Aracılığıyla paylaş


Azure DevOps MCP Server ile yapay zeka yardımlarını etkinleştirme

Azure DevOps Hizmetleri

Yapay zeka yardımcınıza "Geçerli sprint iş öğelerimi alın, sonra hangilerinin risk altında olabileceğini belirleyin" sorusunu sormayı ve gerçek Azure DevOps verilerinize anında erişim elde etmeyi göz önünde bulundurun. Azure DevOps Model Bağlam Protokolü (MCP) Sunucusu, yapay zeka yardımcınıza Azure DevOps kuruluşunuzdan iş öğelerine, çekme isteklerine, derlemelere, test planlarına ve belgelere güvenli erişim sağlar.

Verilerinizi harici olarak göndermeyi gerektiren bulut tabanlı çözümlerin aksine Azure DevOps MCP Sunucusu güvenli ortamınızda yerel olarak çalışır ve hassas proje bilgilerinizin kurumsal düzeyde yapay zeka özellikleri sunmaya devam ederken ağınızdan asla ayrılmamasını sağlar.

Önemli

  • Azure DevOps MCP Sunucusu'nu ücretsiz kullanabilirsiniz. Ancak, standart Azure DevOps fiyatlandırması kuruluşunuz ve hizmet üzerinden veri erişimi için geçerlidir. Yapay zeka yardımcısı kullanımı, seçtiğiniz yapay zeka platformuna bağlı olarak ayrı maliyetlere sahip olabilir.
  • Azure DevOps MCP Sunucusu, AI yardımcınızın Azure DevOps verilerine erişmek ve işlemleri gerçekleştirmek için aracı modunda çalışması gerekir.

Önkoşullar

Sistem gereksinimleri:Node.js 18.0+ ve etkin bir Azure DevOps kuruluşu

Azure DevOps MCP Sunucusu'nu yükleme

Azure DevOps MCP Sunucusu, çeşitli geliştirme ortamları ve yapay zeka yardımcılarıyla tümleşir. Yönergeler için tercih ettiğiniz ortamı seçin. Tabloda listelenen önkoşullar, daha önce listelenen sistem gereksinimlerine ek olarak ortama özgü gereksinimlerdir.

Çevre Önkoşullar Kurulum Özellikler
Visual Studio Code (önerilir) GitHub Copilot veya Claude Dev uzantısı Tek tıklamayla yükleme Birden çok yapay zeka yardımcısı seçeneğiyle kapsamlı MCP desteği
Visual Studio (2022 ve üzeri) GitHub Copilot bileşeni Visual Studio kurulum kılavuzu Azure DevOps verileriyle tam IntelliSense tümleştirmesi
İmleç Yerleşik yapay zeka yardımcısı (uzantı gerekmez) İmleç kurulum kılavuzu Doğal MCP entegrasyonu
Claude Desktop Claude Desktop uygulaması Claude Desktop kurulum kılavuzu Tam Azure DevOps tümleştirmesi ile tek başına uygulama
JetBrains IDE'leri Uyumlu yapay zeka yardımcısı eklentisi JetBrains kurulum kılavuzu Eklentiler aracılığıyla IDE'ye özgü tümleştirme
Diğer ortamlar Ortama göre değişir Azure DevOps MCP Server belgeleri deposu Tüm seçenekler için depoya bakın

Tavsiye

Yükleme sorunları mı yaşıyorsunuz? Azure DevOps MCP Sunucusu GitHub deposundakisorun giderme bölümünü veya rapor sorunlarını denetleyin.

Azure DevOps MCP Sunucusu neden kullanılır?

Geleneksel yapay zeka yardımcıları, belirli projeleriniz, iş öğeleriniz ve ekip süreçlerinizle ilgili bağlamdan yoksun. Genel kodlama sorularına yardımcı olabilirler ancak "Geçerli sprint'imizi engelleyen nedir?" veya "Hangi çekme isteklerinin incelememe ihtiyacı var?" sorularını yanıtlayamazlar. Azure DevOps MCP Sunucusu, yapay zeka yardımcınızı doğrudan Azure DevOps verilerinize bağlayarak bu boşluğu kapatır.

Azure DevOps MCP Sunucusu, genel yanıtları değil gerçek proje verilerinizi temel alan bağlamsal zeka sağlar. İş öğeleriniz, sprint'leriniz ve yayınlarınız hakkında doğal dil soruları sorabilir ve ekibinizin belirli süreçlerini ve terminolojisini anlayan içgörüler alabilirsiniz. Bu işlem araçlar arasında bağlam geçişini ortadan kaldırır, Azure DevOps web arabiriminde gezinmeden anında yanıtlar sağlar ve doğal dil aracılığıyla rutin proje yönetimi görevlerini otomatikleştirir.

