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Azure DevOps Services
Considere la posibilidad de preguntar al asistente de inteligencia artificial "Obtener mis elementos de trabajo de sprint actuales y, a continuación, identificar cuáles podrían estar en riesgo" y obtener acceso instantáneo a los datos reales de Azure DevOps. El servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) de Azure DevOps proporciona al asistente de IA acceso seguro a elementos de trabajo, solicitudes de incorporación de cambios, compilaciones, planes de prueba y documentación de la organización de Azure DevOps.
A diferencia de las soluciones basadas en la nube que requieren el envío externo de los datos, el servidor MCP de Azure DevOps se ejecuta localmente dentro de su entorno seguro, lo que garantiza que la información confidencial del proyecto nunca deje la red mientras sigue ofreciendo funcionalidades de inteligencia artificial de nivel empresarial.
Importante
- El servidor MCP de Azure DevOps es gratuito. Sin embargo, los precios estándar de Azure DevOps se aplican a su organización y a cualquier acceso a datos a través del servicio. El uso del asistente de IA puede tener costos independientes en función de la plataforma de inteligencia artificial elegida.
- El servidor MCP de Azure DevOps requiere que el asistente de IA funcione en modo agente para acceder a los datos de Azure DevOps y realizar operaciones.
Prerrequisitos
Requisitos del sistema:Node.js 18.0+ y una organización activa de Azure DevOps
Instalación del servidor MCP de Azure DevOps
El servidor MCP de Azure DevOps se integra con varios entornos de desarrollo y asistentes de IA. Elija su entorno preferido para obtener instrucciones. Los requisitos previos enumerados en la tabla son requisitos específicos del entorno además de los requisitos del sistema enumerados anteriormente.
| Medio ambiente | Prerrequisitos | Installation | Características |
|---|---|---|---|
| Visual Studio Code (recomendado) | Extensión GitHub Copilot o Claude Dev | Instalación con un solo clic | Amplia compatibilidad con MCP con varias opciones de asistente de IA |
| Visual Studio (2022 y versiones posteriores) | Extensión de GitHub Copilot | Guía de configuración de Visual Studio | Integración completa de IntelliSense con datos de Azure DevOps |
| Cursor | Asistente de IA integrado (sin extensiones necesarias) | Guía de configuración del cursor | Integración nativa de MCP |
| Claude Desktop | Aplicación Claude Desktop | Guía de configuración de Claude Desktop | Aplicación independiente con integración completa de Azure DevOps |
| JetBrains IDEs | Complemento de asistente de IA compatible | Guía de configuración de JetBrains | Integración específica del IDE a través de complementos |
| Otros entornos | Varía según el entorno | Repositorio de documentos del servidor MCP de Azure DevOps | Consulte el repositorio para todas las opciones. |
Sugerencia
¿Tiene problemas de instalación? Consulte la sección de solución de problemas o informe de problemas en el repositorio de GitHub del servidor MCP de Azure DevOps.
¿Por qué usar el servidor MCP de Azure DevOps?
Los asistentes tradicionales de inteligencia artificial carecen de contexto sobre sus proyectos específicos, elementos de trabajo y procesos de equipo. Pueden ayudar con preguntas genéricas de codificación, pero no pueden responder a "¿Qué bloquea nuestro sprint actual?" o "¿Qué solicitudes de incorporación de cambios necesitan mi revisión?" El servidor MCP de Azure DevOps puentea esta brecha conectando el asistente de IA directamente a los datos de Azure DevOps.
El servidor MCP de Azure DevOps proporciona inteligencia contextual basada en los datos reales del proyecto, no en respuestas genéricas. Puede formular preguntas en lenguaje natural sobre los elementos de trabajo, los sprints y las versiones, y recibir información que comprenda los procesos y la terminología específicos del equipo. Este proceso elimina el cambio de contexto entre herramientas, proporciona respuestas instantáneas sin navegar por la interfaz web de Azure DevOps y automatiza las tareas rutinarias de administración de proyectos mediante lenguaje natural.
Seguridad y privacidad
El servidor MCP de Azure DevOps prioriza la seguridad y la privacidad de los datos:
- Ejecución local: ningún dato deja el entorno: todo se ejecuta localmente dentro de la red segura.
- Sin llamadas API externas: el servidor no realiza llamadas API externas que podrían exponer información confidencial del proyecto.
- Control de usuario: mantiene el control total sobre los datos a los que puede acceder el asistente de IA.
- Integración segura: funciona perfectamente con los entornos de codificación de IA existentes sin poner en peligro la seguridad.
