Azure DevOps Services
AI 도우미에게 "현재 스프린트 작업 항목을 가져오고 위험에 노출될 수 있는 항목을 식별"하고 실제 Azure DevOps 데이터에 즉시 액세스하도록 요청하는 것이 좋습니다. Azure DevOps MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 AZURE DevOps 조직의 작업 항목, 끌어오기 요청, 빌드, 테스트 계획 및 설명서에 대한 보안 액세스를 AI 도우미에 제공합니다.
외부로 데이터를 전송해야 하는 클라우드 기반 솔루션과 달리 Azure DevOps MCP Server는 보안 환경 내에서 로컬로 실행되어 중요한 프로젝트 정보가 네트워크를 벗어나지 않고 엔터프라이즈급 AI 기능을 계속 제공합니다.
중요합니다
- Azure DevOps MCP 서버는 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 표준 Azure DevOps 가격 책정은 조직 및 서비스를 통한 모든 데이터 액세스에 적용됩니다. AI 도우미 사용량은 선택한 AI 플랫폼에 따라 별도의 비용이 발생할 수 있습니다.
- Azure DevOps MCP Server를 사용하려면 AI 도우미가 에이전트 모드에서 작동하여 Azure DevOps 데이터에 액세스하고 작업을 수행해야 합니다.
필수 조건
| 요구 사항 | Description | 다운로드/설치 |
|---|---|---|
| Node.JS | MCP 서버를 실행하는 데 필요한 버전 18.0 이상 | 다운로드 Node.js |
| Azure DevOps 조직 | 프로젝트 액세스 권한이 있는 활성 Azure DevOps Services 조직 | 조직 만들기 |
| AI 코딩 환경 | 에이전트 모드 지원과 호환되는 AI 도우미(GitHub Copilot, Claude 등) | 설치 섹션 참조 |
MCP 서버 설치
Azure DevOps 컨텍스트를 사용하여 AI 도우미를 향상시킬 준비가 되셨나요? Azure DevOps MCP 서버는 GitHub Copilot, Visual Studio 2022, 커서 및 Claude Code를 사용하는 Visual Studio Code와 같은 인기 있는 AI 코딩 환경에서 작동합니다.
기본 설정 환경에 대한 자세한 설치 지침 및 설정은 Azure DevOps MCP Server 설치를 참조하세요.
Azure DevOps MCP Server를 사용하는 이유는 무엇인가요?
기존 AI 도우미는 특정 프로젝트, 작업 항목 및 팀 프로세스에 대한 컨텍스트가 부족합니다. 일반적인 코딩 질문에 도움이 될 수 있지만 "현재 스프린트를 차단하는 것은 무엇인가요?" 또는 "내 검토가 필요한 끌어오기 요청은 무엇인가요?" 라고 대답할 수 없습니다. Azure DevOps MCP 서버는 AI 도우미를 Azure DevOps 데이터에 직접 연결하여 이러한 격차를 해소합니다.
Azure DevOps MCP 서버는 일반 응답이 아닌 실제 프로젝트 데이터를 기반으로 컨텍스트 인텔리전스를 제공합니다. 작업 항목, 스프린트 및 릴리스에 대한 자연어 질문을 하고 팀의 특정 프로세스 및 용어를 이해하는 인사이트를 받을 수 있습니다. 이 프로세스는 도구 간의 컨텍스트 전환을 제거하고, Azure DevOps 웹 인터페이스를 탐색하지 않고 즉각적인 답변을 제공하며, 자연어를 통해 일상적인 프로젝트 관리 작업을 자동화합니다.
보안 및 개인 정보
Azure DevOps MCP 서버는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 우선 순위를 지정합니다.
- 로컬 실행: 환경을 벗어나는 데이터가 없습니다. 모든 데이터가 보안 네트워크 내에서 로컬로 실행됩니다.
- 외부 API 호출 없음: 서버는 중요한 프로젝트 정보를 노출할 수 있는 외부 API 호출을 수행하지 않습니다.
- 사용자 제어: AI 도우미가 액세스할 수 있는 데이터에 대한 모든 권한을 유지 관리합니다.
- 보안 통합: 보안을 손상시키지 않고 기존 AI 코딩 환경과 원활하게 작동
- 프라이빗 데이터 처리: 엔터프라이즈급 AI 기능을 제공하는 동안 중요한 프로젝트 정보가 네트워크를 벗어나지 않습니다.
