Azure DevOps MCP Server

Ce face serverul “Azure DevOps” MCP?

Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) Server permite asistenților AI să interacționeze fără probleme cu serviciile Azure DevOps acționând ca o punte între cererile în limbaj natural și API-ul REST Azure DevOps. Prin acest server, instrumentele alimentate de AI pot efectua o varietate de sarcini DevOps precum interogarea și gestionarea work item-urilor, accesarea informațiilor despre proiecte și echipe și automatizarea fluxurilor de lucru DevOps. Expunând datele și operațiunile Azure DevOps prin interfața MCP, acest server permite dezvoltatorilor și echipelor să crească productivitatea, să eficientizeze colaborarea și să automatizeze operațiunile DevOps zilnice direct din asistenții AI sau mediile de dezvoltare integrate.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate șabloane de prompt în repository.

Listă de Resurse

Nu sunt listate resurse MCP explicite în repository.

Listă de Instrumente

Pe baza funcționalităților descrise și a capabilităților serverului, următoarele instrumente sunt oferite de Azure DevOps MCP Server:

• Query Work Items: Caută work item-uri folosind interogări WIQL.
• Get Work Item Details: Recuperează informații detaliate pentru work item-uri specifice.
• Create Work Items: Adaugă noi sarcini, bug-uri, user story-uri sau alte tipuri de work item-uri.
• Update Work Items: Modifică câmpurile și proprietățile work item-urilor existente.
• Add Comments: Postează comentarii la work item-uri.
• View Comments: Recuperează istoricul comentariilor pentru un work item.
• Manage Parent-Child Relationships: Stabilește relații ierarhice între work item-uri.
• Get Projects: Listează toate proiectele accesibile.
• Get Teams: Listează toate echipele dintr-o organizație.
• Team Members: Vezi informații despre membrii echipelor.
• Team Area Paths: Recuperează area path-urile atribuite echipelor.
• Team Iterations: Accesează configurațiile de iterație/sprint ale echipelor.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Management Work Item-uri: Dezvoltatorii pot crea, actualiza și monitoriza work item-uri (de exemplu, sarcini, bug-uri, user story-uri) prin limbaj natural, eficientizând grooming-ul backlog-ului și planificarea sprinturilor.
• Perspective despre proiect și echipă: Echipele pot recupera rapid informații despre proiecte, echipe, membralitate și structura organizațională, îmbunătățind onboarding-ul și colaborarea între echipe.
• Comentarii automate și audit: Asistenții AI pot adăuga sau recupera comentarii pe work item-uri, ajutând la documentare și comunicare în cadrul fluxurilor DevOps.
• Planificare Sprint și Ititerații: Accesul la datele despre iterații și area path-uri ale echipei permite planificarea automată a sprinturilor, alocarea capacității și raportarea.
• Gestionarea ierarhiilor și dependențelor: Stabilește și gestionează relațiile părinte-copil între work item-uri direct din interfețe conversaționale, eficientizând sarcinile complexe de management de proiect.

Cum se configurează

Windsurf

1. Precondiții: Asigură-te că Node.js este instalat și că ai un Personal Access Token (PAT) pentru Azure DevOps.
2. Instalează Azure DevOps MCP Server: Instalează prin pip sau clonează repository-ul și instalează-l.
3. Localizează configurația: Editează fișierul de configurare Windsurf.
4. Adaugă MCP Server: Adaugă serverul MCP folosind următorul fragment JSON:

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

5. Salvează și repornește: Salvează configurația și repornește Windsurf pentru a aplica modificările.

Securizarea cheilor API (Windsurf)

Folosește variabile de mediu în configurație:

{
  "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. Precondiții: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Instalează serverul: Instalează pachetul cu pip sau direct din sursă.
3. Găsește configurația MCP: Deschide fișierul de configurare Claude.
4. Adaugă MCP Server: Introdu următorul JSON:

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

5. Repornește Claude: Repornește aplicația pentru a încărca noul MCP server.

Securizarea cheilor API (Claude)

Folosește variabile de mediu în configurație:

{
  "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. Precondiții: Instalează Python și obține PAT-ul Azure DevOps.
2. Instalează pachetul: Folosește pip pentru a instala MCP serverul.
3. Deschide setările Cursor: Editează fișierul de setări.
4. Inserează MCP Server:

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

5. Repornește Cursor: Repornește aplicația.

Securizarea cheilor 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. Asigură precondițiile: Python 3.10+, PAT Azure DevOps.
2. Instalează MCP Server: Folosește pip sau descarcă și instalează din sursă.
3. Editează configurația Cline: Localizează și editează fișierul de configurare.
4. Adaugă MCP Server:

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

5. Repornește Cline: Salvează și repornește pentru a activa serverul.

Securizarea cheilor 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"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra MCP servere în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introdu detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “azure-devops” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul URL MCP server.

Prezentare generală

Pe baza documentației disponibile, acest MCP server oferă funcționalitate de bază solidă pentru integrarea Azure DevOps, cu instrucțiuni clare de configurare și acoperire a instrumentelor, dar lipsesc șabloane de prompt explicite și descrieri de resurse. Nu sunt documentate Roots sau suport pentru sampling. Prin urmare, aș acorda acestui MCP server un scor solid de 7/10 pentru utilitate practică și completitudinea documentației.

Scor MCP