Поделиться через

Включение поддержки искусственного интеллекта с помощью сервера MCP Azure DevOps

Azure DevOps Services

Попробуйте попросить помощника по искусственному интеллекту "Получить мои текущие рабочие элементы спринта, а затем определить, какие из них могут быть подвержены риску" и получить мгновенный доступ к фактическим данным Azure DevOps. Сервер контекста модели Azure DevOps (MCP) предоставляет помощнику по искусственному интеллекту безопасный доступ к рабочим элементам, запросам на вытягивание, сборкам, планам тестирования и документации из организации Azure DevOps.

В отличие от облачных решений, требующих отправки данных извне, сервер Azure DevOps MCP работает локально в защищенной среде, обеспечивая конфиденциальность сведений о проекте никогда не покидает вашу сеть, обеспечивая возможности ИИ корпоративного уровня.

Это важно

  • Сервер MCP Azure DevOps можно использовать бесплатно. Однако стандартные цены Azure DevOps применяются к вашей организации и доступу к данным через службу. Использование помощника по искусственному интеллекту может иметь отдельные затраты в зависимости от выбранной платформы ИИ.
  • Серверу MCP Azure DevOps требуется, чтобы помощник по ИИ работал в режиме агента для доступа к данным Azure DevOps и выполнения операций.

Предпосылки

Требования к системе:Node.js 18.0 и активная организация Azure DevOps

Установка сервера MCP Azure DevOps

Сервер MCP Azure DevOps интегрируется с различными средами разработки и помощниками по искусственному интеллекту. Выберите предпочтительную среду для инструкций. Предварительные требования, перечисленные в таблице, являются требованиями, зависящими от среды, в дополнение к ранее перечисленным требованиям к системе.

Окружающая среда Предпосылки Installation Функции
Visual Studio Code (рекомендуется) Расширение GitHub Copilot или Claude Dev Установка с одним щелчком мыши Расширенная поддержка MCP с несколькими вариантами помощника по искусственному интеллекту
Visual Studio (2022 и более поздние версии) Компонент GitHub Copilot Руководство по настройке Visual Studio Полная интеграция IntelliSense с данными Azure DevOps
Курсор Встроенный помощник по ИИ (нет необходимых расширений) Руководство по настройке курсора Интеграция родного MCP
Claude Desktop Настольное приложение Claude Руководство по настройке рабочего стола Claude Автономное приложение с полной интеграцией Azure DevOps
Среды разработки JetBrains Совместимый с ИИ помощник-плагин Руководство по настройке JetBrains Интеграция в IDE посредством плагинов
Другие среды Зависит от среды Репозиторий документации по серверу MCP Azure DevOps См. репозиторий для всех вариантов

Подсказка

Возникли проблемы с установкой? Проверьте раздел устранения неполадок или сообщить о проблемах в репозитории GitHub сервера Azure DevOps MCP.

Почему используйте сервер MCP Azure DevOps?

Традиционные помощники по искусственному интеллекту не имеют контекста для конкретных проектов, рабочих элементов и командных процессов. Они могут помочь с универсальными вопросами программирования, но не могут ответить на "Что блокирует наш текущий спринт?" или "Какие запросы на вытягивание нуждаются в моем обзоре?" Azure DevOps MCP Server мостит этот разрыв путем подключения помощника по искусственному интеллекту непосредственно к данным Azure DevOps.

Сервер MCP Azure DevOps предоставляет контекстную аналитику на основе фактических данных проекта, а не универсальных ответов. Вы можете задавать вопросы о рабочих элементах, спринтах и выпусках, а также получать аналитические сведения о конкретных процессах и терминологии вашей команды. Этот процесс устраняет переключение контекста между инструментами, предоставляет мгновенные ответы без навигации по веб-интерфейсу Azure DevOps и автоматизирует обычные задачи управления проектами с помощью естественного языка.

Безопасность и конфиденциальность

Сервер MCP Azure DevOps определяет безопасность и конфиденциальность данных:

  • Локальное выполнение: нет данных, покидаемых вашей средой. Все выполняется локально в безопасной сети.
  • Нет внешних вызовов API: сервер не вызывает внешние вызовы API, которые могут предоставлять конфиденциальные сведения о проекте
  • Управление пользователем. Вы можете полностью контролировать доступ к данным помощника по искусственному интеллекту.
  • Безопасная интеграция: эффективно работает с существующими средами программирования искусственного интеллекта без ущерба для безопасности.
  • Обработка частных данных: конфиденциальные сведения о проекте никогда не покидают вашу сеть, обеспечивая возможности ИИ корпоративного уровня

Что делает СЕРВЕР MCP?