MCP Server는 무엇을 합니까?
Azure DevOps MCP Server를 사용하면 데이터 검색 및 AI 분석이라는 2단계 프로세스를 사용할 수 있습니다.
1. 데이터 검색(MCP 서버)
서버는 Azure DevOps 데이터에 대한 보안 액세스를 제공합니다.
- 프로젝트 및 팀: 조직 구조 및 팀 정보
- 작업 항목: 할당된 작업, 버그, 사용자 스토리 및 세부 정보
- 끌어오기 요청: 코드 검토 상태, 변경 내용 및 연결된 작업 항목
- 빌드 및 파이프라인: CI/CD 상태, 테스트 결과 및 배포 정보
- 테스트 계획: 테스트 사례, 결과 및 검사 데이터
2. AI 분석(AI 도우미)
AI 도우미는 이 데이터를 처리하여 다음을 제공합니다.
- 지능형 요약: 스프린트 진행률, 팀 속도 및 프로젝트 상태
- 실행 가능한 인사이트: 위험 식별, 병목 상태 분석 및 권장 사항
- 컨텍스트 인식 응답: 특정 프로젝트 및 프로세스를 이해하는 답변
예: MCP Server는 AI 도우미가 데이터를 분석하고 권장 사항으로 특정 차단기를 식별할 → 현재 작업 항목을 검색하는 → "스프린트를 차단하는 것은 무엇인가요?" 라고 묻습니다.
일반적인 사용 사례 및 예제
자세한 예제는 예제 사용을 참조하세요.
일일 스탠드업 준비
구성 요소
설명
MCP Server에서 제공하는
할당된 작업 항목 및 최근 업데이트에 대한 액세스
AI 도우미 작업
스탠드업 준비에 도움이 되도록 데이터를 분석합니다.
예제 프롬프트
"MyProject 프로젝트에 대한 작업 항목을 가져오고 스탠드업 준비에 도움이 됩니다. 완료한 항목, 작업 중인 작업 및 차단된 항목은 무엇인가요?"
쿼리 변환
할당된 작업 항목을 검색하는 WIQL 쿼리, 프로젝트별로 필터링 및 제거된 항목 제외, 가장 최근의 변경 내용에 따라 정렬
원시 데이터 결과
버그, 작업, 사용자 스토리 및 현재 상태의 기능(해결됨, 완료됨, 활성, 새로 만들기, 차단됨)을 포함한 6개의 작업 항목
AI 도우미 출력
| 상태 | 작업 항목 |
|---|---|
| ✅ 완료 | 버그 #4521: "모바일 Safari에서 로그인 페이지 충돌" - 어제 해결됨 작업 #4498: "v2.1에 대한 API 설명서 업데이트" - 2일 전에 완료됨 |
| 🔄 진행 중 | 사용자 스토리 #4456: "2단계 인증 구현" - 진행 중(3일) └}} 하위 작업: 데이터베이스 스키마(완료), UI 구성 요소(진행 중), 테스트(시작되지 않음) 버그 #4534: "큰 데이터 세트의 성능 문제" - 활성(1일) |
| ⚠️ 차단됨 | 기능 #4423: "외부 결제 게이트웨이와 통합" - 차단됨 └\} 대기 중: 보안 팀 승인(5일 차단됨) └}} 작업 필요: InfoSec 팀의 Sarah 추가 작업 작업 #4467: "스테이징 환경에 배포" - 장애 └-) 문제: 오늘 오후 2-4시로 예약된 스테이징 서버 유지 관리 |
| 스탠드업 요약 | - 어제: 해결된 모바일 Safari 로그인 문제, 완료된 API 문서. - 오늘: 2FA 구현을 계속하여 데이터 세트 성능 문제를 조사합니다. - 차단기: 결제 통합을 위한 보안 승인이 필요하며 유지 관리로 인해 스테이징 배포가 지연되었습니다. |
스프린트 계획 지원
구성 요소
설명
MCP Server에서 제공하는
백로그 항목, 팀 데이터 및 작업 항목 세부 정보에 대한 액세스
AI 도우미 작업
용량을 분석하고 스프린트를 계획하는 데 도움이 됩니다.
예제 프롬프트
"MyProject에 대한 제품 백로그의 모든 작업 항목을 가져오고 3명의 개발자와 함께 2주 스프린트에 우선 순위를 지정합니다."
