Delen via

AI-hulp inschakelen met Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps Services

Vraag uw AI-assistent 'Haal mijn huidige sprintwerkitems op, identificeer welke items mogelijk risico lopen' en krijg direct toegang tot uw werkelijke Azure DevOps-gegevens. De MCP-server (Azure DevOps Model Context Protocol) biedt uw AI-assistent veilige toegang tot werkitems, pull-aanvragen, builds, testplannen en documentatie van uw Azure DevOps-organisatie.

In tegenstelling tot cloudoplossingen waarvoor externe gegevens moeten worden verzonden, wordt de Azure DevOps MCP-server lokaal uitgevoerd in uw beveiligde omgeving, zodat uw gevoelige projectgegevens nooit uw netwerk verlaten terwijl er nog steeds AI-mogelijkheden op ondernemingsniveau worden geleverd.

Belangrijk

  • De Azure DevOps MCP-server is gratis te gebruiken. Standaard azure DevOps-prijzen zijn echter van toepassing op uw organisatie en gegevenstoegang via de service. Het gebruik van AI-assistenten kan afzonderlijke kosten hebben, afhankelijk van het gekozen AI-platform.
  • De Azure DevOps MCP-server vereist dat uw AI-assistent werkt in de agentmodus om toegang te krijgen tot Azure DevOps-gegevens en bewerkingen uit te voeren.

Vereiste voorwaarden

Systeemvereisten:Node.js 18.0+ en een actieve Azure DevOps-organisatie

Azure DevOps MCP-server installeren

De Azure DevOps MCP Server kan worden geïntegreerd met verschillende ontwikkelomgevingen en AI-assistenten. Kies uw voorkeursomgeving voor instructies. De vereisten die in de tabel worden vermeld, zijn omgevingsspecifieke vereisten naast de eerder vermelde systeemvereisten.

Milieu Vereiste voorwaarden Installatie Features
Visual Studio Code (aanbevolen) GitHub Copilot-extensie of Claude Dev-extensie Installatie met één klik Uitgebreide MCP-ondersteuning met meerdere AI-assistentopties
Visual Studio (2022 en hoger) GitHub Copilot-onderdeel Installatiehandleiding voor Visual Studio Volledige IntelliSense-integratie met Azure DevOps-gegevens
Cursor Ingebouwde AI-assistent (geen extensies nodig) Installatiehandleiding voor cursor Systeemeigen MCP-integratie
Claude Desktop Claude Desktop-applicatie Installatiehandleiding voor Claude Desktop Zelfstandige toepassing met volledige Azure DevOps-integratie
JetBrains IDE's Compatibele AI-assistentinvoegtoepassing Installatiehandleiding voor JetBrains IDE-specifieke integratie via invoegtoepassingen
Andere omgevingen Verschilt per omgeving Documentatieopslagplaats voor Azure DevOps MCP Server Opslagplaats voor alle opties weergeven

Aanbeveling

Ondervindt u installatieproblemen? Raadpleeg de sectie voor probleemoplossing of meld problemen in de GitHub-opslagplaats van Azure DevOps MCP Server.

Waarom Azure DevOps MCP Server gebruiken?

Traditionele AI-assistenten hebben geen context over uw specifieke projecten, werkitems en teamprocessen. Ze kunnen helpen bij algemene codevragen, maar kunnen geen antwoord geven op 'Wat blokkeert onze huidige sprint?' of 'Welke pull-aanvragen hebben mijn beoordeling nodig?' De Azure DevOps MCP-server overbrugt deze kloof door uw AI-assistent rechtstreeks te verbinden met uw Azure DevOps-gegevens.

De Azure DevOps MCP Server biedt contextuele intelligentie op basis van uw werkelijke projectgegevens, niet algemene antwoorden. U kunt vragen in natuurlijke taal stellen over uw werkitems, sprints en releases en inzichten krijgen die inzicht krijgen in de specifieke processen en terminologie van uw team. Dit proces elimineert het schakelen tussen context tussen hulpprogramma's, biedt directe antwoorden zonder door de Azure DevOps-webinterface te navigeren en automatiseert routinetaken voor projectbeheer via natuurlijke taal.

Beveiliging en privacy

De Azure DevOps MCP-server geeft prioriteit aan gegevensbeveiliging en -privacy:

  • Lokale uitvoering: geen gegevens verlaten uw omgeving- alles wordt lokaal uitgevoerd binnen uw beveiligde netwerk
  • Geen externe API-aanroepen: de server maakt geen externe API-aanroepen waarmee gevoelige projectgegevens kunnen worden weergegeven
  • Gebruikersbeheer: u behoudt volledige controle over de gegevens waartoe uw AI-assistent toegang heeft
  • Veilige integratie: werkt naadloos samen met uw bestaande AI-coderingsomgevingen zonder de beveiliging in gevaar te brengen
  • Persoonlijke gegevensverwerking: uw gevoelige projectgegevens verlaten uw netwerk nooit en leveren nog steeds AI-mogelijkheden op ondernemingsniveau

Wat doet MCP Server?

