Azure DevOps MCPサーバー

「Azure DevOps」MCPサーバーは何をするものですか？

Azure DevOps MCP（Model Context Protocol）サーバーは、自然言語リクエストとAzure DevOpsサービスをつなぐ橋渡し役として機能し、AIアシスタントがAzure DevOps REST APIを介してさまざまなDevOps関連タスク（作業項目の検索・管理、プロジェクト・チーム情報の取得、DevOpsワークフローの自動化など）をシームレスに実行できるようにします。MCPインターフェースを通じてAzure DevOpsのデータや操作を公開することで、開発者やチームは生産性の向上、コラボレーションの効率化、日常的なDevOps業務の自動化をAIアシスタントや統合開発環境から直接実現できます。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

記載された特徴およびサーバーの機能に基づき、Azure DevOps MCPサーバーが提供する主なツールは以下の通りです：

• 作業項目の検索: WIQLクエリで作業項目を検索
• 作業項目の詳細取得: 特定の作業項目の詳細を取得
• 作業項目の作成: タスク・バグ・ユーザーストーリー等の新規作成
• 作業項目の更新: 既存作業項目のフィールド・プロパティを編集
• コメント追加: 作業項目へコメントを投稿
• コメント閲覧: 作業項目のコメント履歴を取得
• 親子関係の管理: 作業項目間の階層関係を構築
• プロジェクト一覧取得: 参照可能な全プロジェクトの一覧取得
• チーム一覧取得: 組織内の全チームの一覧取得
• チームメンバー情報: チームメンバー情報の閲覧
• チームのエリアパス: チームに割り当てられたエリアパスの取得
• チームイテレーション: チームのイテレーション／スプリント構成の取得

このMCPサーバーのユースケース

• 作業項目管理: 開発者が自然言語でタスクやバグ、ユーザーストーリーなどの作成・更新・監視を行え、バックログ整理やスプリント計画が効率化
• プロジェクト・チームインサイト: プロジェクト・チーム・メンバーシップ・組織構造などの情報を素早く取得し、オンボーディングやチーム間連携を促進
• 自動コメント・監査: AIアシスタントが作業項目へのコメント追加や履歴取得を行い、ドキュメント化やDevOps内のコミュニケーションをサポート
• スプリント・イテレーション計画: チームのイテレーションやエリアパス情報を利用し、自動でスプリント計画やキャパシティ配分、レポートを実現
• 階層・依存関係管理: 会話型インターフェイスから作業項目間の親子関係を管理し、複雑なプロジェクト管理業務を効率化

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.jsがインストールされ、Azure DevOpsのPersonal Access Token（PAT）を取得済みであること。
2. Azure DevOps MCPサーバーのインストール: pipでインストールまたはリポジトリをクローンしてインストール。
3. 設定ファイルの特定: Windsurfの設定ファイルを編集。
4. MCPサーバーの追加: 以下のJSONスニペットを追加します。

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

5. 保存と再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動して反映。

APIキーの安全な管理（Windsurf）

設定で環境変数を使用してください：

{
  "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. 前提条件: Python 3.10以上、Azure DevOps PAT。
2. サーバーのインストール: pipまたはソースから直接インストール。
3. MCP設定の確認: Claudeの設定ファイルを開く。
4. MCPサーバーの追加: 以下のJSONを挿入。

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

5. Claudeの再起動: MCPサーバーを読み込むためアプリを再起動。

APIキーの安全な管理（Claude）

設定で環境変数を使用してください：

{
  "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. 前提条件: PythonのインストールおよびAzure DevOps PATの取得。
2. パッケージのインストール: pipでMCPサーバーをインストール。
3. Cursor設定の編集: 設定ファイルを編集。
4. MCPサーバーの挿入:

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

5. Cursorの再起動: アプリを再起動。

APIキーの安全な管理（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. 前提条件の確認: Python 3.10以上、Azure DevOps PAT。
2. MCPサーバーのインストール: pipまたはソースからインストール。
3. Cline設定の編集: 設定ファイルを特定し、編集。
4. MCPサーバーの追加:

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

5. Clineの再起動: 保存し再起動。

APIキーの安全な管理（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"
      }
    }
  }
}

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセスできます。“azure-devops"は実際のMCPサーバー名に、URLはあなたのMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

提供されているドキュメントから、このMCPサーバーはAzure DevOps統合のための堅実な基本機能を備え、明確なセットアップ手順とツールカバレッジが示されていますが、プロンプトテンプレートやリソース記述はありません。Rootsやサンプリングサポートも未記載です。実用性とドキュメント充実度の観点から、このMCPサーバーに7/10の評価を付けます。

MCPスコア