Atlassian и OpenAI: используйте контекст командной работы в ChatGPT и Codex
Atlassian и OpenAI объединяют контекст командной работы в ChatGPT, Codex, Jira и Confluence за счет четырех интеграций: сервера MCP Atlassian в ChatGPT, сервера MCP Atlassian в Codex, диплинков на ИИ-инструмент для написания кода (Codex) и выбора модели OpenAI в агентах Rovo.
Интеграция ChatGPT с Atlassian позволяет встроить модель непосредственно в контекстный слой на уровне всего предприятия. Благодаря Teamwork Graph каждый рабочий процесс и действие, выполненные ChatGPT, и каждая сводка, составленная им, возвращаются в систему, что поддерживает непрерывный цикл обратной связи и обеспечивает точность и согласованность работы Rovo и пользовательских агентов.
Комплексный процесс
Планирование. Определите цели, требования и решения в Jira и Confluence.
Привязка контекста. Авторизуйте ChatGPT или Codex через сервер MCP Atlassian.
Создание. Ищите информацию по задачам в ChatGPT или используйте контекст Atlassian при написании кода в Codex.
Проверка. Изучите действия, которые ChatGPT предлагает для Jira, Confluence, Bitbucket или Compass, или план реализации от Codex.
Координация работы. Отслеживайте прогресс и действия агента, не переключаясь между экранами.
Единый замкнутый цикл. Atlassian предоставляет общий контекст для задач → ChatGPT или Codex анализируют его и вносят предложения → люди проверяют предложенные действия → результат регистрируется в системе Atlassian.
Способы интеграции OpenAI и Atlassian
Сервер MCP Atlassian: подключение ChatGPT к Jira, Confluence и другим продуктам
Для кого рекомендуется. Команды, которые хотят работать с доступным им контентом Atlassian (в том числе из Jira, Confluence, Bitbucket и Loom) непосредственно в ChatGPT.
Добавьте сервер MCP Atlassian в качестве коннектора в ChatGPT, а затем авторизуйте доступ через Atlassian OAuth. После выбора коннектора в диалоге ChatGPT сможет вызывать поддерживаемые инструменты Atlassian, используя имеющиеся у пользователя права Atlassian.
Один и тот же коннектор можно использовать в различных режимах ChatGPT: в стандартном диалоге, чтобы обобщать информацию и искать задачи, в режиме глубокого исследования, чтобы одновременно анализировать данные из нескольких источников в Jira, Confluence и Bitbucket, или в режиме агента, чтобы выполнять многоэтапные задачи и подготавливать поддерживаемые действия, сохраняя контроль над любыми изменениями.
Дайте ChatGPT возможность анализировать информацию в контексте Atlassian, чтобы отслеживать, обновлять и продвигать задачи.
Ключевое преимущество. ChatGPT может работать с актуальным контекстом Atlassian с учетом прав пользователя, при этом пользователям не нужно вставлять в запрос заявки и страницы.
Требования. ChatGPT Team или Enterprise с режимом разработчика, доступ к соответствующим продуктам Atlassian Cloud и любое подтверждение от администратора, которое требуется согласно политике организации.
Сервер MCP Atlassian: работайте в Codex и используйте контекст Atlassian
Для кого рекомендуется. Разработчики, которым нужен доступ к требованиям Jira и решениям Confluence при планировании, реализации и проверке кода в Codex.
Codex поддерживает сервер MCP Atlassian и позволяет разработчикам выполнять аутентификацию на своих сайтах Atlassian. После настройки Codex может использовать Jira, Confluence и другие поддерживаемые приложения Atlassian в своем рабочем процессе из командной строки, на компьютере или в редакторе, не требуя от разработчиков воссоздавать контекст задач вручную.
В качестве альтернативы разработчики могут установить Teamwork Graph CLI (TWG CLI) — интерфейс командной строки для терминала, который настраивает навыки агента, чтобы Codex мог выполнять запросы и действия в продуктах Atlassian и в более широком Teamwork Graph, учитывая имеющиеся права пользователя.
Не знаете, что использовать для Codex — CLI или MCP? Ознакомьтесь с руководством Atlassian по выбору между Teamwork Graph CLI и MCP Atlassian.
Настройка Codex через MCP Atlassian
Добавьте сервер MCP Atlassian в Codex и выполните аутентификацию OAuth.
Откройте целевой репозиторий в Codex.
Отправьте запрос: «Ознакомься с задачей PAY-214 и связанным с ней решением по архитектуре, а затем предложи план реализации для этого репозитория».
Изучите полученные контекст и план перед тем, как утвердить изменения в коде.
Ключевое преимущество. Codex начинает работу с учета согласованных требований и решений команды, а не только локальной базы кода.
Требования. Codex с платным тарифным планом ChatGPT (Plus, Pro, Business или Enterprise), использование Codex CLI или расширения IDE с поддержкой MCP, доступ к соответствующим продуктам Atlassian Cloud, доступ к репозиторию и права на использование продукта, необходимые для вызова каждого инструмента Atlassian.
