Máy chủ Azure DevOps MCP

Máy chủ “Azure DevOps” MCP làm gì?

Azure DevOps MCP (Model Context Protocol) Server cho phép trợ lý AI tương tác mượt mà với dịch vụ Azure DevOps bằng cách làm cầu nối giữa các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên và Azure DevOps REST API. Thông qua máy chủ này, các công cụ tích hợp AI có thể thực hiện đa dạng tác vụ DevOps như truy vấn và quản lý work item, truy cập thông tin dự án và nhóm, tự động hóa quy trình DevOps. Bằng cách công khai dữ liệu và thao tác Azure DevOps qua giao diện MCP, máy chủ này giúp nhà phát triển và nhóm nâng cao năng suất, tối ưu hợp tác và tự động hóa các công việc DevOps hàng ngày ngay từ trợ lý AI hoặc môi trường phát triển tích hợp.

Danh sách Prompt

Không có prompt template nào được đề cập trong repository.

Danh sách Resource

Không có resource MCP rõ ràng nào được liệt kê trong repository.

Danh sách Công cụ

Dựa trên các tính năng và khả năng của máy chủ, các công cụ sau được cung cấp bởi Azure DevOps MCP Server:

• Truy vấn Work Item: Tìm kiếm work item bằng truy vấn WIQL.
• Lấy chi tiết Work Item: Truy xuất thông tin chi tiết cho work item cụ thể.
• Tạo Work Item: Thêm mới task, bug, user story hoặc kiểu work item khác.
• Cập nhật Work Item: Thay đổi trường/thông tin của work item đã có.
• Thêm bình luận: Đăng bình luận vào work item.
• Xem bình luận: Truy xuất lịch sử bình luận cho một work item.
• Quản lý quan hệ cha-con: Thiết lập quan hệ phân cấp giữa các work item.
• Lấy danh sách dự án: Liệt kê tất cả dự án có quyền truy cập.
• Lấy danh sách nhóm: Liệt kê tất cả nhóm trong một tổ chức.
• Thành viên nhóm: Xem thông tin thành viên nhóm.
• Đường dẫn vùng nhóm: Truy xuất area path được gán cho nhóm.
• Iteration nhóm: Truy cập cấu hình iteration/sprint của nhóm.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Quản lý Work Item: Lập trình viên có thể tạo, cập nhật, theo dõi work item (ví dụ: task, bug, user story) bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp grooming backlog và lên kế hoạch sprint hiệu quả hơn.
• Thông tin Dự án & Nhóm: Nhóm có thể nhanh chóng lấy thông tin dự án, nhóm, thành viên, cấu trúc tổ chức, hỗ trợ onboarding và hợp tác liên nhóm.
• Tự động hóa bình luận & kiểm tra: Trợ lý AI có thể thêm hoặc lấy bình luận trên work item, hỗ trợ tài liệu hóa và trao đổi trong quy trình DevOps.
• Lập kế hoạch Sprint & Iteration: Truy cập dữ liệu iteration và area path nhóm cho phép lập kế hoạch sprint, phân bổ công suất và báo cáo tự động.
• Quản lý phân cấp & phụ thuộc: Thiết lập và quản lý quan hệ cha-con giữa work item trực tiếp từ giao diện hội thoại, đơn giản hóa quản lý dự án phức tạp.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu: Đảm bảo Node.js đã được cài đặt và bạn có Personal Access Token (PAT) cho Azure DevOps.
2. Cài đặt Azure DevOps MCP Server: Cài đặt qua pip hoặc clone repository và cài đặt.
3. Định vị file cấu hình: Chỉnh sửa file cấu hình Windsurf.
4. Thêm MCP Server: Thêm máy chủ MCP bằng đoạn mã JSON sau:

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

5. Lưu & Khởi động lại: Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf để áp dụng thay đổi.

Bảo mật API Key (Windsurf)

Sử dụng biến môi trường trong cấu hình:

{
  "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. Yêu cầu: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. Cài đặt máy chủ: Cài đặt package qua pip hoặc từ source.
3. Tìm cấu hình MCP: Mở file cấu hình Claude.
4. Thêm MCP Server: Dán JSON sau:

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

5. Khởi động lại Claude: Khởi động lại ứng dụng để nạp máy chủ MCP mới.

Bảo mật API Key (Claude)

Sử dụng biến môi trường trong cấu hình:

{
  "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. Yêu cầu: Cài đặt Python và lấy Azure DevOps PAT.
2. Cài đặt package: Dùng pip để cài đặt máy chủ MCP.
3. Mở thiết lập Cursor: Chỉnh sửa file settings.
4. Chèn MCP Server:

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

5. Khởi động lại Cursor: Khởi động lại ứng dụng.

Bảo mật API Key (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. Đảm bảo yêu cầu: Python 3.10+, Azure DevOps PAT.
2. Cài đặt MCP Server: Dùng pip hoặc tải và cài đặt từ source.
3. Chỉnh sửa cấu hình Cline: Tìm và chỉnh sửa file cấu hình.
4. Thêm MCP Server:

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

5. Khởi động lại Cline: Lưu và khởi động lại để kích hoạt máy chủ.

Bảo mật API Key (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"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, dán thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ thay “azure-devops” bằng tên thực tế máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP riêng của bạn.

Tổng quan

Dựa vào tài liệu hiện có, máy chủ MCP này cung cấp đầy đủ chức năng lõi cho tích hợp Azure DevOps, hướng dẫn thiết lập rõ ràng và bao phủ công cụ, nhưng thiếu prompt template và mô tả resource rõ ràng. Không có tài liệu về Roots hoặc hỗ trợ sampling. Vì vậy, tôi đánh giá MCP server này đạt 7/10 về tính thực tiễn và độ hoàn thiện tài liệu.

Điểm MCP