Serveur MCP Azure DevOps

Que fait le serveur MCP “Azure DevOps” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Azure DevOps permet aux assistants IA d’interagir de façon fluide avec les services Azure DevOps en servant de pont entre les requêtes en langage naturel et l’API REST Azure DevOps. Grâce à ce serveur, des outils pilotés par l’IA peuvent accomplir diverses tâches liées à DevOps telles que la recherche et la gestion d’éléments de travail, l’accès aux informations de projet et d’équipe, et l’automatisation des workflows DevOps. En exposant les données et opérations Azure DevOps via l’interface MCP, ce serveur permet aux développeurs et équipes d’augmenter leur productivité, de fluidifier la collaboration et d’automatiser les opérations DevOps quotidiennes directement depuis leurs assistants IA ou leurs environnements de développement intégrés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

Selon les fonctionnalités décrites et les capacités du serveur, les outils suivants sont fournis par le serveur MCP Azure DevOps :

• Rechercher des éléments de travail : Recherche d’éléments via des requêtes WIQL.
• Obtenir les détails d’un élément : Récupération d’informations détaillées pour un élément donné.
• Créer des éléments de travail : Ajout de nouvelles tâches, bugs, user stories ou autres types d’éléments.
• Mettre à jour des éléments de travail : Modification de champs et propriétés d’éléments existants.
• Ajouter des commentaires : Publication de commentaires sur des éléments.
• Afficher les commentaires : Récupération de l’historique des commentaires pour un élément.
• Gérer les relations parent-enfant : Mise en place de relations hiérarchiques entre éléments.
• Lister les projets : Afficher tous les projets accessibles.
• Lister les équipes : Afficher toutes les équipes d’une organisation.
• Membres d’équipe : Visualisation des membres d’une équipe.
• Chemins d’aire d’équipe : Récupération des chemins d’aire attribués aux équipes.
• Itérations d’équipe : Accès à la configuration des itérations/sprints d’équipe.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des éléments de travail : Les développeurs peuvent créer, mettre à jour et suivre les éléments de travail (ex : tâches, bugs, user stories) en langage naturel, rendant le grooming du backlog et la planification des sprints plus efficaces.
• Insights projet et équipe : Les équipes peuvent rapidement obtenir des informations sur les projets, les équipes, les membres et la structure organisationnelle, facilitant l’onboarding et la collaboration inter-équipes.
• Automatisation des commentaires et audits : Les assistants IA peuvent ajouter ou récupérer des commentaires sur les éléments de travail, aidant à la documentation et à la communication dans les workflows DevOps.
• Planification des sprints et itérations : L’accès aux données d’itérations et de chemins d’aire permet l’automatisation de la planification de sprint, de l’allocation de capacité et du reporting.
• Gestion de la hiérarchie et des dépendances : Créez et gérez les relations parent-enfant entre éléments de travail directement depuis les interfaces conversationnelles, simplifiant la gestion de projets complexes.

Comment l’installer

Windsurf

1. Prérequis : Vérifiez que Node.js est installé et que vous disposez d’un Personal Access Token (PAT) pour Azure DevOps.
2. Installer le serveur MCP Azure DevOps : Installez-le via pip ou clonez le dépôt puis installez-le.
3. Localiser la configuration : Modifiez le fichier de configuration Windsurf.
4. Ajouter le serveur MCP : Ajoutez le serveur MCP en utilisant le snippet JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "azure-devops": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"]
       }
     }
   }
   

5. Sauvegarder et redémarrer : Enregistrez votre configuration et redémarrez Windsurf pour appliquer les modifications.

Sécuriser les clés API (Windsurf)

Utilisez des variables d’environnement dans votre configuration :

{
  "mcpServers": {
    "azure-devops": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"],
      "env": {
        "AZURE_DEVOPS_PAT": "${YOUR_PAT}",
        "AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION_URL": "https://dev.azure.com/your-org"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Prérequis : Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Installer le serveur : Installez le package via pip ou depuis la source.
3. Trouver la configuration MCP : Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
4. Ajouter le serveur MCP : Insérez le JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "azure-devops": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"]
       }
     }
   }
   

5. Redémarrer Claude : Redémarrez l’application pour charger le nouveau serveur MCP.

Sécuriser les clés API (Claude)

Utilisez des variables d’environnement dans votre configuration :

{
  "mcpServers": {
    "azure-devops": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"],
      "env": {
        "AZURE_DEVOPS_PAT": "${YOUR_PAT}",
        "AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION_URL": "https://dev.azure.com/your-org"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Prérequis : Installez Python et obtenez votre PAT Azure DevOps.
2. Installer le package : Utilisez pip pour installer le serveur MCP.
3. Ouvrir les paramètres Cursor : Modifiez le fichier de paramètres.
4. Insérer le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "azure-devops": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"]
       }
     }
   }
   

5. Redémarrer Cursor : Redémarrez l’application.

Sécuriser les clés API (Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "azure-devops": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"],
      "env": {
        "AZURE_DEVOPS_PAT": "${YOUR_PAT}",
        "AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION_URL": "https://dev.azure.com/your-org"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Vérifier les prérequis : Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Installer le serveur MCP : Utilisez pip ou téléchargez et installez depuis la source.
3. Modifier la configuration Cline : Localisez et modifiez le fichier de configuration.
4. Ajouter le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "azure-devops": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"]
       }
     }
   }
   

5. Redémarrer Cline : Enregistrez et redémarrez pour activer le serveur.

Sécuriser les clés API (Cline)

{
  "mcpServers": {
    "azure-devops": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_azure_devops.server"],
      "env": {
        "AZURE_DEVOPS_PAT": "${YOUR_PAT}",
        "AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION_URL": "https://dev.azure.com/your-org"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP avec ce format JSON :

{
  "azure-devops": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “azure-devops” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation disponible, ce serveur MCP offre des fonctionnalités de base solides pour l’intégration Azure DevOps, des instructions de configuration claires et une bonne couverture fonctionnelle, mais il manque de modèles de prompts explicites et de descriptions de ressources. Les “Roots” et le support sampling ne sont pas documentés. J’attribuerais donc à ce serveur MCP la note solide de 7/10 pour son utilité pratique et la complétude de sa documentation.

Score MCP