- Control de datos privados: la información confidencial del proyecto nunca deja la red mientras sigue ofreciendo funcionalidades de inteligencia artificial de nivel empresarial
¿Qué hace MCP Server?
El servidor MCP de Azure DevOps habilita un proceso de dos pasos: recuperación de datos y análisis de IA.
1. Recuperación de datos (servidor MCP)
El servidor proporciona acceso seguro a los datos de Azure DevOps:
- Proyectos y equipos: estructura de la organización e información del equipo
- Elementos de trabajo: tareas asignadas, errores, casos de usuario y sus detalles
- Solicitudes de incorporación de cambios: revisar el estado, los cambios y los elementos de trabajo vinculados
- Compilaciones y canalizaciones: estado de CI/CD, resultados de pruebas e información de implementación
- Planes de prueba: casos de prueba, resultados y datos de cobertura
2. Análisis de IA (Asistente para ia)
El asistente de IA procesa estos datos para proporcionar:
- Resúmenes inteligentes: progreso del sprint, velocidad del equipo y estado del proyecto
- Información procesable: identificación de riesgos, análisis de cuellos de botella y recomendaciones
- Respuestas que tienen en cuenta el contexto: respuestas que comprenden los proyectos y procesos específicos
Ejemplo: Pregunta "¿Qué está bloqueando nuestro sprint?" → servidor MCP recupera los elementos de trabajo actuales → el asistente de IA analiza los datos e identifica bloqueadores específicos con recomendaciones.
Ejemplos y casos de uso comunes
Para obtener más ejemplos, vea Uso de ejemplo.
Sugerencia
Para evitar el uso de datos obsoletos o almacenados en caché de consultas anteriores, agrega a tu solicitud: "No utilices datos recuperados previamente".
Preparación diaria de la reunión de pie
Componente
Descripción
Servidor MCP proporciona
Acceso a los elementos de trabajo asignados y actualizaciones recientes
Acción del asistente de IA
Analiza los datos para ayudarle a prepararse para el soporte técnico.
Mensaje de ejemplo
"Obtener mis elementos de trabajo para el proyecto MyProject y ayudarme a prepararse para soporte técnico: ¿qué he completado, qué estoy trabajando y qué está bloqueado?"
Traducción de consultas
Consulta WIQL para recuperar los elementos de trabajo asignados, filtrados por proyecto y excluidos elementos quitados, ordenados por los cambios más recientes
Resultado de datos sin procesar
Seis elementos de trabajo, como errores, tareas, casos de usuario y características con sus estados actuales (Resuelto, Listo, Activo, Nuevo, Bloqueado)
Salida del asistente de IA
| Estado | Elementos de trabajo |
|---|---|
| ✅ Completado | Error n.º 4521: "La página de inicio de sesión se bloquea en Safari móvil" - Resuelto ayer Tarea n.º 4498: "Actualización de la documentación de api para v2.1" : completado hace 2 días |
| 🔄 En curso | Caso de usuario n.º 4456: "Implementar la autenticación en dos fases" - En curso (tres días) └]\ Subtareas: Esquema de base de datos (listo), componentes de la interfaz de usuario (en curso), Pruebas (no iniciadas) Error 4534: "Problema de rendimiento con grandes conjuntos de datos" - Activo (un día) |
| ⚠️ Bloqueado | Característica n.º 4423: "Integración con puerta de enlace de pago externa" - Bloqueado └]] Esperando: Aprobación del equipo de seguridad (bloqueado cinco días) └]:]: Acción necesaria: Seguimiento con Sarah del equipo de InfoSec Tarea n.º 4467: "Implementación en el entorno de ensayo" - Impedimento └]:]: Problema: Mantenimiento provisional del servidor programado hoy de 2 a 4 p. m. |
| Resumen de standup | - Ayer: Problema de inicio de sesión de Safari móvil resuelto, documentos de API completados. - Hoy: continuar con la implementación de 2FA, investigue el problema de rendimiento del conjunto de datos. - Bloqueos: se necesita la aprobación de seguridad para la integración de pagos, el despliegue de ensayo se ha retrasado debido al mantenimiento. |
Soporte para la planificación de sprints
Componente
Descripción
Servidor MCP proporciona
Acceso a elementos de trabajo pendientes, datos de equipo y detalles de elementos de trabajo
Acción del asistente de IA
Ayuda a analizar la capacidad y planear el sprint
Mensaje de ejemplo
"Obtener todos los elementos de trabajo del trabajo pendiente del producto para MyProject y priorizarlos para un sprint de dos semanas con tres desarrolladores"
Traducción de consultas
Consulta WIQL para recuperar elementos de trabajo pendiente con puntos de historia, prioridad e información de estado, ordenada por prioridad y clasificación de pila
