Jegyzet
Az oldalhoz való hozzáférés engedélyezést igényel. Próbálhatod be jelentkezni vagy könyvtárat váltani.
Az oldalhoz való hozzáférés engedélyezést igényel. Megpróbálhatod a könyvtár váltását.
Azure DevOps Services
Fontolja meg az AI-asszisztens "Az aktuális sprint munkaelemek lekérése, majd annak azonosítása, hogy melyek lehetnek veszélyben", és azonnali hozzáférés a tényleges Azure DevOps-adatokhoz. Az Azure DevOps Model Context Protocol (MCP) kiszolgáló biztonságos hozzáférést biztosít az AI-asszisztensnek a munkahelyi elemekhez, lekéréses kérelmekhez, buildekhez, tesztelési tervekhez és dokumentációhoz az Azure DevOps-szervezettől.
Az adatok külső küldését igénylő felhőalapú megoldásokkal ellentétben az Azure DevOps MCP-kiszolgáló helyileg fut a biztonságos környezetben, biztosítva, hogy a bizalmas projektadatok soha ne hagyják el a hálózatot, miközben továbbra is nagyvállalati szintű AI-képességeket biztosítanak.
Fontos
- Az Azure DevOps MCP-kiszolgáló ingyenesen használható. Az Azure DevOps standard díjszabása azonban a szervezetre és a szolgáltatáson keresztüli adathozzáférésre vonatkozik. Az AI-asszisztensek használata a választott AI-platformtól függően eltérő költségekkel járhat.
- Az Azure DevOps MCP-kiszolgáló megköveteli, hogy az AI-asszisztens ügynök módban működjön az Azure DevOps-adatok eléréséhez és a műveletek végrehajtásához.
Előfeltételek
Rendszerkövetelmények:Node.js 18.0+ és egy aktív Azure DevOps-szervezet
Az Azure DevOps MCP-kiszolgáló telepítése
Az Azure DevOps MCP Server integrálható különböző fejlesztési környezetekkel és AI-asszisztensekkel. Válassza ki az előnyben részesített környezetet az utasításokhoz. A táblázatban felsorolt előfeltételek a korábban felsorolt rendszerkövetelmények mellett környezetspecifikus követelmények is.
| Környezet | Előfeltételek | Installation | Features |
|---|---|---|---|
| Visual Studio Code (ajánlott) | GitHub Copilot vagy Claude Dev bővítmény | Egykattintásos telepítés | Széles körű MCP-támogatás több AI-asszisztensi lehetőséggel |
| Visual Studio (2022-ben és újabb verziókban) | GitHub Copilot-összetevő | A Visual Studio telepítési útmutatója | Az IntelliSense teljes integrációja az Azure DevOps-adatokkal |
| Kurzor | Beépített AI-asszisztens (nincs szükség bővítményekre) | Útmutató a kurzor beállításához | Natív MCP-integráció |
| Claude Desktop | Claude Desktop alkalmazás | A Claude Desktop beállítási útmutatója | Önálló alkalmazás teljes Azure DevOps-integrációval |
| JetBrains IDE-k | Kompatibilis mesterséges intelligencia asszisztens bővítmény | A JetBrains telepítési útmutatója | IDE-specifikus integráció beépülő modulokon keresztül |
| Egyéb környezetek | Környezettől függően változik | Azure DevOps MCP Server docs-adattár | Az összes beállításhoz tekintse meg az adattárat |
Jótanács
Telepítési problémákat tapasztal? Tekintse meg a hibaelhárítási szakaszt, vagy jelentse a problémákat az Azure DevOps MCP Server GitHub-adattárban.
Miért érdemes az Azure DevOps MCP Servert használni?