쿼리 변환
우선 순위 및 스택 순위에 따라 정렬된 스토리 포인트, 우선 순위 및 상태 정보를 사용하여 백로그 항목을 검색하는 WIQL 쿼리
원시 데이터 결과
스토리 포인트 및 종속성이 있는 에픽, 기능, 사용자 스토리, 버그 및 작업과 팀 메트릭(개발자 3명, 14일 스프린트, 60포인트 속도)을 포함한 9개의 백로그 항목
AI 도우미 출력
| 카테고리 | 작업 항목 | Points |
|---|---|---|
| ✅ 권장 | Epic #3401: "사용자 프로필 향상" - 높은 비즈니스 가치, 종속성 없음 버그 #3456: "큰 데이터 세트에 대한 검색 결과 시간 초과" - 중요한 사용자 영향 기능 #3378: "PDF로 대시보드 내보내기" - 자주 요청됨 스토리 #3489: "암호 재설정 흐름 구현" - 보안 우선 순위 작업 #3512: "React 구성 요소를 v18로 업그레이드" - 기술 부채 스토리 #3467: "어둠 모드 토글 추가" - 빠른 승리 |
총 60개 (13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5) |
| ⏳ 지연 | 에픽 #3234: "모바일 앱 다시 쓰기" - 단일 스프린트에 비해 너무 큽니다. 기능 #3445: "AI 기반 권장 사항" - 데이터 과학 팀 대기 중 스토리 #3523: "외부 CRM과의 통합" - 공급업체 API에 의해 차단됨 |
34, 21, 13 |
|
-
잔액: 기능 혼합(3), 버그(1), 기술 부채(1), 빠른 승리(1) - 위험 수준: 예측 가능한 배달을 위한 중간 정도의 위험 항목 - 종속성: 선택한 모든 항목이 종속성을 확인했습니다. - 기술: 작업 분포가 현재 팀 전문 지식과 일치 - 비즈니스 가치: 우선 순위가 지정된 고객 관련 기능 및 중요한 수정 사항 |
코드 검토 워크플로
구성 요소
설명
MCP Server에서 제공하는
끌어오기 요청 세부 정보 및 연결된 작업 항목 정보
AI 도우미 작업
기술 변경에 대한 비즈니스 컨텍스트 제공
예제 프롬프트
"끌어오기 요청 #67 및 연결된 작업 항목에 대한 세부 정보를 가져오고 이러한 코드 변경의 비즈니스 효과를 이해하는 데 도움이 됩니다."
API 번역
관계가 확장된 끌어오기 요청 세부 정보 및 연결된 작업 항목 정보를 검색하기 위한 REST API 호출
원시 데이터 결과
끌어오기 요청 #67(캐싱 계층 구현, 8개 파일 변경, +156/-42줄) 및 두 개의 연결된 작업 항목(성능 사용자 스토리 및 설정 버그)
AI 도우미 출력
| 구성 요소 | 세부 정보 |
|---|---|
| 끌어오기 요청 | PR #67: "사용자 기본 설정에 대한 캐싱 계층 구현" 작성자: Sarah Chen, 상태: 활성(검토 대기 중) 파일: 8개 변경됨(+156, -42 줄), 생성됨: 2일 전 |
| 연결된 작업 항목 | 🎯 사용자 스토리 #2847: "사용자 반환을 위한 앱 성능 향상" (높은 우선 순위) └}} 대상: 로그인한 사용자의 페이지 로드 시간 < 2초 🐛 버그 #2901: "기본 설정이 많은 사용자에 대해 설정 페이지가 느리게 로드됨" (중간 심각도) └}} 영향: 프리미엄 사용자 15명% 영향을 미하여 지원 티켓 발생 |
| 비즈니스 영향 요약 | - 💼전략적 맞춤: 3분기 사용자 보존 목표 지원(20개% 개선) 수익에 영향을 주는 프리미엄 사용자 환경 문제 해결 향후 개인 설정 기능 사용 - 📊예상 결과: 성능: 기본 설정 로드 시간 60% 감소(2.5s → 1.0s) 사용자 환경: 설정 및 프로필 페이지의 로드 지연 제거 지원 영향: 성능 관련 티켓이 40% 감소할 것으로 예상됨 - 🔍포커스 영역 검토: 캐시 무효화 논리(데이터 일관성) 캐시 사용 불가에 대한 오류 처리 성능 모니터링 구현 캐시된 사용자 데이터에 대한 보안 고려 사항 |