Confluence MCP Server是一个基于TypeScript构建的MCP服务器，旨在实现AI模型与Confluence知识库的无缝集成。它通过提供诸如execute_cql_search和get_page_content等工具，使AI模型能够执行CQL查询以搜索Confluence页面，并检索页面内容。开发者可以利用这些工具，构建能够理解、总结和利用Confluence知识的AI应用。该服务器通过标准输入/输出(stdio)与AI模型通信，易于集成。通过配置Confluence URL、API邮箱和API Key，即可将其添加到Claude Desktop等客户端。Confluence MCP Server简化了AI模型访问和利用Confluence数据的流程，为构建智能知识管理应用提供了强大的支持。开发者可以使用MCP Inspector进行调试，方便快捷。

CQL驱动的页面搜索

confluence-mcp-server 允许AI模型通过Confluence查询语言（CQL）执行复杂的页面搜索。该功能的核心在于execute_cql_search工具，它接受CQL查询字符串和可选的结果数量限制作为参数。服务器将CQL查询发送到Confluence API，并返回匹配页面的列表。这种方式使AI模型能够根据各种标准（如关键字、创建日期、作者等）精确地定位Confluence中的相关信息。例如，AI助手可以利用此功能查找包含特定项目名称的所有页面，或者查找由特定团队在过去一周内创建的所有文档。技术实现上，服务器使用Confluence API的搜索端点，并将CQL查询作为参数传递。返回的结果被解析并格式化为MCP兼容的响应。

获取页面内容

get_page_content工具允许AI模型检索Confluence页面的完整内容。该工具接受一个pageId参数，用于指定要获取内容的页面。服务器使用Confluence API获取指定页面的内容，并将其返回给AI模型。此功能使AI模型能够访问Confluence页面中的所有信息，包括文本、图像、表格等。例如，AI模型可以使用此功能来总结Confluence页面中的信息，或者从Confluence页面中提取关键数据。技术实现上，服务器使用Confluence API的content/{id}端点来获取页面内容，并将返回的JSON数据解析为纯文本或Markdown格式，以便AI模型更容易处理。

标准I/O通信

confluence-mcp-server 通过标准输入/输出（stdio）进行通信，这简化了集成过程，并使其与各种AI客户端兼容。服务器监听标准输入流上的MCP请求，并将响应写入标准输出流。这种通信方式无需复杂的网络配置或依赖项，使得部署和调试更加容易。例如，开发者可以使用任何支持stdio通信的编程语言或工具来与confluence-mcp-server集成。此外，stdio通信也便于在本地环境中进行测试和调试，而无需访问远程Confluence实例。技术实现上，服务器使用Node.js的process.stdin和process.stdout对象来处理输入和输出流。MCP消息被序列化为JSON格式，并通过stdio进行传输。