位於極限發辦公室一隅……

產品經理 Moon 看著螢幕上密密麻麻的 Jira 看板，臉色凝重。

Moon：「黛西，我們的 Sprint 已經過半了，老闆要求我每兩天提供一次專案進度報告，特別關注是否有延遲風險，以及哪些卡片可能影響到 Sprint Goal。我每次都要登入 Jira，花時間設定各種篩選器（Filter）：『狀態不是 Done』、『預計完成日小於今天』、『屬於這個 Epic』……光是拉這些報表，就佔掉大半時間」

黛西：(帶著理解的微笑) 「Moon，你正在經歷的是許多 PM 的『儀表板疲勞』。每種工具有時候光要理解他功能或是篩選設定有時候就需要蠻多的學習成本，但現在我們可以透過問問題：『本週已完成那些任務？』『那些任務已經 Delay？』，它就能透過查詢後給你答案！」

Moon：「天啊，這聽起來太美好了！真的可以串接像 Jira 這樣的看板工具嗎？而且用對話就能抓取特定的數據？」

黛西：「完全可以！來，我們一起看看 AI Agent 如何變身為我們的『專案狀況匯整員』吧！」

咳咳~黛西帶你回到現場。

Moon 的煩惱，點出了專案管理工具最大的痛點：資訊都在工具裡，但要拉出來卻很繁瑣！ 這些手動篩選、彙整和計算，極大地耗損了產品經理寶貴的判斷時間。

現在，我們終於可以把這些重複性的篩選工作，交給一個專業的助手了——那就是 AI Agent。透過對話的方式，秒懂專案的即時脈動與潛在風險！

一、串接 Jira

這邊將會逐步帶大家一起來操作串接Jira所需的資訊。

1. 在 VS Code 中新設定一個專案資料夾，並下 Prompt：我要透過 MCP 串接 JIRA，幫我新增一個MCP設定檔。
   之後他會一連串的跑動，這邊就配合點擊允許作業。

2. 他會產生一個 Mcp 設定檔，內容如下方截圖。

• ATLASSIAN_SITE_NAME：貼上網域名稱，以下方網址為例則是 - daisylin79
  假設網址是：https://daisylin79.atlassian.net/jira/software/projects/SCRUM/boards/1 。則Site Name 就是 daisylin79。
• ATLASSIAN_USER_EMAIL：是指你透過哪一個 Email 帳號在 Jira 裡面取得 Token，填寫上去即可。
• ATLASSIAN_API_TOKEN：複製 Jira 中的 Token。
  

3. 進入 Jira 取得要的 Token。
   左上角點擊 [帳戶設定] 後，會進入設定首頁，這時候點擊 [安全性]。
   

   此時，會進入安全性畫面，點擊 [建立與管理 API 權杖]。
   

   接著，會進入 API 權杖畫面，點擊 [建立 API 權杖]。
   

   然後，為 Token 命名，設定到期日並點擊 [建立]。
   

   完成建立後，會出現 Token 內容，並出現成功提示語。這時候點擊複製 Token，貼回剛剛的 MCP 設定檔中的 ATLASSIAN_API_TOKEN 欄位。
   

注意：記得在彈窗中一定要複製，點擊完成後就無法再複製 Token，只能撤銷或重新建立。

二、與 AI Agent 對話

1. 我在測試版上拉動卡片，並在 VS code 中詢問：幫我列出上周完成項目。
   

透過 AI Agent ，PM 或團隊成員不再需要進入 Jira 執行繁瑣的特定條件篩選，只需用自然語言提示（Natural Language Prompts） 向 AI Agent 提問，例如：

• 「哪些高優先級（High Priority）的卡片有可能在 Sprint 結束前無法完成？」
• 「目前有哪些後端卡片狀態仍停留在『In Progress』超過三天？」
• 「請給我一個報告，預測哪些任務的完成進度可能影響到 Sprint Goal 的達成？」

AI Agent 會透過自然語言處理（NLP） 來解讀我們所想要的內容，然後呼叫 Jira API 執行查詢，抓取實時數據。

它會評估多個可能的行動並選擇最佳方案，例如：它會將卡片狀態、剩餘工時、原定計劃與當前 Sprint 結束日進行比較，自主決策並判斷哪些卡片存在延遲風險。

所以，這時候卡片上的資訊就非常的重要，如何給予他需要的資訊，又不至於讓卡片在過程中造成太多其他繁複的工作，有些內容就可以透過 Jira 內建的自動化功能來作業。

Moon： 黛西，這完全是我的救星！以後我不用再害怕進入 Jira 查詢的無底洞了！我可以把更多的時間，拿去跟客戶聊天，了解真正的需求！

黛西： 沒錯！當我們的 AI Agent 幫忙掌握了進度和風險，我們就能夠過簡單的自然對話掌握專案的各種狀況！