De Azure DevOps MCP-server maakt een proces in twee stappen mogelijk: gegevens ophalen en AI-analyse.

1. Gegevens ophalen (MCP-server)

De server biedt beveiligde toegang tot uw Azure DevOps-gegevens:

  • Projecten en teams: organisatiestructuur en teamgegevens
  • Werkitems: Toegewezen taken, bugs, gebruikersverhalen en hun details
  • Pull-aanvragen: Status van codebeoordeling, wijzigingen en gekoppelde werkitems
  • Builds en pijplijnen: CI/CD-status, testresultaten en implementatiegegevens
  • Testplannen: Testcases, resultaten en dekkingsgegevens

2. AI-analyse (uw AI-assistent)

Uw AI-assistent verwerkt deze gegevens om het volgende te bieden:

  • Intelligente samenvattingen: Voortgang van sprint, snelheid van team en projectstatus
  • Bruikbare inzichten: Risico-identificatie, knelpuntanalyse en aanbevelingen
  • Contextbewuste antwoorden: Antwoorden die inzicht krijgen in uw specifieke projecten en processen

Voorbeeld: U vraagt 'Wat blokkeert onze sprint?' → MCP Server uw huidige werkitems ophaalt → Uw AI-assistent analyseert de gegevens en identificeert specifieke obstakels met aanbevelingen.

Veelvoorkomende use cases en voorbeelden

Zie Voorbeeldgebruik voor meer voorbeelden.

Aanbeveling

Als u wilt voorkomen dat verouderde of in de cache opgeslagen gegevens uit eerdere query's worden gebruikt, voegt u deze toe aan de prompt' 'Gebruik eerder opgehaalde gegevens niet'.

Dagelijkse voorbereiding op stand-up

Onderdeel

Beschrijving

MCP-server biedt

Toegang tot uw toegewezen werkitems en recente updates

AI-assistentactie

Analyseert de gegevens om u voor te bereiden op stand-up

Voorbeeldprompt

"Haal mijn werkitems op voor project MyProject en help me bij het voorbereiden op standup- wat heb ik voltooid, waaraan werk ik en wat is geblokkeerd?"

Queryomzetting

WIQL-query om uw toegewezen werkitems op te halen, gefilterd op project en verwijderde items uit te sluiten, gesorteerd op meest recente wijzigingen

Resultaat onbewerkte gegevens

Zes werkitems, waaronder bugs, taken, gebruikersverhalen en functies met hun huidige statussen (Opgelost, Gereed, Actief, Nieuw, Geblokkeerd)

AI-assistentuitvoer

Toestand Werkitems
✅ Volbracht Fout #4521: 'Aanmeldingspagina loopt vast in mobiele Safari' - Opgelost gisteren
Taak 4498: 'API-documentatie bijwerken voor v2.1' - 2 dagen geleden voltooid
🔄 Wordt uitgevoerd Gebruikersverhaal #4456: "Tweeledige verificatie implementeren" - Wordt uitgevoerd (drie dagen)
└.... Subtaken: Databaseschema (Gereed), UI-onderdelen (wordt uitgevoerd), Testen (niet gestart)

Fout #4534: 'Prestatieprobleem met grote gegevenssets' - Actief (één dag)
⚠ Geblokkeerd Functie #4423: "Integratie met externe betalingsgateway" - Geblokkeerd
└.* Wachten op: Goedkeuring van beveiligingsteam (vijf dagen geblokkeerd)
└.** Actie vereist: Opvolgen met Sarah van infosec-team
Taak #4467: "Implementeren in faseringsomgeving" - Impediment
└.... Probleem: onderhoud van faseringsserver gepland vandaag 2-4 uur
Samenvatting voor stand-up - Gisteren: Probleem opgelost met mobiele Safari-aanmelding, voltooide API-documenten.
- Vandaag: Continue 2FA-implementatie, onderzoek het prestatieprobleem van de gegevensset.
- Blokkeringen: beveiligingsgoedkeuring nodig voor betalingsintegratie, staging-implementatie vertraagd vanwege onderhoud.