Güvenlik ve gizlilik

Azure DevOps MCP Sunucusu, veri güvenliğine ve gizliliğine öncelik verir:

  • Yerel yürütme: Ortamınızdan veri ayrılmaz- her şey güvenli ağınızda yerel olarak çalışır
  • Dış API çağrısı yok: Sunucu hassas proje bilgilerini açığa çıkarabilecek dış API çağrıları yapmaz
  • Kullanıcı denetimi: Yapay zeka yardımcınızın erişebileceği veriler üzerinde tam denetim sahibisiniz
  • Güvenli tümleştirme: Güvenlikten ödün vermeden mevcut yapay zeka kodlama ortamlarınızla sorunsuz çalışır
  • Özel veri işleme: Hassas proje bilgileriniz, kurumsal düzeyde yapay zeka özellikleri sunmaya devam ederken ağınızdan asla ayrılmaz

MCP Sunucusu ne yapar?

Azure DevOps MCP Sunucusu iki adımlı bir işleme olanak tanır: veri alma ve yapay zeka analizi.

1. Veri alma (MCP Sunucusu)

Sunucu, Azure DevOps verilerinize güvenli erişim sağlar:

  • Projeler ve ekipler: Kuruluş yapısı ve ekip bilgileri
  • İş öğeleri: Atanan görevler, hatalar, kullanıcı hikayeleri ve bunların ayrıntıları
  • Çekme istekleri: Kod gözden geçirme durumu, değişiklikler ve bağlı iş öğeleri
  • Derlemeler ve işlem hatları: CI/CD durumu, test sonuçları ve dağıtım bilgileri
  • Test planları: Test çalışmaları, sonuçlar ve kapsam verileri

2. Yapay zeka analizi (Yapay zeka yardımcınız)

Yapay zeka yardımcınız aşağıdaki bilgileri sağlamak için bu verileri işler:

  • Akıllı özetler: Sprint ilerleme durumu, ekip hızı ve proje durumu
  • Eyleme dönüştürülebilir içgörüler: Risk belirleme, performans sorunu analizi ve öneriler
  • Bağlama duyarlı yanıtlar: Belirli projelerinizi ve süreçlerinizi anlayan yanıtlar

Örnek: "Sprint'imizi engelleyen nedir?" sorusunu sorarsınız → MCP Server geçerli iş öğelerinizi alır → Yapay zeka yardımcınız verileri analiz eder ve önerilerle belirli engelleyicileri tanımlar.

Yaygın kullanım senaryoları ve örnekler

Daha fazla örnek için bkz . Örnek kullanım.

Tavsiye

Önceki sorgulardan eski veya önbelleğe alınmış verileri kullanmaktan kaçınmak için" Daha önce getirilen verileri kullanmayın" isteminize ekleyin.

Günlük toplantıya hazırlık

Bileşen

Açıklama


MCP Sunucusu

Atanan iş öğelerinize ve son güncelleştirmelere erişim


Yapay zeka yardımcısı eylemi

Beklemeye hazırlanmanıza yardımcı olması için verileri analiz eder


Örnek istem

"MyProject projesi için iş öğelerimi alın ve standup için hazırlanmama yardımcı olun- neleri tamamladım, ne üzerinde çalışıyorum ve ne engellendi?"


Sorgu çevirisi

Proje tarafından filtrelenmiş ve kaldırılan öğeler hariç, en son değişikliklere göre sıralanmış olarak atanan iş öğelerinizi almak için WIQL sorgusu


Ham veri sonucu

Hataları, görevleri, kullanıcı hikayelerini ve geçerli durumlarıyla birlikte özellikleri içeren altı iş öğesi (Çözüldü, Bitti, Etkin, Yeni, Engellendi)


Yapay zeka yardımcısı çıktısı

Statü İş Öğeleri
Tamamlandı Hata #4521: "Mobil Safari'de oturum açma sayfası kilitleniyor" - Dün çözüldü
Görev #4498: "v2.1 için API belgelerini güncelleştirme" - 2 gün önce tamamlandı
🔄 Devam Ediyor Kullanıcı Hikayesi #4456: "İki öğeli kimlik doğrulaması uygulama" - Devam Ediyor (üç gün)
└── Alt Görevler: Veritabanı şeması (Bitti), UI bileşenleri (Devam Ediyor), Test (Başlatılmadi)

Hata #4534: "Büyük veri kümeleriyle ilgili performans sorunu" - Etkin (bir gün)
⚠️ Engellendi Özellik #4423: "Dış ödeme ağ geçidiyle tümleştirme" - Engellendi
└── Bekleniyor: Güvenlik ekibi onayı (beş gün engellendi)
└── Eylem gerekiyor: InfoSec ekibinden Sarah ile takip edin
Görev #4467: "Hazırlama ortamına dağıtma" - Impediment
└── Sorun: Hazırlama sunucusu bakımı bugün 14:00-16:00 saatleri arasında zamanlandı
Standup için özet - Dün: Mobil Safari oturum açma sorunu çözüldü, API belgeleri tamamlandı.
- Bugün: 2FA uygulamasına devam edin, veri kümesi performans sorununu araştırın.
- Engeller: Ödeme entegrasyonu için güvenlik onayı gerekiyor, sahne dağıtımı bakım nedeniyle gecikiyor.