Выбор модели: подберите модель OpenAI для агента Rovo
Для кого рекомендуется. Разработчики агентов Rovo, которые хотят подобрать модель в соответствии с необходимыми агенту интеллектуальными ресурсами и его рабочими процессами.
Создавайте агентов Rovo на базе моделей ChatGPT. Подбирайте модель в соответствии с требованиями задачи: глубокий анализ для сложных рабочих процессов или быстрые ответы для стандартных. Агент будет работать в контексте ваших данных Atlassian независимо от выбранной модели.
Выберите модели OpenAI для создания агентов Rovo
Ключевое преимущество. Организации могут выбирать модель, не отказываясь от контекста и инструментов управления Atlassian, благодаря которым агент становится полезным.
Требования. Соответствующий тарифный план Rovo и права на создание или настройку агентов Rovo. Доступные варианты моделей могут различаться в зависимости от плана, региона и конфигурации продукта.
Диплинки на ИИ-инструмент для написания кода: открывайте задачи Jira прямо в Codex
Для кого рекомендуется. Разработчики, которые хотят перейти от четко определенной задачи Jira к агенту написания кода, не создавая новый запрос.
Выберите задачу Jira, в которой уже зафиксированы цель, требования и критерии приемки, и откройте ее непосредственно в Codex. Диплинк ускоряет переход задачи от планирования к реализации, при этом ориентиром остается Jira.
Пример:
Откройте готовую к сборке задачу Jira.
Выберите соответствующий пункт меню, чтобы открыть задачу в Codex.
Проследите за тем, как Codex получает контекст Jira и готовит план реализации.
Изучите полученный план перед тем, как утвердить изменения в коде.
Требования. Jira Cloud, установленное и аутентифицированное приложение Codex, а также доступ к соответствующему репозиторию и задачам Jira.
Как сочетаются разные возможности
Описанные интеграции имеют общую основу, но решают разные задачи. Коннектор ChatGPT добавляет контекст Atlassian в диалоги, функция глубокого исследования обобщает данные, Codex помогает в разработке программного обеспечения, а выбор модели Rovo позволяет использовать OpenAI в агентах, созданных Atlassian.
Если вы хотите… | Вам пригодится… |
Получать доступ к контексту Atlassian из Jira, Confluence и других продуктов в диалоге с ChatGPT | Коннектор MCP Atlassian в ChatGPT |
Использовать требования и решения Atlassian при написании кода | Codex с сервером MCP Atlassian |
Использовать модель OpenAI для создания агента Atlassian | Выбор модели для агентов Rovo |
Обобщать данные по всем задачам Atlassian | Глубокое исследование ChatGPT |
Часто задаваемые вопросы
Учитываются ли в ChatGPT и Codex права пользователя Atlassian? Да, каждый запрос MCP выполняется с учетом имеющихся у вас прав Atlassian, а действия с высокой степенью влияния можно проверить перед выполнением. Доступны дополнительные элементы управления для администраторов.
Что необходимо для подключения ChatGPT? ChatGPT Team или Enterprise с режимом разработчика, доступ к соответствующим продуктам Atlassian Cloud и любое подтверждение от администратора, которое требуется согласно политике организации.
Что лучше использовать с Codex: Teamwork Graph CLI или сервер MCP Atlassian? Они дополняют друг друга. Сервер MCP Atlassian можно использовать для IDE, веб-интерфейса или изолированных хостов, а также для доступа по личному токену. А Teamwork Graph CLI подходит для рабочих процессов в терминале или процессов CI/CD, скриптуемых команд `twg` и OAuth. См. наше руководство по выбору.
Можно ли открыть задачу Jira в Codex? Да, диплинк на ИИ-инструмент для написания кода открывает задачу Jira непосредственно в Codex. Инструмент считывает контекст и составляет черновик плана реализации, который будет вами проверен перед внесением изменений. Требуется Jira Cloud, аутентификация в Codex и доступ к репозиторию.
Можно ли использовать контекст Atlassian в Codex? Да, Codex поддерживает сервер MCP Atlassian. Добавьте его и пройдите аутентификацию на своем сайте.
Отправляются ли мои данные Atlassian в OpenAI? Когда контент Atlassian отправляется в ChatGPT или Codex, обработка на стороне OpenAI регулируется планом и условиями OpenAI для вашей организации. Это отличается от использования моделей OpenAI в функциях Rovo под управлением Atlassian.
Начало работы
Выберите платформу. Используйте ChatGPT для исследований и работы со знаниями, Codex — для разработки программного обеспечения, а Rovo Studio — для создания агента Atlassian.
Подтвердите доступ и условия. Ознакомьтесь с правами пользователей в Atlassian, разрешениями для OpenAI, правилами обработки данных и политикой для администраторов.
Начните с чтения. Протестируйте поиск и создание сводок, прежде чем включать возможность записи или действия агента.
Оставьте контроль людям. Проверяйте предлагаемые обновления и код с помощью существующих в организации механизмов управления.