
Azure DevOps MCP-server
Azure DevOps MCP-server fungerer som en bro mellom forespørsler på naturlig språk og Azure DevOps REST API, som gjør det mulig for AI-assistenter og verktøy å a...
Integrer DevRev sine API-er i dine AI-flyter—håndter arbeidsoppgaver, forbedringer og automatiser prosjektoppgaver med DevRev MCP-serveren i FlowHunt.
DevRev MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å gi omfattende tilgang til DevRev sine API-er, og muliggjør sømløs integrasjon av DevRev-plattformens funksjonalitet i AI-assistenter og utvikler-arbeidsflyter. Gjennom denne serveren kan brukere programmessig samhandle med DevRev for å håndtere arbeidsoppgaver (som saker og billetter), administrere deler (forbedringer), utføre avanserte søk på tvers av DevRev-data og hente brukerinformasjon. Ved å eksponere disse mulighetene gir DevRev MCP-serveren AI-agenter og klienter muligheten til å automatisere, søke og administrere DevRev-ressurser, og støtter brukstilfeller som databaseforespørsler, arbeidsflytautomatisering og kontekstsensitiv utviklerhjelp.
Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført i den tilgjengelige dokumentasjonen eller koden. Ressursprimitiver er ikke detaljert i README eller synlige filer.
Ingen Windsurf-spesifikke instruksjoner er oppgitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
claude_desktop_config.json
-filen for å legge til DevRev MCP-serveren:"mcpServers": {
"devrev": {
"command": "uvx",
"args": [
"devrev-mcp"
],
"env": {
"DEVREV_API_KEY": "DIN_DEVREV_API_NØKKEL"
}
}
}
Merk: For utvikling eller upubliserte servere, bruk følgende konfigurasjon:
"mcpServers": { "devrev": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "Sti til src/devrev_mcp-katalogen", "run", "devrev-mcp" ], "env": { "DEVREV_API_KEY": "DIN_DEVREV_API_NØKKEL" } } }
Ingen Cursor-spesifikke instruksjoner er oppgitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.
Ingen Cline-spesifikke instruksjoner er oppgitt i den tilgjengelige dokumentasjonen.
API-nøkler konfigureres via env
-seksjonen i din konfigurasjons-JSON:
"env": {
"DEVREV_API_KEY": "DIN_DEVREV_API_NØKKEL"
}
Dette holder API-nøkkelen din sikker og utenfor kodebasen.
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen legger du inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:
{
"devrev": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://dinmcpserver.eksempel/stimcptilurl"
}
}
Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “devrev” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Beskriver DevRev MCP-server og dens muligheter |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompt-maler er spesifisert |
Liste over Ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser oppført |
Liste over Verktøy | ✅ | Flere verktøy for arbeidsoppgaver, deler, søk og brukerinformasjon |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Instruksjoner for bruk av env i konfigurasjon |
Sampling-støtte (mindre viktig for vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |
Vår mening:
Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir DevRev MCP-serveren tydelige verktøydefinisjoner og oppsettinstruksjoner for Claude, men mangler prompt-maler, eksplisitte ressursdefinisjoner og informasjon om sampling- eller roots-støtte. Prosjektet har åpen kildekode-lisens, minst ett verktøy og noe aktivitet i fellesskapet, men vil dra nytte av mer omfattende dokumentasjon og flere plattformspesifikke instruksjoner.
Har en LISENS | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall Forks | 3 |
Antall Stjerner | 4 |
MCP-vurdering: 5/10
Selv om prosjektet er funksjonelt med god dekning av viktige verktøy og åpen lisensiering, mangler det noen sentrale MCP-funksjoner (prompter, ressurser, sampling, roots) samt mer robuste tverrplattform-oppsettinstruksjoner.
DevRev MCP-serveren eksponerer DevRev sitt API som en Model Context Protocol (MCP) server, slik at AI-agenter og klienter kan samhandle med arbeidsoppgaver, forbedringer, søk og brukerkontekst for arbeidsflytautomatisering og prosjektstyring.
Den inkluderer verktøy for å søke i DevRev, hente og oppdatere arbeidsoppgaver, opprette og administrere forbedringer (kalt deler), og få tilgang til gjeldende brukerinformasjon. Dette muliggjør ende-til-ende prosjektautomatisering og analyse i FlowHunt.
Lagre DevRev API-nøkkelen din ved å bruke `env`-seksjonen i din konfigurasjons-JSON (f.eks. 'DEVREV_API_KEY'). Dette holder nøkkelen sikker og adskilt fra kildekoden din.
Ja! Legg til MCP-komponenten i flyten din, konfigurer DevRev MCP-serverdetaljene, og AI-agenten din kan samhandle programmessig med DevRev-ressurser.
Automatisert håndtering av arbeidsoppgaver, planlegging av forbedringer, avansert søk, henting av brukerkontekst og rapportering/analyse—alt integrert med FlowHunt sine kraftige automatiseringspipelines.
Automatiser og administrer DevRev-prosjekter og forbedringer enkelt fra FlowHunt. Koble til, konfigurer og akselerer utviklingsprosessen din!
Azure DevOps MCP-server fungerer som en bro mellom forespørsler på naturlig språk og Azure DevOps REST API, som gjør det mulig for AI-assistenter og verktøy å a...
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...
Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...