MCP Bugzilla 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
MCP Bugzilla 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
MCP Bugzilla 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/openSUSE/mcp-bugzilla
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-bugzilla": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-bugzilla"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 MCP Bugzilla 执行以下任务... Claude: [自动调用 MCP Bugzilla MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"mcp_bugzilla": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-bugzilla"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
A robust MCP server that provides seamless interaction with Bugzilla instances through the Model Context Protocol. This server exposes a comprehensive set of tools and prompts, enabling AI models and other MCP clients to efficiently query bug information, manage comments, and leverage Bugzilla's powerful quicksearch capabilities.
The easiest way to run the server is using Docker or Podman:
docker pull kskarthik/mcp-bugzilla
docker run -p 8000:8000 \
-e BUGZILLA_SERVER=https://bugzilla.example.com \
kskarthik/mcp-bugzilla \
--bugzilla-server https://bugzilla.example.com \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000
Official Docker Hub repository: https://hub.docker.com/r/kskarthik/mcp-bugzilla/
```python
```python
```python
```python
```python
Red Hat Bugzilla requires Authorization header authentication: ```bash
```python
```python
```python
You can configure the server using environment variables instead of command-line arguments:
```bash export BUGZILLA_SERVER=https://bugzilla.example.com export MCP_HOST=127.0.0.1 export MCP_PORT=8000 export MCP_API_KEY_HEADER=ApiKey export LOG_LEVEL=INFO # Optional: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL export MCP_READ_ONLY=true # Optional: set to true to disable write operations
The MCP server exposes an HTTP endpoint at:
http://<host>:<port>/mcp/
For example, with default settings:
http://127.0.0.1:8000/mcp/
Issue: Receiving ToolError with HTTP status codes
Common causes: - 401 Unauthorized: Invalid or expired API key - 404 Not Found: Bug ID doesn't exist or you don't have permission to view it - 403 Forbidden: Insufficient permissions for the requested operation - 500 Internal Server Error: Bugzilla server error
Solution: Check the error message for details and verify your API key permissions.
The server follows the Model Context Protocol (MCP) specification. It can be integrated with any MCP-compatible client.
Example MCP client configuration (format may vary by client):
{
"mcpServers": {
"bugzilla": {
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp/",
"headers": {
"ApiKey": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
bugs_quicksearch("component:Core status:RESOLVED")
mcp-bugzilla 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准构建的 Bugzilla 服务端程序。它通过 MCP 协议为 AI 模型及其他 MCP 客户端提供与 Bugzilla 实例进行无缝交互的能力。该服务器通过暴露一系列完善的 Tools 和 Prompts,使 AI 能够高效地查询 Bugzilla 中的数据,实现自动化缺陷管理与信息检索。
本项目提供了一套完整的 MCP 工具集,支持通过 AI 模型直接与 Bugzilla 进行交互。它能够将 Bugzilla 的数据转化为 AI 可理解的上下文,支持高效的查询操作,并允许 MCP 客户端利用这些工具执行复杂的 Bug 信息检索任务,极大提升了 AI 在缺陷跟踪场景下的实用性。
运行本项目需要满足以下环境要求:系统需安装 Python 3.13 版本;必须拥有一个支持 REST API 访问的 Bugzilla 实例;用户需准备一个具备 API key 的 Bugzilla 账号;此外,运行环境必须确保能够通过网络访问指定的 Bugzilla 服务器。
推荐使用 Docker 或 Podman 进行快速部署,这是最简便的方式。您可以通过 `docker pull kskarthik/mcp-bugzilla` 拉取镜像,并使用 `docker run` 命令启动,同时通过环境变量指定 Bugzilla 服务器地址。此外,开发者也可以根据需求通过源码或 pip 进行安装,具体取决于您的部署环境。
服务器启动后,您可以利用提供的工具进行 Bug 信息检索。例如,通过调用 `bugs_quicksearch` 工具,您可以实现类似 `component:Core status:RESOLVED` 的高级搜索功能。AI 客户端将接收并解析返回的 JSON 数据,从而实现对特定组件或状态 Bug 的精准定位与分析。
您可以通过命令行参数或设置环境变量来配置服务器。关键环境变量包括 `BUGZILLA_SERVER`(服务器地址)、`MCP_HOST`、`MCP_PORT` 以及用于身份验证的 `MCP_API_KEY_HEADER`。此外,您还可以通过 `LOG_LEVEL` 控制日志级别,或设置 `MCP_READ_ONLY=true` 来开启只读模式以增强安全性。
该 MCP 服务器通过 HTTP 协议暴露特定的 Endpoint,默认访问路径为 `http://<host>:<port>/mcp/`。开发者可以通过该接口与服务器进行通信。在调用过程中,请务必关注 HTTP 状态码,如 401 (Unauthorized) 表示 API key 失效,404 (Not Found) 表示 Bug ID 不存在或无权访问,500 则代表服务器内部错误。
本项目严格遵循 Model Context Protocol (MCP) 规范,因此可以轻松集成到任何兼容 MCP 的客户端中。您只需在客户端的配置文件(如 `mcpServers` 配置项)中添加 Bugzilla 服务器的 URL 地址,即可实现 AI 模型与 Bugzilla 数据源的深度联动。
在排查问题时,若遇到 `ToolError`,请优先检查 HTTP 状态码。常见的错误原因包括:API key 无效或过期导致的 401 错误;权限不足导致的 403 Forbidden;或者查询的 Bug ID 不存在导致的 404 Not Found。通过检查网络连通性与权限配置,可以解决大部分集成问题。
高质量的MCP工具,适用于Bugzilla项目管理
该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
经综合评估,MCP Bugzilla 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | mcp-bugzilla |
| 原始描述 | 开源MCP工具:Bugzilla Model context protocol (MCP) Server。⭐11 · Python |
| Topics | bugzillamcpmcp-serverpython |
| GitHub | https://github.com/openSUSE/mcp-bugzilla |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-26 · 更新时间:2026-05-30 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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