La inteligencia artificial está cambiando la forma de trabajar dentro del ecosistema Atlassian. Ahora, hay una nueva frontera que está comenzando a cruzarse: la conexión real entre modelos de lenguaje como Claude o ChatGPT y herramientas como Jira o Confluence. Aquí es donde entra en juego el Model Context Protocol. En este artículo te explicamos qué es, por qué Atlassian lo está adoptando y cómo puedes aprovecharlo para conectar tu entorno de trabajo con inteligencia generativa de forma avanzada.
Atlassian sigue dando pasos muy sólidos en la integración de inteligencia artificial en sus productos. Jira, Confluence o Jira Service Management ya incluyen funciones avanzadas como resúmenes automáticos, generación de contenido, clasificación de tickets y copilotos inteligentes. Sin embargo, toda esta IA vive dentro del propio ecosistema Atlassian, sin un canal directo y flexible que la conecte con modelos más potentes y generales como Claude.
Y con todo ello surge Model Context Protocol (MCP), una iniciativa que permite exponer el contexto de cualquier aplicación al modelo de lenguaje que elijas: en definitiva Permite que los modelos LLM accedan de forma segura, estructurada y dinámica a grandes cantidades de información externa y actualizada de aplicaciones empresariales (por ejemplo, Jira o Confluence, etc.), sin que esa información tenga que estar embebida directamente en el prompt.
Atlassian está participando activamente desde el principio en estas increíbles innovaciones, y en este artículo te contamos cómo puedes anticiparte y aplicar esta tecnología hoy mismo. De hecho Atlassian tiene publicado su propio servidor MCP en esta página.
Deiser, como empresa a la vanguardia de las soluciones digitales, te explica en este artículo cómo puedes conectar Claude, ChatGPT u otros modelos LLM, con las herramientas de Atlassian gracias al MCP.
¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)El Model Context Protocol es una especificación abierta creada por Anthropic, los creadores de Claude. Su objetivo es estandarizar la forma en la que una aplicación puede presentar su “contexto” (usuarios, acciones, permisos, datos disponibles, etc.) a un modelo de lenguaje como Claude. Es decir, permite que los LLM “entiendan” cómo está compuesta una aplicación o servicio corporativo y qué pueden hacer con ella. Seguro que cuando leas esto, tendremos ya esta tecnología MCP incorporada en los Chats de Open AI y de Gemini.
En el caso de Atlassian, esto significa que podrías conectar herramientas como Jira o Confluence a un modelo de IA de forma mucho más estructurada y segura, habilitando nuevas formas de interacción:
MCP es, en esencia, una forma de hacer que la IA (realmente cualquier aplicación, servicio o peticionario) entienda lo que hay dentro de tu sistema Atlassian sin necesidad de entrenarla de cero.
¿Desde la llegada de Atlassian Intelligence, la IA ha dejado de ser un accesorio en Jira y Confluence para convertirse en una capa transversal. Hoy ya podemos hacer cosas como:
Además, Atlassian ha lanzado Rovo, su herramienta de conocimiento empresarial, que actúa como copiloto y conector entre distintas herramientas del ecosistema. Uno de los valores principales de la IA en Atlassian es Teamwork Graph, una capa de datos que permite a todas las herramientas y conocimiento de tu plataforma conectarse entre sí. El Teamwork Graph es el entorno que la IA necesita para ser el cerebro de tu organización. En el último evento de Atlassian, Team’25, se mostró el diagrama empresarial más actualizado, que coloca la IA como eje central de los sistemas.
Descubre cómo Atlassian Rovo puede ayudar a todo tipo de organizaciones >>
Pero aunque estas funciones son útiles, todas tienen una limitación común: están restringidas al entorno cerrado de Atlassian. No pueden interactuar con un LLM genérico, ni con fuentes externas sin una integración específica.
Y aquí es donde MCP amplía el mapa. Y lo hace tan fácil como hacerle una pregunta a tu Chat LLM preferido en lenguaje natural.
Rovo es una apuesta ambiciosa de Atlassian para crear un copiloto contextual que entienda el conocimiento de una organización y lo haga accesible de forma inteligente. Sin embargo, al menos por ahora, Rovo opera casi exclusivamente dentro del universo Atlassian y de sus integraciones aprobadas. (Ese casi es porque, gracias a los desarrollos a medida, los partners de Atlassian podemos desarrollar integraciones vanguardistas entre Rovo y otros software. Si quieres saber cómo estamos avanzando en ese camino, habla con nosotros :) ).
MCP viene a cubrir justo ese hueco. Permite salir del ecosistema sin perder el contexto, abriendo la puerta a usos como:
MCP no sustituye a Rovo. Lo complementa y lo expande. Es la pieza que permite conectar Atlassian con cualquier otro sistema mediante IA generativa.
A continuación, explicaremos paso a paso cómo conectar una plataforma LLM, en este caso Claude, con la plataforma Atlassian gracias al Model Context Protocol.
Ya está todo preparado para que desde Claude podamos interactuar con la instancia seleccionada.
A partir de aquí podemos interactuar con Claude y ver como reacciona el sistema. Hay que tener en cuenta que las acciones hay que habilitarlas, por lo que al principio Claude nos preguntará varias veces para que le vayamos dando permisos diferentes. Llegará un momento en que estos permisos ya no harán falta porque ya se tienen dentro del mismo chat.
La interacción se puede realizar en lenguaje natural. Para entender lo que podemos hacer gracias a esta conexión, vamos a hacer unos cuantos pasos guiados de una simulación de interacción con el LLM.
A continuación podrás ver ejemplos de estos usos:
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Una vez visto el tutorial, paso a paso, vale la pena visualizar qué escenarios se abren si implementas una integración entre Atlassian y un LLM como Claude usando MCP:
Este tipo de usos aún no están disponibles de forma nativa en Atlassian, pero gracias a MCP puedes adelantarte y construirlos hoy.
La conexión vía MCP sigue las políticas de seguridad de Atlassian. Puedes revocar el acceso en cualquier momento desde el panel de administración. Además, todos los accesos están registrados para trazabilidad.
La inteligencia artificial ya está integrada en el ecosistema Atlassian, pero su verdadero potencial se desbloquea cuando rompemos las barreras entre plataformas. El Model Context Protocol (MCP) abre un nuevo camino para que herramientas como Jira y Confluence se comuniquen directamente con modelos como Claude, de forma segura, estructurada y personalizable. Esto permite ir más allá de lo que ofrece Atlassian Intelligence o Rovo hoy, ampliando el alcance de la IA hacia procesos realmente conectados.
Adoptar MCP es apostar por una IA más abierta, integrada y contextual. No se trata de reemplazar las funcionalidades actuales de Atlassian, sino de potenciarlas con conexiones externas que amplían la inteligencia operativa de tus equipos. Si estás buscando dar el siguiente paso en tu estrategia de IA dentro de Atlassian, esta es la oportunidad de adelantarte a lo que viene y construir soluciones pioneras antes que nadie.
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