O que faz o Servidor “Azure DevOps” MCP?

O Servidor Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) permite que assistentes de IA interajam de forma transparente com os serviços do Azure DevOps, atuando como uma ponte entre solicitações em linguagem natural e a API REST do Azure DevOps. Por meio deste servidor, ferramentas alimentadas por IA podem executar diversas tarefas relacionadas ao DevOps, como consultar e gerenciar itens de trabalho, acessar informações de projetos e equipes e automatizar fluxos de trabalho DevOps. Ao expor dados e operações do Azure DevOps via interface MCP, este servidor permite que desenvolvedores e equipes aumentem a produtividade, agilizem a colaboração e automatizem operações DevOps do dia a dia diretamente de seus assistentes de IA ou ambientes de desenvolvimento integrados.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está listado no repositório.

Lista de Ferramentas

Com base nas funcionalidades e capacidades descritas, as seguintes ferramentas são fornecidas pelo Servidor Azure DevOps MCP:

• Consultar Itens de Trabalho: Pesquise itens de trabalho usando consultas WIQL.
• Obter Detalhes do Item de Trabalho: Recupere informações detalhadas de itens de trabalho específicos.
• Criar Itens de Trabalho: Adicione novas tarefas, bugs, histórias de usuário ou outros tipos de item de trabalho.
• Atualizar Itens de Trabalho: Modifique campos e propriedades de itens de trabalho existentes.
• Adicionar Comentários: Poste comentários em itens de trabalho.
• Visualizar Comentários: Recupere o histórico de comentários de um item de trabalho.
• Gerenciar Relações Pai-Filho: Estabeleça relações hierárquicas entre itens de trabalho.
• Obter Projetos: Liste todos os projetos acessíveis.
• Obter Equipes: Liste todas as equipes dentro de uma organização.
• Membros da Equipe: Visualize informações de associação da equipe.
• Caminhos de Área da Equipe: Recupere os caminhos de área atribuídos às equipes.
• Iterações da Equipe: Acesse configurações de iteração/sprint das equipes.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gestão de Itens de Trabalho: Desenvolvedores podem criar, atualizar e monitorar itens de trabalho (ex: tarefas, bugs, histórias de usuário) via linguagem natural, tornando o refinamento do backlog e o planejamento de sprints mais eficientes.
• Insights de Projetos e Equipes: Equipes podem rapidamente obter informações sobre projetos, equipes, membros e estrutura organizacional, facilitando onboarding e colaboração entre equipes.
• Comentário e Auditoria Automatizados: Assistentes de IA podem adicionar ou recuperar comentários em itens de trabalho, auxiliando na documentação e comunicação dentro dos fluxos DevOps.
• Planejamento de Sprint e Iteração: O acesso a dados de iteração e caminhos de área da equipe permite o planejamento de sprints automatizado, alocação de capacidade e geração de relatórios.
• Gestão de Hierarquia e Dependências: Estabeleça e gerencie relações pai-filho entre itens de trabalho diretamente de interfaces conversacionais, agilizando tarefas complexas de gestão de projetos.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js está instalado e que você possui um Token de Acesso Pessoal (PAT) do Azure DevOps.
2. Instale o Servidor Azure DevOps MCP: Instale via pip ou clone o repositório e instale.
3. Localize a Configuração: Edite o arquivo de configuração do Windsurf.
4. Adicione o Servidor MCP: Adicione o servidor MCP usando o seguinte trecho JSON:

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

5. Salve e Reinicie: Salve sua configuração e reinicie o Windsurf para aplicar as alterações.

Protegendo as Chaves de API (Windsurf)

Use variáveis de ambiente na sua configuração:

{
  "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. Pré-requisitos: Python 3.10+, PAT do Azure DevOps.
2. Instale o Servidor: Instale o pacote via pip ou diretamente do código-fonte.
3. Encontre a Configuração MCP: Abra o arquivo de configuração do Claude.
4. Adicione o Servidor MCP: Insira o seguinte JSON:

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

5. Reinicie o Claude: Reinicie o aplicativo para carregar o novo servidor MCP.

Protegendo as Chaves de API (Claude)

Use variáveis de ambiente na sua configuração:

{
  "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. Pré-requisitos: Instale o Python e obtenha seu PAT do Azure DevOps.
2. Instale o Pacote: Use o pip para instalar o servidor MCP.
3. Abra as Configurações do Cursor: Edite o arquivo de configurações.
4. Insira o Servidor MCP:

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

5. Reinicie o Cursor: Reinicie o aplicativo.

Protegendo as Chaves de 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. Verifique os pré-requisitos: Python 3.10+, PAT do Azure DevOps.
2. Instale o Servidor MCP: Use pip ou baixe e instale do código-fonte.
3. Edite a Configuração do Cline: Localize e edite o arquivo de configuração.
4. Adicione o Servidor MCP:

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

5. Reinicie o Cline: Salve e reinicie para ativar o servidor.

Protegendo as Chaves de 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"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA agora poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “azure-devops” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível, este servidor MCP oferece uma funcionalidade central sólida para integração com Azure DevOps, com instruções de configuração claras e boa cobertura de ferramentas, mas não possui templates de prompt explícitos e descrições de recursos. Não documenta Roots ou suporte a amostragem. Portanto, avalio este servidor MCP com uma nota sólida de 7/10 para usabilidade prática e completude da documentação.

Pontuação MCP