Resultado de datos sin procesar
Nueve elementos de trabajo pendiente, como epopeyas, características, casos de usuario, errores y tareas con puntos de historia y dependencias, además de métricas de equipo (tres desarrolladores, sprint de 14 días, velocidad de 60 puntos)
Salida del asistente de IA
| Categoría | Elementos de trabajo | Points |
|---|---|---|
| ✅ Recomendado | Epic #3401: "Mejora del perfil de usuario" - Alto valor empresarial, sin dependencias Error n.º 3456: "Tiempo de espera de los resultados de la búsqueda en grandes conjuntos de datos" - Impacto crítico del usuario Característica n.º 3378: "Exportar panel a PDF" - Solicitado con frecuencia Artículo n.º 3489: "Implementar el flujo de restablecimiento de contraseña" - Prioridad de seguridad Tarea n.º 3512: "Actualizar componentes de React a v18" - Deuda técnica Historia n.º 3467: "Agregar alternancia en modo oscuro" - Victoria rápida |
60 totales (13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5) |
| ⏳ Diferido | Epic #3234: "Reescritura de la aplicación móvil": demasiado grande para un solo sprint Característica n.º 3445: "Recomendaciones con tecnología de inteligencia artificial" - Esperando al equipo de ciencia de datos Historia n.º 3523: "Integración con CRM externo" - Bloqueado por api de proveedor |
34, 21, 13 |
| Recomendaciones de planeación |
-
Balance: Combinación de características (3), errores (1), deuda técnica (1), victorias rápidas (1) - Nivel de riesgo: elementos de riesgo bajo medio para la entrega predecible - Dependencias: todos los elementos seleccionados han resuelto las dependencias - Aptitudes: La distribución del trabajo coincide con la experiencia actual del equipo - Valor empresarial: características prioritarias orientadas al cliente y correcciones críticas |
Flujo de trabajo de revisión de código
Componente
Descripción
Servidor MCP proporciona
Detalles de la solicitud de incorporación de cambios e información del elemento de trabajo vinculado
Acción del asistente de IA
Proporciona contexto empresarial para cambios técnicos
Mensaje de ejemplo
"Obtener detalles de la solicitud de incorporación de cambios n.º 67 y sus elementos de trabajo vinculados y ayudarme a comprender el efecto empresarial de estos cambios en el código"
Traducción de API
Llamadas a la API REST para recuperar los detalles de la solicitud de incorporación de cambios y la información del elemento de trabajo vinculado con relaciones expandidas
Resultado de datos sin procesar
Solicitud de incorporación de cambios n.º 67 (implementación de la capa de almacenamiento en caché, ocho archivos cambiados, +156/-42 líneas) y dos elementos de trabajo vinculados (error de configuración y caso de usuario de rendimiento)
Salida del asistente de IA
| Componente | Detalles |
|---|---|
| Solicitud de incorporación de cambios | PR n.º 67: "Implementar la capa de almacenamiento en caché para las preferencias del usuario" Autor: Christie Church, Estado: Activo (a la espera de revisión) Archivos: 8 cambiados (+156, -42 líneas), creados: hace dos días |
| Elementos de trabajo vinculados | 🎯 Caso de usuario n.º 2847: "Mejorar el rendimiento de la aplicación para devolver usuarios" (prioridad alta) └]:]: Destino: tiempo < de carga de página 2 segundos para los usuarios que han iniciado sesión 🐛 Error 2901: "La página de configuración se carga lentamente para los usuarios con muchas preferencias" (gravedad media) └]:]: Impacto: afecta a 15% de usuarios premium, lo que provoca incidencias de soporte técnico |
| Resumen del impacto empresarial | - 💼Alineación estratégica: apoya el objetivo de retención de usuarios del tercer trimestre (una mejora del 20%) Aborda los problemas de experiencia del usuario premium que afectan a los ingresos Habilita las características de personalización futuras - 📊Resultados esperados: Rendimiento: 60% reducción del tiempo de carga de preferencias (2,5s → 1,0s) Experiencia del usuario: elimina los retrasos de carga en la configuración y las páginas de perfil Impacto en el soporte técnico: se esperaba una reducción de 40% en incidencias relacionadas con el rendimiento - 🔍Revisar áreas prioritarias: lógica de invalidez de la caché (consistencia de datos) Control de errores para la falta de disponibilidad de caché Implementación de supervisión del rendimiento Consideraciones de seguridad para los datos de usuario almacenados en caché |