A hagyományos AI-asszisztensek nem rendelkeznek az adott projektekkel, munkaelemekkel és csapatfolyamatokkal kapcsolatos kontextussal. Segíthetnek az általános kódolási kérdésekben, de nem tudnak válaszolni a "Mi blokkolja az aktuális futamunkat?" vagy "Melyik lekéréses kérelemnek van szüksége a felülvizsgálatomra?" Az Azure DevOps MCP Server áthidalja ezt a rést, ha közvetlenül az Azure DevOps-adatokhoz csatlakoztatja az AI-asszisztenst.
Az Azure DevOps MCP-kiszolgáló környezetfüggő intelligenciát biztosít a tényleges projektadatok alapján, nem pedig általános válaszok alapján. Természetes nyelvi kérdéseket tehet fel a munkaelemekkel, a futamokkal és a kiadásokkal kapcsolatban, és olyan megállapításokat kaphat, amelyek megértik a csapat konkrét folyamatait és terminológiáját. Ez a folyamat kiküszöböli az eszközök közötti környezetváltást, azonnali válaszokat biztosít anélkül, hogy az Azure DevOps webes felületén navigálna, és természetes nyelven automatizálja a rutinszerű projektkezelési feladatokat.
Biztonság és adatvédelem
Az Azure DevOps MCP Server az adatbiztonságot és az adatvédelmet helyezi előtérbe:
- Helyi végrehajtás: Egyetlen adat sem hagyhatja el a környezetet – minden helyileg fut a biztonságos hálózaton belül
- Nincs külső API-hívás: A kiszolgáló nem indít olyan külső API-hívásokat, amelyek bizalmas projektinformációkat tehetnek közzé
- Felhasználói vezérlés: Teljes mértékben szabályozhatja, hogy az AI-asszisztens milyen adatokhoz férhet hozzá
- Biztonságos integráció: Zökkenőmentesen működik a meglévő AI-kódolási környezetekkel a biztonság veszélyeztetése nélkül
- Privát adatkezelés: A bizalmas projektadatok soha nem hagyják el a hálózatot, miközben továbbra is nagyvállalati szintű AI-képességeket biztosítanak
Mit tesz az MCP Server?
Az Azure DevOps MCP Server kétlépéses folyamatot tesz lehetővé: adatlekérést és AI-elemzést.
1. Adatlekérés (MCP-kiszolgáló)
A kiszolgáló biztonságos hozzáférést biztosít az Azure DevOps-adatokhoz:
- Projektek és csapatok: Szervezeti struktúra és csapatinformációk
- Munkaelemek: Hozzárendelt feladatok, hibák, felhasználói történetek és azok részletei
- Lekéréses kérelmek: Kódvizsgálati állapot, módosítások és csatolt munkaelemek
- Buildek és folyamatok: CI/CD-állapot, teszteredmények és üzembe helyezési információk
- Teszttervek: Tesztelési esetek, eredmények és lefedettségi adatok
2. AI-elemzés (AI-asszisztens)
Az AI-asszisztens feldolgozza ezeket az adatokat a következő módon:
- Intelligens összegzések: A futam előrehaladása, a csapat sebessége és a projekt állapota
- Végrehajtható megállapítások: Kockázatazonosítás, szűk keresztmetszetek elemzése és javaslatok
- Környezettudatos válaszok: Adott projekteket és folyamatokat megértő válaszok
Példa: "Mi blokkolja a futamot?" kérdést, → AZ MCP Server lekéri az aktuális munkaelemeket, → Az AI-asszisztens elemzi az adatokat, és javaslatokkal azonosítja az egyes blokkolókat.
Gyakori használati esetek és példák
További példákért lásd a példahasználatot.
Jótanács
A korábbi lekérdezésekből származó elavult vagy gyorsítótárazott adatok használatának elkerülése érdekében adja hozzá a "Ne használjon korábban lehívott adatokat".
