AI agent pro Azure DevOps
Bezproblémově propojte AI asistenty s Azure DevOps pomocí integrace MCP Azure DevOps Serveru. Umožněte týmu spravovat pracovní položky, projekty a týmy prostřednictvím příkazů v přirozeném jazyce a využívat robustní možnosti Azure DevOps REST API. Zjednodušte řízení projektů, automatizujte rutinní úkoly a urychlete vývojové cykly díky inteligentním konverzačním workflowům.
Snadná správa pracovních položek
Automatizujte a vylepšete své workflowy v Azure DevOps pomocí příkazů v přirozeném jazyce. Dotazujte se, vytvářejte, aktualizujte a spravujte pracovní položky přímo přes svého AI asistenta, snižte ruční zadávání a urychlete sledování projektů. Umožněte týmu snadno vyhledávat a aktualizovat chyby, úkoly a user stories.
- Dotaz na pracovní položky.
- Vyhledávejte a filtrujte pracovní položky pomocí WIQL dotazů pro okamžitý přehled.
- Vytváření & aktualizace úkolů.
- Snadno přidávejte nebo upravujte úkoly, chyby a user stories pomocí konverzačních zadání.
- Správa komentářů.
- Přidávejte a získávejte komentáře k pracovním položkám pro lepší týmovou spolupráci.
- Rodič-potomek vztahy.
- Vytvářejte a spravujte hierarchie pracovních položek pro lepší organizaci projektů.
Silné projektové & týmové přehledy
Získejte okamžitý přístup ke struktuře projektů, členství v týmech, oblastem a iteracím. Využijte AI asistenta k získání a zobrazení všech dostupných projektů, detailů o týmech a konfigurace sprintů – váš tým tak získá jasný přehled o celé DevOps organizaci.
- Získání projektů.
- Vylistujte všechny dostupné projekty ve vaší Azure DevOps organizaci.
- Přehled týmů.
- Zobrazte týmy, jejich členy a přiřazené oblasti jednoduše a rychle.
- Sledování iterací.
- Získávejte a spravujte konfigurace sprintů a iterací týmů s lehkostí.
Škálovatelná & bezpečná integrace
Tato integrace, postavená na MCP Python SDK, zajišťuje bezpečný a škálovatelný přístup k Azure DevOps pomocí osobních přístupových tokenů. Snadno nakonfigurujte a nasazujte server a podle potřeby rozšiřujte jeho funkce – operace s pipeline, pull requesty a další budou brzy k dispozici.
- Bezpečný přístup k API.
- Autentizujte se osobními přístupovými tokeny pro maximální bezpečnost.
- Jednoduchá konfigurace.
- Snadné nastavení pomocí environmentálních proměnných pro rychlé nasazení.
- Připraveno na budoucnost.
- Správa pipeline, pull requestů a sprintů již brzy.
MCP INTEGRACE
Dostupné nástroje MCP integrace s Azure DevOps
Následující nástroje jsou dostupné v rámci MCP integrace s Azure DevOps:
- query_work_items
Vyhledávejte pracovní položky v Azure DevOps pomocí WIQL dotazů pro filtrování a lokalizaci úkolů, chyb a dalších položek.
- get_work_item_details
Získejte kompletní informace o konkrétní pracovní položce podle jejího ID, včetně všech polí a historie.
- create_work_item
Přidejte nové pracovní položky jako úkoly, chyby nebo user stories zadáním projektu, typu a hodnot polí.
- update_work_item
Upravujte pole a vlastnosti existujících pracovních položek, včetně změn stavu a aktualizací polí.
- add_comment
Přidávejte komentáře k pracovním položkám pro předání aktualizací, vysvětlení nebo doplnění informací.
- view_comments
Získejte historii komentářů ke konkrétní pracovní položce a přehledně zobrazte všechny diskuze.
- set_parent_child_relationship
Nastavte nebo upravte vztahy rodič-potomek mezi pracovními položkami pro správu hierarchií.
- get_projects
Vylistujte všechny přístupné projekty v organizaci Azure DevOps pro objevování a výběr.
- get_teams
Vylistujte všechny týmy v organizaci pro podporu spolupráce a týmových operací.
- get_team_members
Zobrazte členy konkrétního týmu včetně uživatelských detailů a rolí.
- get_team_area_paths
Získejte oblasti přiřazené týmům pro kategorizaci pracovních položek a řízení přístupů.
- get_team_iterations
Přistupujte ke konfiguraci iterací a sprintů týmů pro plánování a sledování pokroku.
Posilte Azure DevOps pomocí AI asistentů
Snadno propojte své AI asistenty s Azure DevOps pro bezproblémovou správu projektů a pracovních položek. Zažijte budoucnost DevOps spolupráce již dnes.
Co je MCP Azure DevOps Server od Vortiago
MCP Azure DevOps Server, vyvinutý společností Vortiago, je specializovaný server Model Context Protocol (MCP) určený k propojení AI asistentů a služeb Azure DevOps prostřednictvím Python SDK. Umožňuje bezproblémovou interakci v přirozeném jazyce s Azure DevOps REST API, což uživatelům umožňuje automatizovat a spravovat DevOps workflowy jako sledování pracovních položek, správu pipeline, operace s pull requesty, plánování sprintů a administraci branch politik. Server je open-source, podporuje snadnou integraci a je přizpůsobený pro vývojáře a týmy, které chtějí rozšířit své projektové řízení a CI/CD automatizaci o AI funkce.
Možnosti
Co lze s MCP Azure DevOps Serverem dělat
MCP Azure DevOps Server otevírá silnou sadu funkcí pro integraci Azure DevOps s AI asistenty. Díky této službě mohou uživatelé automatizovat vytváření a správu pracovních položek, pracovat s pipeline, spravovat pull requesty a řídit sprinty i branch politiky – vše přes přirozený jazyk nebo programatické vstupy. Výrazně to zvyšuje produktivitu, urychluje DevOps procesy a snižuje manuální práci.
- Správa pracovních položek
- Vytvářejte, aktualizujte a dotazujte se na pracovní položky Azure DevOps pomocí AI příkazů.
- Operace s pipeline
- Dotazujte se na stav pipeline nebo spouštějte nové běhy pipeline z AI rozhraní.
- Správa pull requestů
- Využijte AI asistenty k vytváření, aktualizaci a revizi pull requestů a zefektivněte code review workflowy.
- Správa sprintů
- Plánujte a řiďte sprinty a iterace přirozeným způsobem přes integrované AI promptování.
- Administrace branch politik
- Konfigurujte a spravujte branch politiky programaticky pro zajištění souladu a automatizace.
Jak AI agenti těží z MCP Azure DevOps Serveru
AI agenti využívající MCP Azure DevOps Server mohou automatizovat opakující se DevOps úkoly, poskytovat okamžité projektové přehledy a umožnit konverzační správu Azure DevOps zdrojů. To vede k rychlejší odezvě, méně chybám a vyšší produktivitě týmu díky interakci v přirozeném jazyce a inteligentní automatizaci napříč celým DevOps životním cyklem.