassian existantes de l'utilisateur.
Tous les modes de ChatGPT peuvent être utilisés avec le même connecteur : dans une conversation standard pour résumer et rechercher du travail, dans Deep Research pour synthétiser des informations provenant de plusieurs sources Jira, Confluence et Bitbucket à la fois, ou en mode Agent pour exécuter des tâches à plusieurs étapes et préparer les actions prises en charge tout en gardant le contrôle sur les modifications.
Ancrez les capacités de raisonnement de ChatGPT dans le contexte d'Atlassian pour suivre, mettre à jour et faire avancer le travail.
Valeur ajoutée : ChatGPT peut exploiter le contexte Atlassian autorisé actuel, sans que les utilisateurs aient besoin de coller des tickets et des pages dans le prompt.
Prérequis : ChatGPT Team ou Enterprise avec le mode développeur, accès aux produits Atlassian Cloud concernés, et toute approbation administrateur requise par la politique de l'organisation.
Atlassian MCP Server : exploiter le contexte Atlassian dans Codex
Idéal pour : les développeurs qui souhaitent avoir accès aux exigences Jira et aux décisions Confluence lors de la planification, de la mise en œuvre et de la revue du code dans Codex.
Codex prend en charge l'Atlassian MCP Server et permet aux développeurs de s'authentifier via leur site Atlassian. Il peut ensuite utiliser Jira, Confluence et d'autres applications Atlassian prises en charge à partir de son workflow de ligne de commande, de bureau ou d'éditeur, sans obliger les développeurs à ressaisir manuellement le contexte du travail.
Autrement, les développeurs peuvent installer la Teamwork Graph CLI, une interface en ligne de commande native du terminal qui configure les compétences de l'agent afin que Codex puisse interroger les produits Atlassian et Teamwork Graph et agir sur l'ensemble d'entre eux en utilisant vos autorisations existantes.
Pour savoir si vous devez utiliser la CLI ou le MCP pour Codex, consultez la documentation Atlassian suivante : Guide de décision sur Teamwork Graph CLI et Atlassian MCP.
Configurer Codex avec Atlassian MCP
Ajoutez l'Atlassian MCP Server à Codex et effectuez l'authentification OAuth.
Ouvrez le dépôt cible dans Codex.
Envoyez le prompt suivant : « Lis PAY-214 et sa décision d'architecture associée, puis propose un plan de mise en œuvre pour ce dépôt. »
Passez en revue le contexte récupéré et le plan avant d'approuver les modifications de code.
Valeur ajoutée : Codex exploite les exigences et décisions convenues par l'équipe, et pas seulement la base de code locale.
Prérequis : Codex avec un abonnement ChatGPT payant (Plus, Pro, Business ou Enterprise), en utilisant la CLI Codex ou l'extension IDE avec support MCP ; accès aux produits Atlassian Cloud concernés ; accès au dépôt ; autorisations de produit requises pour chaque appel d'outil Atlassian.
Sélection des modèles : choisir un modèle OpenAI pour un agent Rovo
Idéal pour : les créateurs d'agents Rovo qui souhaitent adapter la famille de modèles aux besoins de raisonnement et de workflow d'un agent.
Créez des agents Rovo en vous basant sur les modèles ChatGPT. Adaptez le modèle aux exigences de la tâche : un raisonnement plus approfondi pour les workflows complexes ou une réponse plus rapide pour les tâches courantes. L'agent reste ancré dans votre contexte Atlassian, quel que soit le modèle que vous choisissez.
Choisissez des modèles OpenAI pour créer des agents Rovo
Valeur ajoutée : les organisations ont le choix du modèle sans renoncer au contexte et à la gouvernance Atlassian qui rendent l'agent utile au travail.
Prérequis : offre Rovo éligible et autorisation de créer ou de configurer des agents Rovo. Les options de modèle disponibles peuvent varier selon le forfait, la région et la configuration du produit.
Liens profonds de l'outil de codage par IA : ouvrir un ticket Jira directement dans Codex
Idéal pour : les développeurs qui souhaitent passer d'un ticket Jira bien défini à leur agent de codage sans devoir recréer le prompt.
