Azure DevOps Services
请考虑询问 AI 助手“获取当前冲刺工作项，然后确定哪些工作项可能面临风险”，并立即访问实际的 Azure DevOps 数据。 Azure DevOps 模型上下文协议 （MCP） 服务器为 AI 助手提供安全访问 Azure DevOps 组织的工作项、拉取请求、生成、测试计划和文档。
与需要外部发送数据的基于云的解决方案不同，Azure DevOps MCP 服务器在安全环境中在本地运行，确保敏感项目信息永远不会离开网络，同时仍提供企业级 AI 功能。
重要
- Azure DevOps MCP 服务器是免费的。 但是，标准 Azure DevOps 定价适用于组织以及通过服务进行的任何数据访问。 AI 助手使用情况可能具有单独的成本，具体取决于所选的 AI 平台。
- Azure DevOps MCP 服务器要求 AI 助手在代理模式下作，以访问 Azure DevOps 数据并执行作。
先决条件
| Requirement | Description | 下载/安装 |
|---|---|---|
| Node.js | 运行 MCP 服务器所需的版本 18.0 或更高版本 | 下载 Node.js |
| Azure DevOps 组织 | 具有项目访问权限的活动 Azure DevOps Services 组织 | 创建组织 |
| AI 编码环境 | 具有代理模式支持的兼容 AI 助手（GitHub Copilot、Claude 等） | 请参阅 安装部分 |
安装 MCP 服务器
准备好使用 Azure DevOps 上下文增强 AI 助手吗？ Azure DevOps MCP 服务器适用于常用的 AI 编码环境，例如 Visual Studio Code 和 GitHub Copilot、Visual Studio 2022、Cursor 和 Claude Code。
有关首选环境的详细安装说明和设置，请参阅 安装 Azure DevOps MCP 服务器。
为何使用 Azure DevOps MCP 服务器？
传统 AI 助手缺少有关特定项目、工作项和团队流程的上下文。 它们可以帮助解决一般编码问题，但无法回答“阻止当前冲刺什么？”或“哪些拉取请求需要我的评论？”Azure DevOps MCP 服务器通过将 AI 助手直接连接到 Azure DevOps 数据来弥补这一差距。
Azure DevOps MCP 服务器基于实际项目数据而不是通用响应提供上下文智能。 可以询问有关工作项、冲刺和发布的自然语言问题，并接收了解团队的特定流程和术语的见解。 此过程消除了工具之间的上下文切换，无需浏览 Azure DevOps Web 界面即可提供即时答案，并通过自然语言自动执行常规项目管理任务。
安全性和隐私
Azure DevOps MCP 服务器确定数据安全和隐私的优先级：
- 本地执行：没有数据离开环境 - 所有内容在安全网络中本地运行
- 无外部 API 调用：服务器不进行外部 API 调用，这些调用可能会公开敏感的项目信息
- 用户控制：可以完全控制 AI 助手可以访问哪些数据
- 安全集成：与现有 AI 编码环境无缝配合，不影响安全性
- 专用数据处理：敏感项目信息永远不会离开网络，同时仍提供企业级 AI 功能
MCP 服务器的作用是什么？
Azure DevOps MCP 服务器可实现两步过程： 数据检索 和 AI 分析。
1. 数据检索 （MCP 服务器）
服务器提供对 Azure DevOps 数据的安全访问：
- 项目和团队：组织结构和团队信息
- 工作项：已分配的任务、bug、用户情景及其详细信息
- 拉取请求：代码评审状态、更改和链接工作项
- 生成和管道：CI/CD 状态、测试结果和部署信息
- 测试计划：测试用例、结果和覆盖范围数据
2. AI 分析（AI 助手）
AI 助手处理此数据以提供：
- 智能摘要：冲刺进度、团队速度和项目运行状况
- 可作见解：风险识别、瓶颈分析和建议
- 上下文感知响应：了解特定项目和流程的答案
示例：询问“阻止我们的冲刺什么？” → MCP 服务器检索当前工作项，→ AI 助手分析数据并识别具有建议的特定阻止程序。
常见用例和示例
有关更多示例，请参阅 示例用法。
每日站立准备
组件
说明
MCP 服务器提供
访问已分配的工作项和最近更新
AI 助手作
分析数据以帮助你准备站立
示例提示
“获取项目 MyProject 的工作项，帮助我准备站立 - 我完成了什么，我正在处理什么，什么被阻止了？
查询翻译
WIQL 查询，用于检索分配的工作项，按项目筛选并排除已删除的项，按最新更改排序
原始数据结果
六个工作项，包括 bug、任务、用户情景和功能及其当前状态（已解决、完成、活动、新建、已阻止）
