Do czego służy „Azure DevOps” MCP Server?

Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) Server umożliwia asystentom AI bezproblemową interakcję z usługami Azure DevOps, działając jako pomost między żądaniami w języku naturalnym a REST API Azure DevOps. Dzięki temu serwerowi narzędzia oparte na AI mogą wykonywać różnorodne zadania związane z DevOps, takie jak wyszukiwanie i zarządzanie elementami pracy, dostęp do informacji o projektach i zespołach czy automatyzacja workflow DevOps. Udostępniając dane i operacje Azure DevOps przez interfejs MCP, serwer pozwala programistom i zespołom zwiększyć produktywność, usprawnić współpracę i automatyzować codzienne operacje DevOps bezpośrednio z poziomu asystentów AI lub środowisk deweloperskich.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie znajduje się żaden jawny zasób MCP.

Lista narzędzi

Na podstawie opisanych funkcjonalności i możliwości serwera, Azure DevOps MCP Server udostępnia następujące narzędzia:

• Wyszukiwanie elementów pracy: Wyszukiwanie elementów pracy za pomocą zapytań WIQL.
• Pobieranie szczegółów elementu pracy: Pobieranie szczegółowych informacji dla wybranych elementów pracy.
• Tworzenie elementów pracy: Dodawanie nowych zadań, błędów, user story lub innych typów elementów pracy.
• Aktualizacja elementów pracy: Modyfikacja pól i właściwości istniejących elementów pracy.
• Dodawanie komentarzy: Dodawanie komentarzy do elementów pracy.
• Wyświetlanie komentarzy: Pobieranie historii komentarzy dla elementu pracy.
• Zarządzanie relacjami nadrzędny-podrzędny: Tworzenie relacji hierarchicznych między elementami pracy.
• Pobieranie projektów: Wyświetlanie wszystkich dostępnych projektów.
• Pobieranie zespołów: Wyświetlanie wszystkich zespołów w organizacji.
• Członkowie zespołu: Podgląd listy członków zespołu.
• Ścieżki obszaru zespołu: Pobieranie ścieżek obszarów przypisanych do zespołów.
• Iteracje zespołu: Dostęp do konfiguracji sprintów/iteracji zespołu.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie elementami pracy: Programiści mogą tworzyć, aktualizować i monitorować elementy pracy (np. zadania, błędy, user story) za pomocą języka naturalnego, co usprawnia grooming backlogu i planowanie sprintów.
• Wgląd w projekty i zespoły: Zespoły mogą szybko uzyskiwać informacje o projektach, zespołach, członkostwie i strukturze organizacyjnej, co ułatwia onboarding i współpracę międzyzespołową.
• Automatyczne komentowanie i audyt: Asystenci AI mogą dodawać lub pobierać komentarze do elementów pracy, wspierając dokumentację i komunikację w workflow DevOps.
• Planowanie sprintów i iteracji: Dostęp do danych o iteracjach i ścieżkach obszarów pozwala na automatyzację planowania sprintów, przydziału zasobów i raportowania.
• Zarządzanie hierarchią i zależnościami: Tworzenie i zarządzanie relacjami nadrzędny-podrzędny między elementami pracy bezpośrednio z interfejsów konwersacyjnych, co upraszcza złożone zadania zarządzania projektami.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Personal Access Token (PAT) do Azure DevOps.
2. Instalacja Azure DevOps MCP Server: Zainstaluj za pomocą pip lub sklonuj repozytorium i zainstaluj ręcznie.
3. Lokalizacja konfiguracji: Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf.
4. Dodaj serwer MCP: Dodaj serwer MCP korzystając z poniższego fragmentu JSON:

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

5. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf, aby zastosować zmiany.

Zabezpieczenie kluczy API (Windsurf)

Stosuj zmienne środowiskowe w konfiguracji:

{
  "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. Wymagania wstępne: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Instalacja serwera: Zainstaluj paczkę przez pip lub bezpośrednio ze źródła.
3. Lokalizacja konfiguracji MCP: Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
4. Dodaj serwer MCP: Wstaw poniższy JSON:

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

5. Restartuj Claude: Uruchom ponownie aplikację, by wczytać nowy serwer MCP.

Zabezpieczenie kluczy API (Claude)

Stosuj zmienne środowiskowe w konfiguracji:

{
  "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. Wymagania wstępne: Zainstaluj Pythona i uzyskaj swój PAT Azure DevOps.
2. Instalacja pakietu: Użyj pip, aby zainstalować MCP server.
3. Otwórz ustawienia Cursor: Edytuj plik ustawień.
4. Wstaw MCP Server:

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

5. Restartuj Cursor: Uruchom ponownie aplikację.

Zabezpieczenie kluczy API (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. Wymagania wstępne: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Instalacja MCP Server: Użyj pip lub pobierz i zainstaluj ze źródła.
3. Edytuj konfigurację Cline: Znajdź i edytuj plik konfiguracyjny.
4. Dodaj serwer MCP:

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

5. Restartuj Cline: Zapisz i uruchom ponownie, by aktywować serwer.

Zabezpieczenie kluczy API (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"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP we flows

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “azure-devops” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zamienić URL na własny adres serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji, ten serwer MCP zapewnia solidną funkcjonalność integracji z Azure DevOps, z jasnymi instrukcjami konfiguracji i zakresem narzędzi, ale brakuje mu jawnych szablonów promptów i opisów zasobów. Nie dokumentuje również Roots ani obsługi sampling-u. Dlatego oceniam ten serwer MCP na solidne 7/10 pod względem praktycznej użyteczności i kompletności dokumentacji.

Ocena MCP