Partez de votre ticket Jira contenant déjà l'objectif, les exigences et les critères d'acceptation, puis ouvrez-le directement dans Codex. Le lien profond accélère le transfert de la planification à la mise en œuvre tout en conservant Jira comme source d'intention.
Exemple :
Ouvrez un ticket Jira prêt à être traité.
Sélectionnez l'option permettant d'ouvrir le ticket dans Codex.
Regardez Codex récupérer le contexte Jira et préparer un plan de mise en œuvre.
Passez en revue le plan avant d'autoriser les modifications de code.
Prérequis : Jira Cloud, Codex installé et authentifié, ainsi qu'un accès au dépôt concerné et au ticket Jira.
Le fonctionnement articulé des expériences
Ces expériences partagent une base commune, mais répondent à des besoins différents. Le connecteur ChatGPT intègre le contexte Atlassian dans les conversations, Deep Research synthétise les informations, Codex prend en charge le développement logiciel, et la sélection des modèles Rovo intègre OpenAI dans les agents créés par Atlassian.
Si vous souhaitez… | Commencez par… |
Accéder au contexte Atlassian à partir de Jira, Confluence et plus encore dans une conversation ChatGPT | Le connecteur Atlassian MCP dans ChatGPT |
Utiliser les exigences et les décisions Atlassian lors du codage | Codex avec l'Atlassian MCP Server |
Utiliser un modèle OpenAI adossé à un agent Atlassian | La sélection des modèles via les agents Rovo |
Synthétiser les informations dans l'ensemble des tâches Atlassian | ChatGPT Deep Research |
FAQ
ChatGPT et Codex respectent-ils mes autorisations Atlassian ? Oui, chaque requête MCP s'exécute en fonction de vos autorisations Atlassian existantes, et les actions à fort impact peuvent être examinées avant leur exécution. Des contrôles d'administrateur supplémentaires sont disponibles.
De quoi ai-je besoin pour connecter ChatGPT ? Vous devez avoir accès à ChatGPT Team ou Enterprise avec le mode développeur, aux produits Atlassian Cloud concernés et détenir toute approbation administrateur requise par votre politique.
Dois-je utiliser la Teamwork Graph CLI ou l'Atlassian MCP Server avec Codex ? Ils sont complémentaires. Utilisez l'Atlassian MCP Server pour l'IDE, le Web ou les hôtes sandbox et l'accès au jeton d'accès personnel ; utilisez la Teamwork Graph CLI pour le terminal ou les workflows CI/CD, les commandes `twg` scriptables et OAuth. Consultez notre guide de décision.
Puis-je ouvrir un ticket Jira dans Codex ? Oui, un lien profond d'outil de codage par IA permet d'ouvrir un ticket Jira directement dans Codex, qui récupère le contexte et rédige un plan de mise en œuvre soumis à votre examen avant toute modification. Prérequis : Jira Cloud, authentification à Codex et accès au dépôt.
Puis-je utiliser le contexte Atlassian dans Codex ? Oui, Codex prend en charge l'Atlassian MCP Server qu'il vous suffit d'ajouter avant de vous authentifier sur votre site.
Mes données Atlassian sont-elles envoyées à OpenAI ? Lorsque du contenu Atlassian est envoyé à ChatGPT ou Codex, le traitement de ce contenu est géré selon l'abonnement et les conditions d'utilisation d'OpenAI de votre organisation. Cela diffère des modèles OpenAI utilisés dans les expériences Rovo gérées par Atlassian.
Introduction
Choisissez votre interface. Utilisez ChatGPT pour la recherche et le travail intellectuel, Codex pour le développement logiciel, ou Rovo Studio pour un agent Atlassian.
Confirmez l'accès et les conditions. Passez en revue les autorisations Atlassian, les droits OpenAI, le traitement des données et la politique de l'administrateur.
Commencez par la lecture. Testez la recherche et la synthèse avant d'activer les actions d'écriture ou d'agent.
Conservez un pilotage humain. Examinez les mises à jour et le code proposés via le processus de gouvernance existant de votre organisation.