Сервер MCP Azure DevOps включает двухфакторный процесс: извлечение данных и анализ ИИ.

1. Извлечение данных (MCP Server)

Сервер предоставляет безопасный доступ к данным Azure DevOps:

  • Проекты и команды: структура организации и информация о команде
  • Рабочие элементы: назначенные задачи, ошибки, истории пользователей и их сведения
  • Запросы на вытягивание: состояние проверки кода, изменения и связанные рабочие элементы
  • Сборки и конвейеры: состояние CI/CD, результаты теста и сведения о развертывании
  • Планы тестирования: тестовые случаи, результаты и данные покрытия

2. Анализ ИИ (помощник по ИИ)

Помощник по искусственному интеллекту обрабатывает эти данные для предоставления:

  • Интеллектуальные сводки: ход выполнения Sprint, скорость команды и работоспособность проекта
  • Аналитические сведения, доступные для действий: идентификация рисков, анализ узких мест и рекомендации
  • Ответы с учетом контекста: ответы, которые понимают конкретные проекты и процессы

Пример. Вы спросите: "Что блокирует наш спринт?" → MCP Server извлекает текущие рабочие элементы, → помощник по ИИ анализирует данные и определяет конкретные блокировщики с рекомендациями.

Распространенные варианты использования и примеры

Дополнительные примеры см. в разделе "Пример использования".

Подсказка

Чтобы избежать использования устаревших или кэшированных данных из предыдущих запросов, добавьте в запрос "Не используйте ранее полученные данные".

Ежедневная подготовка стенда

Компонент

Описание

Сервер MCP предоставляет

Доступ к назначенным рабочим элементам и недавним обновлениям

Действие помощника по искусственному интеллекту

Анализирует данные, помогающие подготовиться к настройке.

Пример запроса

"Получите мои рабочие элементы для проекта MyProject и помогите мне подготовиться к стендуп - что я завершил, что я работаю, и что заблокировано?"

Перевод запросов

Запрос WIQL для получения назначенных рабочих элементов, отфильтрованных по проекту и исключения удаленных элементов, упорядоченных последними изменениями

Результат необработанных данных

Шесть рабочих элементов, включая ошибки, задачи, истории пользователей и функции с текущими состояниями (разрешено, готово, активно, новое, заблокировано)

Выходные данные помощника по искусственному интеллекту

Состояние Рабочие элементы
✅ Завершённый Ошибка #4521: "Сбой страницы входа в мобильное Safari" — устранено вчера
Задача #4498: "Обновление документации по API для версии 2.1" — завершено 2 дня назад
🔄 Развиваться История пользователя #4456: "Реализация двухфакторной проверки подлинности" — выполняется (три дня)
└️️ Подзадачи: схема базы данных (готово), компоненты пользовательского интерфейса (выполняется), тестирование (не запущено)

Ошибка #4534: "Проблема с производительностью с большими наборами данных" — активная (один день)
⚠️ Заблокировано Функция #4423: "Интеграция с внешним шлюзом платежей" — заблокирована
└️️ Ожидание: утверждение группы безопасности (заблокировано пять дней)
└️️ Действие необходимо: дальнейшие действия с Сарой из команды InfoSec
Задача 4467: "Развертывание в промежуточной среде" — препятствие
└️️ Проблема: промежуточное обслуживание сервера, запланированное сегодня 2-4 вечера
Сводка по совещанию - Вчера: устранена проблема входа в мобильный Safari, завершена документация API.
— Сегодня: продолжайте реализацию 2FA, изучите проблемы с производительностью набора данных.
— Препятствия: требуется утверждение безопасности для интеграции системы платежей, развертывание на промежуточной стадии отложено из-за обслуживания.

