Azure DevOps 的 AI 助理
通过 MCP Azure DevOps 服务器集成，轻松将 AI 助理与 Azure DevOps 无缝连接。让您的团队通过自然语言指令管理工作项、项目和团队，同时利用 Azure DevOps REST API 的强大功能。简化项目管理，自动化日常任务，并借助智能对话工作流加速开发周期。
轻松管理工作项
通过自然语言指令自动化并提升 Azure DevOps 工作流。可直接通过 AI 助理查询、创建、更新及管理工作项，减少手动录入，加快项目跟踪。让团队轻松查找和更新缺陷、任务及用户故事。
- 查询工作项:
- 使用 WIQL 查询搜索和筛选工作项，快速获取洞察。
- 创建和更新任务:
- 借助对话式提示轻松添加或修改任务、缺陷和故事。
- 评论管理:
- 在工作项上发布和获取评论，提升团队协作。
- 父子关系管理:
- 建立和管理工作项层级，实现更优项目组织。
强大的项目及团队洞察
即时获取项目结构、团队成员、区域及迭代信息。通过 AI 助理检索和展示所有可访问的项目、团队详情及冲刺配置，为您的团队提供清晰的 DevOps 组织视图。
- 项目检索:
- 列出您的 Azure DevOps 组织内所有可用项目。
- 团队总览:
- 轻松展示团队、成员及分配的区域路径。
- 迭代追踪:
- 便捷访问与管理团队冲刺和迭代配置。
可扩展且安全的集成
基于 MCP Python SDK 构建，此集成通过个人访问令牌确保安全、可扩展地访问 Azure DevOps。轻松配置和部署服务器，随需求扩展功能——流水线操作、拉取请求等将在未来支持。
- 安全 API 访问:
- 使用个人访问令牌进行身份验证，保障高强度安全。
- 简单配置:
- 通过环境变量轻松设置，快速部署。
- 面向未来:
- 流水线、拉取请求和冲刺管理等功能即将上线。
MCP 集成
可用的 Azure DevOps MCP 集成工具
以下工具作为 Azure DevOps MCP 集成的一部分提供：
- query_work_items
使用 WIQL 查询搜索 Azure DevOps 工作项，筛选并定位任务、缺陷及其他项。
- get_work_item_details
通过工作项 ID 获取其完整信息，包括所有字段和历史。
- create_work_item
指定项目、类型及字段值，添加新工作项（如任务、缺陷或用户故事）。
- update_work_item
修改现有工作项的字段和属性，包括状态变更和字段更新。
- add_comment
在工作项上发布评论，用于更新、说明或补充信息。
- view_comments
获取指定工作项的评论历史，便于回顾所有讨论。
- set_parent_child_relationship
建立或修改工作项间的父子关系，管理层级结构。
- get_projects
列出 Azure DevOps 组织内所有可访问项目，便于发现和选择。
- get_teams
列出组织内所有团队，支持协作和团队操作。
- get_team_members
查看指定团队的成员信息，包括用户详情及角色。
- get_team_area_paths
获取分配给团队的区域路径，用于工作项分类与权限控制。
- get_team_iterations
访问团队的迭代和冲刺配置，支持规划与进度追踪。
什么是 Vortiago 的 MCP Azure DevOps Server
MCP Azure DevOps Server 由 Vortiago 开发，是一款专为桥接 AI 助理与 Azure DevOps 服务而设计的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，通过 Python SDK 实现。它支持与 Azure DevOps REST API 的自然语言无缝交互，使用户可自动化并管理 DevOps 工作流，如工作项跟踪、流水线管理、拉取请求操作、冲刺规划及分支策略管理。该服务器开源，易于集成，专为希望通过 AI 驱动功能提升项目管理和 CI/CD 自动化的开发者及团队量身打造。
功能
使用 MCP Azure DevOps Server 能做什么
MCP Azure DevOps Server 解锁了将 Azure DevOps 与 AI 助理集成的强大功能。用户可自动创建及管理工作项，操作流水线，处理拉取请求，管理冲刺和分支策略，全部支持自然语言或编程输入。大大提升生产力，加速 DevOps 流程，减少手动操作。
- 工作项管理
- 通过 AI 指令创建、更新与查询 Azure DevOps 工作项。
- 流水线操作
- 查询流水线状态或通过对话式 AI 触发新流水线运行。
- 拉取请求处理
- 用 AI 助理创建、更新及评审拉取请求，优化代码审核流程。
- 冲刺管理
- 通过集成 AI 提示自然地规划与管理冲刺和迭代。
- 分支策略管理
- 以编程方式配置和管理分支策略，实现合规与自动化。
AI 助理如何从 MCP Azure DevOps Server 受益
使用 MCP Azure DevOps Server 的 AI 助理可自动执行重复性 DevOps 任务，提供实时项目洞察，并实现 Azure DevOps 资源的对话式管理。这带来更快响应、更少错误和更高团队生产力，让自然语言交互和智能自动化贯穿整个 DevOps 生命周期。