Vad gör “Azure DevOps” MCP-servern?

Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) Server möjliggör för AI-assistenter att sömlöst interagera med Azure DevOps-tjänster genom att fungera som en brygga mellan förfrågningar i naturligt språk och Azure DevOps REST API. Genom denna server kan AI-drivna verktyg utföra olika DevOps-relaterade uppgifter såsom att söka och hantera arbetsuppgifter, få tillgång till projekt- och teaminformation samt automatisera DevOps-arbetsflöden. Genom att exponera Azure DevOps-data och funktioner via MCP-gränssnittet gör denna server det möjligt för utvecklare och team att öka produktiviteten, effektivisera samarbetet och automatisera vardagliga DevOps-operationer direkt från sina AI-assistenter eller integrerade utvecklingsmiljöer.

Lista över prompts

Inga prompt-mallar nämns i repositoriet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i repositoriet.

Lista över verktyg

Baserat på de beskrivna funktionerna och serverns kapacitet tillhandahåller Azure DevOps MCP-servern följande verktyg:

• Sök arbetsuppgifter: Sök efter arbetsuppgifter med WIQL-frågor.
• Hämta arbetsuppgiftsdetaljer: Hämta detaljerad information för specifika arbetsuppgifter.
• Skapa arbetsuppgifter: Lägg till nya uppgifter, buggar, användarhistorier eller andra arbetsuppgiftstyper.
• Uppdatera arbetsuppgifter: Ändra fält och egenskaper på befintliga arbetsuppgifter.
• Lägg till kommentarer: Publicera kommentarer till arbetsuppgifter.
• Visa kommentarer: Hämta kommentars-historik för en arbetsuppgift.
• Hantera förälder-barn-relationer: Etablera hierarkiska relationer mellan arbetsuppgifter.
• Hämta projekt: Lista alla tillgängliga projekt.
• Hämta team: Lista alla team inom en organisation.
• Teammedlemmar: Visa information om teammedlemskap.
• Team Area Paths: Hämta områdesvägar tilldelade till team.
• Teamiterationer: Få tillgång till teamets iteration-/sprint-konfigurationer.

Användningsområden för denna MCP-server

• Arbetsuppgiftshantering: Utvecklare kan skapa, uppdatera och övervaka arbetsuppgifter (t.ex. uppgifter, buggar, användarhistorier) via naturligt språk, vilket gör backloggranskning och sprintplanering effektivare.
• Projekt- och teaminsikter: Team kan snabbt hämta information om projekt, team, medlemskap och organisationsstruktur, vilket förbättrar onboarding och samarbete mellan team.
• Automatiserad kommentering och granskning: AI-assistenter kan lägga till eller hämta kommentarer på arbetsuppgifter, vilket underlättar dokumentation och kommunikation inom DevOps-arbetsflöden.
• Sprint- och iterationsplanering: Tillgång till data om teamiterationer och områdesvägar möjliggör automatiserad sprintplanering, kapacitetsallokering och rapportering.
• Hantering av hierarkier och beroenden: Etablera och hantera förälder-barn-relationer mellan arbetsuppgifter direkt från konversationsgränssnitt, vilket förenklar komplex projektledning.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Se till att Node.js är installerat och att du har en personlig åtkomsttoken (PAT) för Azure DevOps.
2. Installera Azure DevOps MCP-servern: Installera via pip eller klona repositoriet och installera.
3. Lokalisera konfigurationen: Redigera Windsurf-konfigurationsfilen.
4. Lägg till MCP-servern: Lägg till MCP-servern med följande JSON-exempel:

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

5. Spara och starta om: Spara din konfiguration och starta om Windsurf för att tillämpa ändringarna.

Skydda API-nycklar (Windsurf)

Använd miljövariabler i din konfiguration:

{
  "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. Förutsättningar: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. Installera servern: Installera paketet via pip eller direkt från källan.
3. Hitta MCP-konfigurationen: Öppna Claudes konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP-servern: Infoga följande JSON:

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

5. Starta om Claude: Starta om appen för att ladda den nya MCP-servern.

Skydda API-nycklar (Claude)

Använd miljövariabler i din konfiguration:

{
  "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. Förutsättningar: Installera Python och skaffa din Azure DevOps PAT.
2. Installera paketet: Använd pip för att installera MCP-servern.
3. Öppna Cursor-inställningar: Redigera inställningsfilen.
4. Infoga MCP-servern:

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

5. Starta om Cursor: Starta om appen.

Skydda API-nycklar (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. Säkerställ förutsättningar: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. Installera MCP-server: Använd pip eller ladda ner och installera från källan.
3. Redigera Cline-konfigurationen: Lokalisera och redigera konfigurationsfilen.
4. Lägg till MCP-servern:

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

5. Starta om Cline: Spara och starta om för att aktivera servern.

Skydda API-nycklar (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"
      }
    }
  }
}

Hur använder man denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serverdetaljer enligt följande JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu kapabel att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “azure-devops” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation erbjuder denna MCP-server gedigen kärnfunktionalitet för integration med Azure DevOps, med tydliga installationsanvisningar och verktygstäckning, men saknar explicita prompt-mallar och resursspecifikationer. Roots eller sampling-stöd är inte dokumenterat. Därför bedömer jag denna MCP-server till en stabil 7/10 för praktisk användbarhet och dokumentationskompletthet.

MCP-poäng