Поддержка планирования sprint

Компонент

Описание

Сервер MCP предоставляет

Доступ к элементам невыполненной работы, данным группы и рабочим элементам

Действие помощника по искусственному интеллекту

Помогает анализировать емкость и планировать спринт

Пример запроса

"Получение всех рабочих элементов в невыполненной работе продукта для MyProject и приоритет их для двухнедельного спринта с тремя разработчиками"

Перевод запросов

Запрос WIQL для получения элементов невыполненной работы с точками истории, приоритетом и сведениями о состоянии, упорядоченными по приоритету и ранжированию стека

Результат необработанных данных

Девять элементов невыполненной работы, включая эпические, функции, истории пользователей, ошибки и задачи с точками истории и зависимостями, а также метрики команды (три разработчика, 14-дневный спринт, скорость 60 точек)

Выходные данные помощника по искусственному интеллекту

Категория Рабочие элементы Points
✅ Рекомендованный Epic #3401: "Улучшение профиля пользователей" — высокая бизнес-ценность, без зависимостей
Ошибка #3456: "Время ожидания результатов поиска в больших наборах данных" — критическое влияние пользователя
Функция #3378: "Экспорт панели мониторинга в PDF" — часто запрашивается
История #3489: "Реализация потока сброса пароля" — приоритет безопасности
Задача #3512: "Обновление компонентов React до версии 18" — технический долг
История #3467: "Добавить темный режим переключатель" - Быстрая победа		 Всего 60
(13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5)
⏳ Замедленный Epic #3234: "Перезапись мобильных приложений" — слишком большой для одного спринта
Функция #3445: "Рекомендации с поддержкой ИИ" — ожидание команды по обработке и анализу данных
История #3523: "Интеграция с внешним CRM" — заблокирован API поставщика		 34, 21, 13
Рекомендации по планированию - Баланс: сочетание функций (3), ошибок (1), технического долга (1), быстрых побед (1)
- Уровень риска: элементы низкого уровня риска для прогнозируемой доставки
- Зависимости: все выбранные элементы имеют разрешенные зависимости
- Навыки: распределение работ соответствует текущему опыту команды
- Бизнес-ценность: приоритетные функции для взаимодействия с клиентами и критически важные исправления

Рабочий процесс проверки кода

Компонент

Описание

Сервер MCP предоставляет

Сведения о запросе на вытягивание и сведения о связанном рабочем элементе

Действие помощника по искусственному интеллекту

Предоставляет бизнес-контекст для технических изменений

Пример запроса

"Получение сведений о запросе на вытягивание #67 и связанных рабочих элементов и помочь мне понять бизнес-эффект этих изменений кода".

Перевод API

Вызовы REST API для получения сведений о запросе на вытягивание и сведений о связанном рабочем элементе с расширенными отношениями

Результат необработанных данных

Запрос на вытягивание #67 (реализация слоя кэширования, восемь файлов изменились, +156/-42 строки) и два связанных рабочих элемента (история и ошибка параметров производительности)

Выходные данные помощника по искусственному интеллекту

Компонент Сведения
Запрос на вытягивание PR #67: "Реализация слоя кэширования для пользовательских предпочтений"
Автор: Кристи Чёрч, Статус: Активный (ожидает рассмотрения)
Файлы: 8 изменено (+156, -42 строки), создано: Два дня назад
Связанные рабочие элементы 🎯 История пользователя #2847: "Повышение производительности приложения для возвращения пользователей" (высокий приоритет)
└️️ Целевой объект: время < загрузки страницы 2 секунды для пользователей, вошедшего в систему

🐛 Ошибка #2901: "Страница параметров загружается медленно для пользователей со многими предпочтениями" (средняя серьезность)
└️️ Влияние: влияет на 15% пользователей уровня "Премиум", вызывая запросы в службу поддержки
Сводка по влиянию на бизнес - 💼Стратегическое согласование: поддерживает цель удержания пользователей в 3 квартале (улучшение на 20%)
Устранены проблемы с взаимодействием с пользователем уровня "Премиум", влияющие на доход
Включает будущие функции персонализации
- 📊Ожидаемые результаты: производительность: 60% сокращение времени загрузки предпочтения (2,5s → 1.0s)
Взаимодействие с пользователем. Устранение задержек загрузки на страницах параметров и профилей
Влияние на поддержку: ожидаемое 40% сокращение запросов, связанных с производительностью
— 🔍Просмотр областей фокусировки: логика недопустимости кэширования (согласованность данных)
Обработка ошибок для недоступности кэша
Реализация мониторинга производительности
Вопросы безопасности для кэшированных данных пользователя
  • Last updated on