AI 助手输出
| 状态 | 工作项 |
|---|---|
| ✅ 完成 | Bug #4521：“移动 Safari 上的登录页面崩溃”- 昨天已解决 任务 #4498：“v2.1 的更新 API 文档”- 2 天前完成 |
| 🔄 正在进行中 | User Story #4456：“实现双因素身份验证”- 正在进行中（三天） ~~ 子任务：数据库架构（已完成）、UI 组件（正在进行）、测试（未启动） Bug #4534：“大型数据集的性能问题”- 活动（一天） |
| ⚠️ 已阻止 | 功能 #4423：“与外部支付网关集成”- 已阻止 ~~ 正在等待：安全团队批准（已阻止五天） •• 需要的作：与 InfoSec 团队的 Sarah 跟进 任务 #4467：“部署到过渡环境”- 障碍 •• 问题：暂存服务器维护计划今天下午 2 点到 4 点 |
| 站立摘要 | - 昨天：解决了移动 Safari 登录问题，已完成 API 文档。 - 今天：继续执行 2FA，调查数据集性能问题。 - 阻碍因素：付款集成需获得安全批准，测试环境部署因维护而延迟。 |
Sprint 规划支持
组件
说明
MCP 服务器提供
访问积压工作项、团队数据和工作项详细信息
AI 助手作
帮助分析容量并规划冲刺
示例提示
“获取 MyProject 产品积压工作项中的所有工作项，并优先安排他们与三名开发人员进行为期两周的冲刺”
查询翻译
WIQL 查询，用于检索包含情景点、优先级和状态信息的积压工作项，按优先级和堆栈排名排序
原始数据结果
9 个积压工作项，包括史诗、功能、用户情景、bug 和具有故事点和依赖项的任务，以及团队指标（3 个开发人员、14 天的冲刺、60 分速度）
AI 助手输出
| 类别 | 工作项 | Points |
|---|---|---|
| ✅ 推荐 | Epic #3401：“用户配置文件增强”- 高业务价值，无依赖项 Bug #3456：“搜索结果在大型数据集上超时”- 关键用户影响 功能 #3378：“将仪表板导出到 PDF”- 经常请求 情景 #3489：“实现密码重置流”- 安全优先级 任务 #3512：“将 React 组件升级到 v18” - 技术债务 故事 #3467：“添加深色模式切换”- 快速获胜 |
总计 60 (13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5) |
| ⏳ 递 延 | Epic #3234：“移动应用重写”- 单冲刺太大 功能 #3445：“AI 驱动的建议”- 等待数据科学团队 情景 #3523：“与外部 CRM 集成”- 被供应商 API 阻止 |
34, 21, 13 |
|
-
平衡： 功能组合【3】， 漏洞【1】， 技术债务【1】， 速战速决的项目【1】 - 风险级别：可预测交付的中低风险项目 - 依赖项：所有选定的项都已解析依赖项 - 技能：工作分配与当前团队专业知识相匹配 - 业务价值：确定面向客户的功能和关键修补程序的优先级 |
代码评审工作流
组件
说明
MCP 服务器提供
拉取请求详细信息和链接的工作项信息
AI 助手作
为技术更改提供业务上下文
示例提示
“获取拉取请求 #67 及其链接的工作项的详细信息，并帮助我了解这些代码更改的业务效果”
API 翻译
REST API 调用，以检索拉取请求详细信息和链接的工作项信息，并具有扩展关系
原始数据结果
拉取请求 #67（缓存层实现、8 个文件已更改、+156/-42 行）和两个链接的工作项（性能用户情景和设置 bug）
AI 助手输出
| 组件 | 详细信息 |
|---|---|
| 拉取请求 | PR #67：“实现用户首选项的缓存层” 作者：陈莎拉，状态：活跃（等待评论） 文件：8 个已更改（+156，-42 行），创建时间：两天前 |
| 链接的工作项 | 🎯 User Story #2847：“提高返回用户的应用性能”（高优先级） }} 目标：已登录用户的页面加载时间 < 2 秒 🐛 Bug #2901：“设置页面为具有许多首选项的用户加载缓慢”（中等严重性） ~~ 影响：影响高级用户的 15 个%，导致支持票证 |
| 业务影响摘要 | - 💼战略一致性：支持 Q3 用户保留目标（20% 的改善） 解决影响收入的高级用户体验问题 启用未来的个性化功能 - 📊预期结果：性能：首选项加载时间减少 60% （2.5s → 1.0s） 用户体验：消除设置和配置文件页中的加载延迟 支持影响：预计 40% 性能相关票证减少 - 🔍查看重点领域：缓存失效逻辑（数据一致性） 缓存不可用的错误处理 性能监视实现 缓存用户数据的安全注意事项 |