Napi standup-előkészítés
Komponens
Leírás
Az MCP-kiszolgáló biztosítja
Hozzáférés a hozzárendelt munkaelemekhez és a legutóbbi frissítésekhez
AI-asszisztens tevékenysége
Az adatok elemzése a standupra való felkészüléshez
Példakérés
"Szerezze be a munkaelemeimet a MyProject projekthez, és segítsen felkészülni a standupra – mit végeztem, min dolgozom, és mi van letiltva?"
Lekérdezésfordítás
WIQL-lekérdezés a hozzárendelt munkaelemek lekéréséhez, projekt szerint szűrve és az eltávolított elemek kizárásával, a legutóbbi módosítások szerint rendezve
Nyers adatok eredménye
Hat munkaelem, köztük hibák, feladatok, felhasználói történetek és funkciók az aktuális állapotukkal (Megoldott, Kész, Aktív, Új, Letiltva)
AI-asszisztens kimenete
| Státusz | Munkaelemek |
|---|---|
| ✅ Befejezett | Hiba #4521: "A bejelentkezési oldal összeomlik a mobil Safariban" – Tegnap megoldódott 4498. feladat: "Az API dokumentációjának frissítése a 2.1-es verzióhoz" – 2 nappal ezelőtt befejeződött |
| 🔄 Folyamatban | Felhasználói történet #4456: "Kéttényezős hitelesítés implementálása" – Folyamatban (három nap) └── Altevékenységek: Adatbázisséma (Kész), Felhasználói felület összetevői (Folyamatban), Tesztelés (nem indult el) 4534-ös hiba: "Nagy adathalmazok teljesítményproblémája" – Aktív (egy nap) |
| ⚠️ Letiltva | 4423. funkció: "Integráció külső fizetési átjáróval" – Letiltva └── Várakozás: Biztonsági csapat jóváhagyása (öt nap le van tiltva) └── Szükséges művelet: Kövesse nyomon Sarah-t az InfoSec csapatától 4467. feladat: "Üzembe helyezés átmeneti környezetben" – Akadály └── Probléma: Az átmeneti kiszolgáló karbantartása ma 14:00 és 16:00 között van ütemezve |
| Összefoglaló a standupról | - Tegnap: Megoldottuk a mobil Safari bejelentkezési problémáját, befejezett API-dokumentumokat. – Ma: Folytassa a 2FA-implementációt, vizsgálja meg az adathalmaz teljesítményével kapcsolatos problémát. - Blokkolók: Biztonsági jóváhagyásra van szükség a fizetési integrációhoz, a karbantartás miatt késleltetett átmeneti üzembe helyezéshez. |
Sprinttervezés támogatása
Komponens
Leírás
Az MCP-kiszolgáló biztosítja
Hozzáférés a hátralékelemekhez, a csapatadatokhoz és a munkaelem részleteihez
AI-asszisztens tevékenysége
Segít elemezni a kapacitást és megtervezni a futamot
Példakérés
"Szerezze be a MyProject termék-hátralékában szereplő összes munkaelemet, és rangsorolja őket egy kéthetes futamhoz három fejlesztővel"
Lekérdezésfordítás
WIQL-lekérdezés a teendőlista elemeinek lekéréséhez történeti pontokkal, prioritással és állapotinformációkkal, prioritás és veremsorrend szerint rendezve
Nyers adatok eredménye
Kilenc hátralékelem, köztük eposzok, funkciók, felhasználói történetek, hibák és feladatok történetpontokkal és függőségekkel, valamint csapatmetrikák (három fejlesztő, 14 napos futam, 60 pontos sebesség)
AI-asszisztens kimenete
| Kategória | Munkaelemek | Váltó |
|---|---|---|
| ✅ Ajánlott | Epic #3401: "Felhasználói profil fejlesztése" – Magas üzleti érték, függőségek nélkül 3456-os hiba: "A keresési eredmények időtúllépése nagy adathalmazokon" – Kritikus felhasználói hatás 3378. funkció: "Irányítópult exportálása PDF-fájlba" – Gyakori kérés 3489. cikk: "Jelszó-visszaállítási folyamat megvalósítása" – Biztonsági prioritás 3512. feladat: "React-összetevők frissítése v18-ra" – Technikai adósság Történet #3467: "Sötét mód kapcsoló hozzáadása" – Gyors győzelem |
