AI-agent til Azure DevOps
Forbind AI-assistenter problemfrit med Azure DevOps ved hjælp af MCP Azure DevOps Server integrationen. Giv dit team mulighed for at håndtere arbejdsopgaver, projekter og teams gennem naturlige sprogkommandoer, mens de udnytter Azure DevOps REST API’s solide funktionalitet. Strømlin projektstyring, automatiser rutineopgaver og accelerér udviklingscyklusser med intelligente, samtalebaserede workflows.
Effektiv styring af arbejdsopgaver
Automatiser og forbedr dine Azure DevOps-workflows med naturlige sprogkommandoer. Forespørg, opret, opdater og administrer arbejdsopgaver direkte gennem din AI-assistent og reducer manuel indtastning samt fremskynd projektsporing. Giv dit team mulighed for nemt at finde og opdatere bugs, opgaver og brugerhistorier.
- Forespørg arbejdsopgaver.
- Søg og filtrér arbejdsopgaver ved hjælp af WIQL-forespørgsler for øjeblikkelig indsigt.
- Opret & opdater opgaver.
- Tilføj eller redigér nemt opgaver, bugs og user stories via samtalebaserede prompts.
- Kommentarstyring.
- Post og hent kommentarer på arbejdsopgaver for bedre teamsamarbejde.
- Forældre-barn-relationer.
- Etabler og styr hierarkier for arbejdsopgaver for bedre projektorganisering.
Kraftfulde projekt- og teamindsigter
Få øjeblikkelig adgang til projektstrukturer, teammedlemskaber, områder og iterationer. Brug din AI-assistent til at hente og vise alle tilgængelige projekter, teamdetaljer og sprint-konfigurationer, så dit team får et klart overblik over din DevOps-organisation.
- Projekt-oversigt.
- Vis alle tilgængelige projekter i din Azure DevOps-organisation.
- Teamoversigt.
- Vis teams, deres medlemmer og tildelte områdeveje let.
- Iteration-sporing.
- Få adgang til og administrér team sprint- og iterationskonfigurationer med lethed.
Skalerbar og sikker integration
Bygget med MCP Python SDK, sikrer denne integration sikker, skalerbar adgang til Azure DevOps via personlige adgangstokens. Konfigurer og implementér nemt serveren, og udvid funktionaliteten, når dine behov vokser—pipeline-operationer, pull requests og mere er planlagt til fremtidige versioner.
- Sikker API-adgang.
- Godkend med personlige adgangstokens for robust sikkerhed.
- Simpel konfiguration.
- Nemt setup med miljøvariabler for hurtig implementering.
- Fremtidssikret.
- Pipeline, pull request og sprint-håndtering kommer snart.
MCP INTEGRATION
Tilgængelige Azure DevOps MCP Integration-værktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Azure DevOps MCP-integrationen:
- query_work_items
Søg efter Azure DevOps-arbejdsopgaver med WIQL-forespørgsler for at filtrere og finde opgaver, bugs og andre elementer.
- get_work_item_details
Hent komplet information om en specifik arbejdsopgave via dens ID, inklusiv alle felter og historik.
- create_work_item
Tilføj nye arbejdsopgaver såsom opgaver, bugs eller user stories ved at angive projekt, type og feltværdier.
- update_work_item
Redigér felter og egenskaber for eksisterende arbejdsopgaver, inklusiv statusændringer og feltopdateringer.
- add_comment
Tilføj kommentarer til arbejdsopgaver for at give opdateringer, forklaringer eller yderligere information.
- view_comments
Hent kommentarhistorikken for en specifik arbejdsopgave, så alle diskussionstråde kan gennemgås.
- set_parent_child_relationship
Etabler eller redigér forældre-barn-relationer mellem arbejdsopgaver for at styre hierarkiske strukturer.
- get_projects
Vis alle tilgængelige projekter i Azure DevOps-organisationen til opdagelse og valg.
- get_teams
Vis alle teams i organisationen for at fremme samarbejde og team-baserede operationer.
- get_team_members
Se medlemsoplysninger for et specifikt team, inklusiv brugeroplysninger og roller.
- get_team_area_paths
Hent områdeveje, der er tildelt teams til kategorisering og adgangskontrol af arbejdsopgaver.
- get_team_iterations
Få adgang til iteration- og sprint-konfigurationer for teams, der understøtter planlægning og fremdriftssporing.
Supercharge Azure DevOps med AI-assistenter
Forbind nemt dine AI-assistenter med Azure DevOps for problemfri projekt- og opgavestyring. Oplev fremtiden for DevOps-samarbejde i dag.
Hvad er MCP Azure DevOps Server fra Vortiago
MCP Azure DevOps Server, udviklet af Vortiago, er en specialiseret Model Context Protocol (MCP) server designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og Azure DevOps-tjenester via et Python SDK. Den muliggør problemfri naturlige sprog-interaktioner med Azure DevOps REST API, så brugere kan automatisere og styre DevOps-workflows som sporing af arbejdsopgaver, pipeline-håndtering, pull request-operationer, sprint-planlægning og administration af branch policies. Serveren er open source, understøtter nem integration og er målrettet udviklere og teams, der ønsker at forbedre projektstyring og CI/CD-automatisering med AI-drevne funktioner.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med MCP Azure DevOps Server
MCP Azure DevOps Server låser op for et kraftfuldt sæt funktioner til integration af Azure DevOps med AI-assistenter. Med denne service kan brugere automatisere oprettelse og styring af arbejdsopgaver, interagere med pipelines, håndtere pull requests og administrere sprints og branch policies, alt sammen ved hjælp af naturligt sprog eller programmatiske input. Dette forbedrer produktiviteten væsentligt, accelererer DevOps-processer og reducerer manuelt arbejde.
- Styring af arbejdsopgaver
- Opret, opdater og forespørg Azure DevOps-arbejdsopgaver med AI-drevne kommandoer.
- Pipeline-operationer
- Forespørg status på pipelines eller udløs nye pipeline-kørsler fra samtalebaserede AI-grænseflader.
- Pull request-håndtering
- Brug AI-assistenter til at oprette, opdatere og gennemgå pull requests og strømline kodegennemgang.
- Sprint-styring
- Planlæg og styr sprints og iterationer naturligt via integrerede AI-prompts.
- Administration af branch policies
- Konfigurer og administrér branch policies programmæssigt og sikr compliance og automatisering.
Sådan gavner AI-agenter af MCP Azure DevOps Server
AI-agenter, der bruger MCP Azure DevOps Server, kan automatisere gentagne DevOps-opgaver, give realtidsindsigter i projekter og muliggøre samtalebaseret styring af Azure DevOps-ressourcer. Det resulterer i hurtigere svartider, færre fejl og øget teamproduktivitet ved at tillade naturlige sproginteraktioner og intelligent automatisering på tværs af hele DevOps-livscyklussen.