Sprint planlama desteği

Bileşen

Açıklama


MCP Sunucusu

Kapsam öğelerine, ekip verilerine ve iş öğesi ayrıntılarına erişim


Yapay zeka yardımcısı eylemi

Kapasite analizine ve sprint'i planlamaya yardımcı olur


Örnek istem

"MyProject ürün kapsamındaki tüm iş öğelerini alın ve üç geliştiriciyle iki haftalık sprint için bunların önceliklerini belirleyin"


Sorgu çevirisi

Öncelik ve yığın sıralamasına göre sıralanmış, hikaye noktaları, öncelik ve durum bilgileri içeren kapsam öğelerini almak için WIQL sorgusu


Ham veri sonucu

Epic'ler, özellikler, kullanıcı hikayeleri, hatalar ve hikaye noktalarıyla bağımlılıkları olan görevler ve ekip ölçümleri (üç geliştirici, 14 günlük sprint, 60 nokta hızı) dahil dokuz kapsam öğesi


Yapay zeka yardımcısı çıktısı

Kategori İş Öğeleri Points
Önerilen Epic #3401: "Kullanıcı Profili Geliştirmesi" - Yüksek iş değeri, bağımlılık yok
Hata #3456: "Arama sonuçları büyük veri kümelerinde zaman aşımına uğradı" - Kritik kullanıcı etkisi
Özellik #3378: "Panoyu PDF'ye aktar" - Sık istenen
Hikaye #3489: "Parola sıfırlama akışını uygulama" - Güvenlik önceliği
Görev #3512: "React bileşenlerini v18'e yükselt" - Teknik borç
Hikaye #3467: "Koyu mod ekle iki durumlu düğmesi" - Hızlı kazanma
Toplam 60
(13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5)
Ertelenmiş Epic #3234: "Mobil uygulama yeniden yazma" - Tek sprint için çok büyük
Özellik #3445: "Yapay zeka destekli öneriler" - Veri bilimi ekibi bekleniyor
Hikaye #3523: "Dış CRM ile tümleştirme" - Satıcı API'si tarafından engellendi
34, 21, 13
Planlama önerileri - Denge: Özelliklerin karışımı (3), hatalar (1), teknik borç (1), hızlı kazançlar (1)
- Risk düzeyi: Öngörülebilir teslim için düşük orta riskli öğeler
- Bağımlılıklar: Seçilen tüm öğelerin çözümlenmiş bağımlılıkları var
- Beceriler: İş dağılımı, mevcut ekip uzmanlığıyla eşleşir
- İş değeri: Müşteriye yönelik önceliklendirilmiş özellikler ve kritik düzeltmeler

Kod gözden geçirme iş akışı

Bileşen

Açıklama


MCP Sunucusu

Çekme isteği ayrıntıları ve bağlı iş öğesi bilgileri


Yapay zeka yardımcısı eylemi

Teknik değişiklikler için iş bağlamı sağlar


Örnek istem

"Çekme isteği #67 ve bağlı iş öğeleriyle ilgili ayrıntıları alın ve bu kod değişikliklerinin iş etkisini anlamama yardımcı olun"


API çevirisi

Genişletilmiş ilişkilerle çekme isteği ayrıntılarını ve bağlı iş öğesi bilgilerini almak için REST API çağrıları


Ham veri sonucu

Çekme isteği #67 (önbelleğe alma katmanı uygulaması, sekiz dosya değiştirildi, +156/-42 satır) ve iki bağlı iş öğesi (performans kullanıcı hikayesi ve ayarlar hatası)


Yapay zeka yardımcısı çıktısı

Bileşen Ayrıntılar
Çekme İsteği Pr #67: "Kullanıcı tercihleri için önbelleğe alma katmanını uygulama"
Yazar: Christie Church, Status: Active (gözden geçirme bekleniyor)
Dosyalar: 8 değiştirildi (+156, -42 satır), Oluşturuldu: İki gün önce
Bağlı İş Öğeleri 🎯 Kullanıcı Hikayesi #2847: "Geri dönen kullanıcılar için uygulama performansını geliştirme" (Yüksek öncelikli)
└── Hedef: Oturum açan kullanıcılar için sayfa yükleme süresi < 2 saniye

🐛 Hata #2901: "Ayarlar sayfası birçok tercihe sahip kullanıcılar için yavaş yükleniyor" (Orta önem derecesi)
└── Etki: 15% premium kullanıcıyı etkiler ve destek biletlerine neden olur
İş etkisi özeti - 💼Stratejik Hizalama: Q3 kullanıcı saklama hedefini destekler (20% iyileştirme)
Geliri etkileyen premium kullanıcı deneyimi sorunlarını giderir
Gelecekteki kişiselleştirme özelliklerini etkinleştirir
- 📊Beklenen Sonuçlar: Performans: Tercih yükleme süresinde 60% azalma (2,5 sn → 1,0s)
Kullanıcı Deneyimi: Ayarlar ve profil sayfalarında yükleme gecikmelerini ortadan kaldırır
Destek Etkisi: Performansla ilgili biletlerde beklenen 40% azalma
- 🔍Odak Alanlarını Gözden Geçirme: Önbellek geçersizleştirme mantığı (veri tutarlılığı)
Önbellek kullanılamazlığı için hata işleme
Performans izleme uygulaması
Önbelleğe alınan kullanıcı verileri için güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gerekenler