Server MCP di Azure DevOps

Cosa fa il Server MCP “Azure DevOps”?

Il Server MCP (Model Context Protocol) di Azure DevOps permette agli assistenti AI di interagire in modo fluido con i servizi Azure DevOps, fungendo da ponte tra richieste in linguaggio naturale e l’API REST di Azure DevOps. Grazie a questo server, strumenti basati su AI possono eseguire varie attività DevOps come interrogare e gestire work item, accedere a informazioni di progetto e team e automatizzare i flussi di lavoro DevOps. Esporre dati e operazioni di Azure DevOps tramite l’interfaccia MCP consente a sviluppatori e team di aumentare la produttività, semplificare la collaborazione e automatizzare le attività DevOps quotidiane direttamente dai loro assistenti AI o ambienti di sviluppo integrati.

Elenco dei Prompt

Nessun prompt template è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata nel repository.

Elenco degli Strumenti

In base alle caratteristiche descritte e alle capacità del server, il Server MCP di Azure DevOps offre i seguenti strumenti:

• Interrogare Work Item: ricerca work item utilizzando query WIQL.
• Ottenere Dettagli Work Item: recupera informazioni dettagliate per specifici work item.
• Creare Work Item: aggiungi nuovi task, bug, user story o altri tipi di work item.
• Aggiornare Work Item: modifica campi e proprietà di work item esistenti.
• Aggiungere Commenti: inserisci commenti sui work item.
• Visualizzare Commenti: recupera la cronologia dei commenti di un work item.
• Gestione Relazioni Padre-Figlio: stabilisci relazioni gerarchiche tra work item.
• Ottenere Progetti: elenca tutti i progetti accessibili.
• Ottenere Team: elenca tutti i team all’interno di un’organizzazione.
• Membri del Team: visualizza le informazioni di appartenenza ai team.
• Percorsi Area Team: recupera i percorsi area assegnati ai team.
• Iterazioni Team: accedi alle configurazioni di iterazione/sprint dei team.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Work Item: gli sviluppatori possono creare, aggiornare e monitorare work item (es. task, bug, user story) tramite linguaggio naturale, rendendo più efficiente il grooming del backlog e la pianificazione degli sprint.
• Insight su Progetto e Team: i team possono recuperare rapidamente informazioni su progetti, team, appartenenze e struttura organizzativa, migliorando onboarding e collaborazione inter-team.
• Commenti e Audit Automatici: gli assistenti AI possono aggiungere o recuperare commenti sui work item, supportando la documentazione e la comunicazione nei flussi DevOps.
• Pianificazione Sprint e Iterazioni: l’accesso ai dati di iterazione del team e ai percorsi area consente la pianificazione automatica degli sprint, l’allocazione della capacità e la reportistica.
• Gestione Gerarchie e Dipendenze: stabilisci e gestisci relazioni padre-figlio tra work item direttamente da interfacce conversazionali, semplificando la gestione di progetti complessi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js sia installato e di avere un Personal Access Token (PAT) per Azure DevOps.
2. Installa il Server MCP di Azure DevOps: Installa tramite pip oppure clona il repository e installa manualmente.
3. Individua la Configurazione: Modifica il file di configurazione di Windsurf.
4. Aggiungi il Server MCP: Aggiungi il server MCP utilizzando il seguente snippet JSON:

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

5. Salva e Riavvia: Salva la configurazione e riavvia Windsurf per applicare le modifiche.

Protezione delle API Key (Windsurf)

Usa le variabili d’ambiente nella configurazione:

{
  "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. Prerequisiti: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Installa il Server: Installa il pacchetto tramite pip o direttamente dalla sorgente.
3. Trova la Configurazione MCP: Apri il file di configurazione di Claude.
4. Aggiungi il Server MCP: Inserisci il seguente JSON:

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

5. Riavvia Claude: Riavvia l’app per caricare il nuovo server MCP.

Protezione delle API Key (Claude)

Usa le variabili d’ambiente nella configurazione:

{
  "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. Prerequisiti: Installa Python e ottieni il tuo PAT di Azure DevOps.
2. Installa il Pacchetto: Usa pip per installare il server MCP.
3. Apri le Impostazioni di Cursor: Modifica il file delle impostazioni.
4. Inserisci il Server MCP:

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

5. Riavvia Cursor: Riavvia l’app.

Protezione delle API Key (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. Verifica i prerequisiti: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Installa il Server MCP: Usa pip oppure scarica e installa dalla sorgente.
3. Modifica la Configurazione di Cline: Individua e modifica il file di configurazione.
4. Aggiungi il Server MCP:

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

5. Riavvia Cline: Salva e riavvia per attivare il server.

Protezione delle API Key (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"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow di FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “azure-devops” con il nome reale del tuo server MCP e l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla documentazione disponibile, questo server MCP offre solide funzionalità di base per l’integrazione con Azure DevOps, istruzioni chiare per la configurazione e copertura degli strumenti, ma manca di template prompt espliciti e descrizioni delle risorse. Non sono documentati Roots o il supporto sampling. Per questi motivi, valuterei questo server MCP con un solido 7/10 per usabilità pratica e completezza della documentazione.

MCP Score