Összesen 60 (13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5) |
| ⏳ Halasztott | Epikus #3234: "Mobilalkalmazás átírása" – Túl nagy egy sprinthez 3445. funkció: "Mesterséges intelligencián alapuló javaslatok" – Várakozás adatelemzési csapatra 3523. cikk: "Integráció külső CRM-sel" – A szállítói API letiltja |
34, 21, 13 |
| Tervezési javaslatok |
-
Egyenleg: A funkciók keveréke (3), hibák (1), technikai adósság (1), gyors győzelem (1) - Kockázati szint: Alacsony közepes kockázati elemek a kiszámítható teljesítés érdekében - Függőségek: Minden kijelölt elem feloldotta a függőségeket - Készségek: A munkaterjesztés megfelel a csapat jelenlegi szakértelmének - Üzleti érték: Előnyben részesített ügyféloldali funkciók és kritikus javítások |
Kódvizsgálati munkafolyamat
Komponens
Leírás
Az MCP-kiszolgáló biztosítja
Lekéréses kérelem részletei és csatolt munkaelem-információk
AI-asszisztens tevékenysége
Üzleti környezetet biztosít a technikai változásokhoz
Példakérés
"A 67. lekéréses kérelem és a csatolt munkaelemek részleteinek lekérése, valamint a kódmódosítások üzleti hatásának megértése"
API-fordítás
REST API-hívások a lekéréses kérelmek részleteinek és a csatolt munkaelemek adatainak lekéréséhez bővített kapcsolatokkal
Nyers adatok eredménye
Lekéréses kérelem #67 (gyorsítótárazási réteg implementálása, nyolc fájl módosult, +156/-42 sor) és két csatolt munkaelem (teljesítménybeli felhasználói történet és beállítások hibája)
AI-asszisztens kimenete
| Összetevő | Részletek |
|---|---|
| Lekéréses kérelem | PR #67: "Gyorsítótárazási réteg implementálása a felhasználói beállításokhoz" Szerző: Christie Church, Állapot: Aktív (felülvizsgálatra vár) Fájlok: 8 megváltozott (+156, -42 sor), Létrehozva: Két nappal ezelőtt |
| Csatolt munkaelemek | 🎯 Felhasználói történet #2847: "Az alkalmazás teljesítményének javítása a visszatérő felhasználók számára" (Magas prioritás) └── Cél: Lapbetöltési idő < 2 másodperc a bejelentkezett felhasználók számára 🐛 2901. hiba: "A Beállítások lap lassan töltődik be a sok beállítással rendelkező felhasználók számára" (Közepes súlyosság) └── Hatás: A prémium felhasználók 15% érint, ami támogatási jegyeket okoz |
| Üzleti hatás összefoglalása | - 💼Stratégiai igazítás: Támogatja a harmadik negyedévi felhasználómegőrzési célt (20% fejlesztés) A bevételt érintő prémium szintű felhasználói élmény problémáinak kezelése A jövőbeli személyre szabási funkciók engedélyezése - 📊Várt eredmények: Teljesítmény: 60% előnyben részesített betöltési idő csökkentése (2,5 → 1,0s) Felhasználói élmény: Kiküszöböli a beállítások és profillapok betöltési késését Támogatási hatás: A teljesítményhez kapcsolódó jegyek várható 40% csökkentése - 🔍Fókuszterületek áttekintése: Gyorsítótár érvénytelenítési logikája (adatkonzisztencia) Hibakezelés a gyorsítótár elérhetetlensége miatt Teljesítményfigyelés implementálása A gyorsítótárazott felhasználói adatok biztonsági szempontjai |