Ondersteuning voor sprintplanning

Onderdeel

Beschrijving

MCP-server biedt

Toegang tot achterstandsitems, teamgegevens en werkitemgegevens

AI-assistentactie

Helpt bij het analyseren van capaciteit en het plannen van de sprint

Voorbeeldprompt

"Haal alle werkitems op in de productachterstand voor MyProject en geef ze prioriteit voor een sprint van twee weken met drie ontwikkelaars"

Queryomzetting

WIQL-query voor het ophalen van achterstandsitems met verhaalpunten, prioriteit en statusinformatie, gerangschikt op prioriteit en stackrang

Resultaat onbewerkte gegevens

Negen achterstallige items, waaronder epics, functies, gebruikersverhalen, bugs en taken met verhaalpunten en afhankelijkheden, plus metrische gegevens van het team (drie ontwikkelaars, sprint van 14 dagen, snelheid van 60 punten)

AI-assistentuitvoer

Categorie Werkitems Punten
✅ Aanbevolen Epic #3401: "User Profile Enhancement" - Hoge bedrijfswaarde, geen afhankelijkheden
Fout #3456: 'Time-out voor zoekresultaten voor grote gegevenssets' - Kritieke gebruikersimpact
Functie #3378: "Dashboard exporteren naar PDF" - Vaak aangevraagd
Verhaal #3489: 'Stroom voor wachtwoord opnieuw instellen implementeren' - Beveiligingsprioriteit
Taak #3512: "React-onderdelen upgraden naar v18" - Technische schuld
Verhaal #3467: "Donkere modus in-/uitschakelen toevoegen" - Snelle winst		 Totaal 60
(13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5)
⏳ Uitgestelde Epic #3234: "Herschrijven van mobiele app" - Te groot voor één enkele sprint
Functie #3445: 'AANBEVELINGEN op basis van AI' - Wachten op data science-team
Verhaal #3523: "Integratie met externe CRM" - Geblokkeerd door leverancier-API		 34, 21, 13
Aanbevelingen voor planning - Saldo: Mix van functies (3), bugs (1), technische schuld (1), snelle overwinningen (1)
- Risiconiveau: Laag-gemiddeld risicoitems voor voorspelbare levering
- Afhankelijkheden: alle geselecteerde items hebben opgeloste afhankelijkheden
- Vaardigheden: Werkdistributie komt overeen met de huidige teamexpertise
- Bedrijfswaarde: Klantgerichte functies en kritieke oplossingen met prioriteit

Werkstroom voor codebeoordeling

Onderdeel

Beschrijving

MCP-server biedt

Details van pull-aanvraag en informatie over gekoppeld werkitem

AI-assistentactie

Biedt bedrijfscontext voor technische wijzigingen

Voorbeeldprompt

"Details ophalen voor pull-aanvraag #67 en de gekoppelde werkitems en mij helpen inzicht te krijgen in het zakelijke effect van deze codewijzigingen"

API-vertaling

REST API-aanroepen voor het ophalen van details van pull-aanvragen en informatie over gekoppelde werkitems met uitgebreide relaties

Resultaat onbewerkte gegevens

Pull-aanvraag #67 (implementatie van cachelaag, acht bestanden gewijzigd, +156/-42 regels) en twee gekoppelde werkitems (prestatiefout in gebruikersverhaal en instellingen)

AI-assistentuitvoer

Onderdeel Bijzonderheden
Pull-aanvraag PR #67: 'Cachelaag implementeren voor gebruikersvoorkeuren'
Auteur: Christie Church, Status: Actief (wachtend op beoordeling)
Bestanden: 8 gewijzigd (+156, -42 regels), Gemaakt: Twee dagen geleden
Gekoppelde werkitems 🎯 Gebruikersverhaal #2847: 'App-prestaties verbeteren voor terugkerende gebruikers' (hoge prioriteit)
└.} Doel: laadtijd < van pagina 2 seconden voor aangemelde gebruikers

🐛 Fout #2901: 'Instellingenpagina wordt langzaam geladen voor gebruikers met veel voorkeuren' (gemiddelde ernst)
└.} Impact: beïnvloedt 15% premium-gebruikers, waardoor ondersteuningstickets worden veroorzaakt
Samenvatting van bedrijfsimpact - 💼Strategische uitlijning: ondersteunt het Q3-doel voor gebruikersretentie (20% verbetering)
Problemen met premium-gebruikerservaringen oplossen die van invloed zijn op de omzet
Maakt toekomstige personalisatiefuncties mogelijk
- 📊Verwachte resultaten: prestaties: 60% vermindering van de laadtijd van voorkeuren (2,5s → 1,0s)
Gebruikerservaring: laadvertragingen in instellingen en profielpagina's elimineren
Impact op ondersteuning: Verwachte 40% vermindering van prestatiegerelateerde tickets
- 🔍Focusgebieden beoordelen: Cache-invalidation-logica (gegevensconsistentie)
Foutafhandeling voor niet-beschikbaarheid van cache
Implementatie van prestatiebewaking
Beveiligingsoverwegingen voor gebruikersgegevens in de cache
  • Last updated on