Azure DevOps MCP Sunucusu

“Azure DevOps” MCP Sunucusu ne yapar?

Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarının doğal dil istekleriyle Azure DevOps servisleriyle sorunsuz etkileşim kurmasını sağlar; bu, doğal dil talepleriyle Azure DevOps REST API arasında köprü görevi görür. Bu sunucu aracılığıyla, yapay zeka destekli araçlar; iş öğelerini sorgulama ve yönetme, proje ve ekip bilgilerine erişme ve DevOps iş akışlarını otomatikleştirme gibi çeşitli DevOps ile ilgili görevleri gerçekleştirebilir. Azure DevOps verilerini ve işlemlerini MCP arayüzü üzerinden sunarak geliştiricilerin ve ekiplerin üretkenliğini artırmasına, iş birliğini kolaylaştırmasına ve günlük DevOps işlemlerini doğrudan yapay zeka asistanlarından ya da entegre geliştirme ortamlarından otomatikleştirmesine olanak tanır.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda açık MCP kaynağı listelenmemiştir.

Araç Listesi

Açıklanan özellikler ve sunucunun yetenekleri göz önünde bulundurularak, Azure DevOps MCP Sunucusu şu araçları sağlar:

• İş Öğelerini Sorgula: WIQL sorguları ile iş öğelerini arayın.
• İş Öğesi Detaylarını Getir: Belirli iş öğeleri için ayrıntılı bilgi alın.
• İş Öğesi Oluştur: Yeni görev, hata, kullanıcı hikayesi veya diğer iş öğesi türlerini ekleyin.
• İş Öğesi Güncelle: Mevcut iş öğelerinin alanlarını ve özelliklerini değiştirin.
• Yorum Ekle: İş öğelerine yorum gönderin.
• Yorumları Görüntüle: Bir iş öğesinin yorum geçmişini alın.
• Ebeveyn-Çocuk İlişkilerini Yönetin: İş öğeleri arasında hiyerarşik ilişkiler kurun.
• Projeleri Getir: Erişilebilir tüm projelerin listesini alın.
• Ekipleri Getir: Bir organizasyondaki tüm ekiplerin listesini alın.
• Ekip Üyeleri: Ekip üyelik bilgilerini görüntüleyin.
• Ekip Alan Yolları: Takımlara atanmış alan yollarını alın.
• Ekip İterasyonları: Takım iterasyon/sprint yapılandırmalarına erişin.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• İş Öğesi Yönetimi: Geliştiriciler, iş öğelerini (örn. görevler, hatalar, kullanıcı hikayeleri) doğal dil ile oluşturabilir, güncelleyebilir ve izleyebilir; böylece backlog düzenlemesi ve sprint planlaması daha verimli hale gelir.
• Proje ve Ekip İçgörüleri: Ekipler, projeler, ekipler, üyelikler ve organizasyon yapısı hakkında bilgileri hızlıca alabilir; bu da işe alıştırma ve ekipler arası iş birliğini iyileştirir.
• Otomatik Yorumlama ve Denetim: Yapay zeka asistanları iş öğelerine yorum ekleyebilir veya alabilir, böylece DevOps iş akışları içinde dokümantasyon ve iletişime destek olur.
• Sprint ve İterasyon Planlama: Takım iterasyonu ve alan yolu verilerine erişim, otomatik sprint planlaması, kapasite tahsisi ve raporlama sağlar.
• Hiyerarşi ve Bağımlılık Yönetimi: İş öğeleri arasındaki ebeveyn-çocuk ilişkilerini doğrudan konuşma arayüzlerinden kurup yönetmek, karmaşık proje yönetim görevlerini kolaylaştırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Gereksinimler: Node.js’in kurulu olduğundan ve Azure DevOps için bir Kişisel Erişim Jetonu’na (PAT) sahip olduğunuzdan emin olun.
2. Azure DevOps MCP Sunucusunu Kurun: Pip ile yükleyin veya depoyu klonlayıp kurulum yapın.
3. Yapılandırmayı Bulun: Windsurf yapılandırma dosyasını düzenleyin.
4. MCP Sunucusu Ekleyin: Aşağıdaki JSON kodunu kullanarak MCP sunucusunu ekleyin:

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

5. Kaydedin ve Yeniden Başlatın: Yapılandırmanızı kaydedin ve değişikliklerin geçerli olması için Windsurf’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama (Windsurf)

Yapılandırmanızda ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "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. Gereksinimler: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. Sunucuyu Kurun: Pip ile paketi kurun veya kaynaktan yükleyin.
3. MCP Yapılandırmasını Bulun: Claude’un yapılandırma dosyasını açın.
4. MCP Sunucusu Ekleyin: Şu JSON’u ekleyin:

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

5. Claude’u Yeniden Başlatın: Uygulamayı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama (Claude)

Yapılandırmanızda ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "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. Gereksinimler: Python’u kurun ve Azure DevOps PAT’inizi alın.
2. Paketi Kurun: MCP sunucusunu pip ile kurun.
3. Cursor Ayarlarını Açın: Ayarlar dosyasını düzenleyin.
4. MCP Sunucusu Ekleyin:

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

5. Cursor’u Yeniden Başlatın: Uygulamayı yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama (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. Gereksinimleri Karşılayın: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. MCP Sunucusunu Kurun: Pip ile veya kaynaktan yükleyin.
3. Cline Yapılandırmasını Düzenleyin: Yapılandırma dosyasını bulun ve düzenleyin.
4. MCP Sunucusu Ekleyin:

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

5. Cline’ı Yeniden Başlatın: Kaydedin ve sunucuyu etkinleştirmek için yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Güvenli Saklama (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"
      }
    }
  }
}

MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucunuzun detaylarını şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “azure-devops” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyona göre, bu MCP sunucusu Azure DevOps entegrasyonu için sağlam temel işlevler sunar; net kurulum talimatları ve araç kapsamı mevcuttur, ancak açık prompt şablonları ve kaynak tanımları eksiktir. Roots veya örnekleme desteği de belgelenmemiştir. Bu nedenle, bu MCP sunucusunu pratik kullanılabilirlik ve dokümantasyon tamlığı açısından sağlam bir 7/10 olarak değerlendiriyorum.

MCP Puanı