AI-agent for Azure DevOps
Koble AI-assistenter sømløst til Azure DevOps ved hjelp av MCP Azure DevOps Server-integrasjonen. Gi teamet ditt mulighet til å håndtere arbeidsoppgaver, prosjekter og team via naturlige språkkommandoer, samtidig som dere drar nytte av de robuste mulighetene i Azure DevOps REST API. Forenkle prosjektledelse, automatiser rutineoppgaver og akselerer utviklingssykluser med intelligente, samtalebaserte arbeidsflyter.
Enkel håndtering av arbeidsoppgaver
Automatiser og forbedre dine Azure DevOps-arbeidsflyter med naturlige språkkommandoer. Søk, opprett, oppdater og administrer arbeidsoppgaver direkte via din AI-assistent, og reduser manuelt arbeid samtidig som du øker prosjektovervåkingen. Gjør det enkelt for teamet å finne og oppdatere feil, oppgaver og brukerhistorier.
- Søk i arbeidsoppgaver.
- Søk og filtrer arbeidsoppgaver med WIQL-spørringer for umiddelbar innsikt.
- Opprett og oppdater oppgaver.
- Legg enkelt til eller endre oppgaver, feil og historier med samtalebaserte prompt.
- Kommentarhåndtering.
- Legg til og hent kommentarer på arbeidsoppgaver for bedre teamarbeid.
- Foreldre–barn-relasjoner.
- Etabler og administrer hierarkier for arbeidsoppgaver for bedre prosjektorganisering.
Kraftig innsikt i prosjekter og team
Få umiddelbar tilgang til prosjektstrukturer, teammedlemskap, områder og iterasjoner. Bruk din AI-assistent til å hente og vise alle tilgjengelige prosjekter, teamdetaljer og sprintoppsett, noe som gir teamet en tydelig oversikt over DevOps-organisasjonen.
- Prosjekthenting.
- Vis alle tilgjengelige prosjekter i din Azure DevOps-organisasjon.
- Teamoversikt.
- Vis team, deres medlemmer og tilordnede områdestier enkelt.
- Iterasjonssporing.
- Få tilgang til og administrer sprint- og iterasjonsoppsett for teamene med letthet.
Skalerbar og sikker integrasjon
Bygget med MCP Python SDK, sikrer denne integrasjonen sikker og skalerbar tilgang til Azure DevOps via personlige tilgangstokener. Konfigurer og distribuer serveren enkelt, og utvid funksjonaliteten etter hvert som behovene vokser—pipeline-operasjoner, pull requests og mer er planlagt for fremtidige utgivelser.
- Sikker API-tilgang.
- Autentiser med personlige tilgangstokener for robust sikkerhet.
- Enkel konfigurasjon.
- Rask oppsett med miljøvariabler for rask distribusjon.
- Fremtidsrettet.
- Pipeline-, pull request- og sprintadministrasjon kommer snart.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige MCP-integrasjonsverktøy for Azure DevOps
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av MCP-integrasjonen for Azure DevOps:
- query_work_items
Søk etter arbeidsoppgaver i Azure DevOps med WIQL-spørringer for å filtrere og finne oppgaver, feil og andre elementer.
- get_work_item_details
Hent komplett informasjon om en spesifikk arbeidsoppgave etter ID, inkludert alle felter og historikk.
- create_work_item
Legg til nye arbeidsoppgaver som oppgaver, feil eller brukerhistorier ved å spesifisere prosjekt, type og feltverdier.
- update_work_item
Endre felt og egenskaper på eksisterende arbeidsoppgaver, inkludert statusendringer og feltoppdateringer.
- add_comment
Legg inn kommentarer på arbeidsoppgaver for å gi oppdateringer, forklaringer eller tilleggsinformasjon.
- view_comments
Hent kommenterhistorikk for en spesifikk arbeidsoppgave for å kunne gjennomgå alle diskusjonstråder.
- set_parent_child_relationship
Etabler eller endre foreldre–barn-relasjoner mellom arbeidsoppgaver for å håndtere hierarkiske strukturer.
- get_projects
Vis alle tilgjengelige prosjekter i Azure DevOps-organisasjonen for oppdagelse og valg.
- get_teams
Liste opp alle team i organisasjonen for å lette samarbeid og team-baserte operasjoner.
- get_team_members
Vis medlemsinformasjon for et spesifikt team, inkludert bruker- og rolleinformasjon.
- get_team_area_paths
Hent områdestier tilordnet team for kategorisering av arbeidsoppgaver og tilgangskontroll.
- get_team_iterations
Få tilgang til iterasjons- og sprintoppsett for team, som støtter planlegging og fremdriftssporing.
Superlad Azure DevOps med AI-assistenter
Koble enkelt AI-assistentene dine til Azure DevOps for sømløs prosjekt- og oppgavehåndtering. Opplev fremtidens DevOps-samarbeid i dag.
Hva er MCP Azure DevOps Server fra Vortiago
MCP Azure DevOps Server, utviklet av Vortiago, er en spesialisert Model Context Protocol (MCP)-server designet for å bygge bro mellom AI-assistenter og Azure DevOps-tjenester via et Python SDK. Den muliggjør sømløse naturlige språk-interaksjoner med Azure DevOps REST API, slik at brukere kan automatisere og håndtere DevOps-arbeidsflyter som oppgavehåndtering, pipeline-administrasjon, håndtering av pull requests, sprintplanlegging og grenpolicyadministrasjon. Serveren er åpen kildekode, støtter enkel integrasjon og er skreddersydd for utviklere og team som ønsker å forbedre prosjektledelse og CI/CD-automatisering med AI-drevne funksjoner.
Funksjonalitet
Hva vi kan gjøre med MCP Azure DevOps Server
MCP Azure DevOps Server åpner for et kraftig sett med funksjoner for å integrere Azure DevOps med AI-assistenter. Med denne tjenesten kan brukere automatisere opprettelse og håndtering av arbeidsoppgaver, samhandle med pipelines, håndtere pull requests og administrere sprinter og grenpolicyer, alt ved bruk av naturlig språk eller programmatisk input. Dette forbedrer produktiviteten, akselererer DevOps-prosesser og reduserer manuelt arbeid betydelig.
- Arbeidsoppgavehåndtering
- Opprett, oppdater og søk i Azure DevOps-arbeidsoppgaver med AI-drevne kommandoer.
- Pipeline-operasjoner
- Søk etter status på pipelines eller start nye pipeline-kjøringer fra samtalebaserte AI-grensesnitt.
- Pull request-håndtering
- Bruk AI-assistenter til å opprette, oppdatere og gjennomgå pull requests, og effektiviser kodegjennomganger.
- Sprintadministrasjon
- Planlegg og håndter sprinter og iterasjoner naturlig via integrerte AI-prompt.
- Grenpolicyadministrasjon
- Konfigurer og administrer grenpolicyer programmessig, og sikre etterlevelse og automatisering.
Hvordan AI-agenter drar nytte av MCP Azure DevOps Server
AI-agenter som bruker MCP Azure DevOps Server kan automatisere repeterende DevOps-oppgaver, gi sanntidsinnsikt i prosjekter og muliggjøre samtalebasert håndtering av Azure DevOps-ressurser. Dette gir raskere responstid, færre feil og økt teamproduktivitet gjennom naturlige språk-interaksjoner og intelligent automatisering på tvers av hele DevOps-livssyklusen.