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Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps MCP Server

本地服务
github.com/aymenfurter云与基础设施168 周前更新

关于 Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps MCP Server 是用于管理 Azure DevOps 工作项的示例服务,支持搜索、创建和更新工作项,以及获取其状态。

主要功能

  1. 01搜索工作项
  2. 02创建工作项
  3. 03更新工作项
  4. 04获取工作项状态
  5. 05通过简单 CLI 测试

适用场景

  1. 01查找 Azure DevOps 项目中的工作项
  2. 02创建工作项
  3. 03更新现有工作项
  4. 04检查工作项状态

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Azure DevOps 工作项搜索、创建、更新和状态查询功能。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ado-mcp-server-python": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"build"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
ocibuild

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

重要


请考虑使用官方 MCP 服务:
https://github.com/microsoft/azure-devops-mcp

Azure DevOps MCP 服务

这是一个面向 Azure DevOps 的模型上下文协议(MCP)服务,提供工作项管理功能。

前置条件

  • Docker
  • 具有适当权限的 Azure DevOps 个人访问令牌(PAT)
  • Azure DevOps 组织和项目详细信息

快速开始

  1. 构建 Docker 镜像:
docker build -t ado-mcp-server .
  1. 使用环境变量运行服务:
docker run -i --rm \
  -e ADO_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your_pat_here" \
  -e ADO_ORGANIZATION_URL="https://dev.azure.com/your_org" \
  -e ADO_PROJECT_NAME="your_project" \
  ado-mcp-server

配置

该服务需要以下环境变量:

  • ADO_PERSONAL_ACCESS_TOKEN:你的 Azure DevOps 个人访问令牌
  • ADO_ORGANIZATION_URL:你的 Azure DevOps 组织 URL
  • ADO_PROJECT_NAME:你的 Azure DevOps 项目名称

VS Code 集成

将此配置添加到 VS Code 设置中,以集成 MCP 服务:

{
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "ado_pat",
        "description": "Azure DevOps Personal Access Token",
        "password": true
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "ado_org",
        "description": "Azure DevOps Organization URL"
      },
      {
        "type": "promptString",
        "id": "ado_project",
        "description": "Azure DevOps Project Name"
      }
    ],
    "servers": {
      "azuredevops": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "ADO_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
          "-e",
          "ADO_ORGANIZATION_URL",
          "-e",
          "ADO_PROJECT_NAME",
          "ado-mcp-server"
        ],
        "env": {
          "ADO_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${input:ado_pat}",
          "ADO_ORGANIZATION_URL": "${input:ado_org}",
          "ADO_PROJECT_NAME": "${input:ado_project}"
        }
      }
    }
}

功能

  • 搜索工作项
  • 创建新的工作项
  • 更新现有工作项
  • 获取工作项状态
  • 用于测试的简单命令行界面

开发

在本地构建并运行以进行开发:

  1. 克隆代码仓库
  2. 构建 Docker 镜像:docker build -t ado-mcp-server .
  3. 使用你的环境变量运行服务

测试

使用以下命令运行测试:

docker run -i --rm \
  -e ADO_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your_pat_here" \
  -e ADO_ORGANIZATION_URL="https://dev.azure.com/your_org" \
  -e ADO_PROJECT_NAME="your_project" \
  ado-mcp-server python -m pytest

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。