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Glama

Servidor MCP de Azure DevOps

Un servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que permite que los asistentes de IA interactúen con los servicios de Azure DevOps.

Descripción general

Este proyecto implementa un servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que permite a los asistentes de IA (como Claude) interactuar con Azure DevOps, proporcionando un puente entre las interacciones de lenguaje natural y la API REST de Azure DevOps.

Related MCP server: Azure DevOps MCP Server

Características

Implementado actualmente:

Gestión de elementos de trabajo

  • Consulta de elementos de trabajo : busque elementos de trabajo mediante consultas WIQL

  • Obtener detalles del elemento de trabajo : ver información completa del elemento de trabajo

  • Crear elementos de trabajo : agregue nuevas tareas, errores, historias de usuario y otros tipos de elementos de trabajo

  • Actualizar elementos de trabajo : modificar los campos y propiedades de los elementos de trabajo existentes

  • Agregar comentarios : Publicar comentarios sobre elementos de trabajo

  • Ver comentarios : recuperar el historial de comentarios de un elemento de trabajo

  • Relaciones padre-hijo : establecer jerarquía entre elementos de trabajo

Gestión de proyectos

  • Obtener proyectos : ver todos los proyectos accesibles en la organización

  • Obtener equipos : enumera todos los equipos dentro de la organización

  • Miembros del equipo : ver información de membresía del equipo

  • Rutas de área del equipo : recupera las rutas de área asignadas a los equipos

  • Iteraciones del equipo : acceder a las configuraciones de iteración/sprint del equipo

Características planificadas:

  • Operaciones de canalización : consulta el estado de la canalización y activa nuevas ejecuciones de canalización

  • Manejo de solicitudes de extracción : crear, actualizar y revisar solicitudes de extracción

  • Gestión de sprints : planificar y gestionar sprints e iteraciones

  • Administración de políticas de sucursales : configurar y administrar políticas de sucursales

Empezando

Prerrequisitos

  • Python 3.10+

  • Cuenta de Azure DevOps con los permisos adecuados

  • Token de acceso personal (PAT) con los alcances necesarios para el acceso a la API de Azure DevOps

Instalación

# Clone the repository git clone https://github.com/Vortiago/mcp-azure-devops.git cd mcp-azure-devops # Install in development mode uv pip install -e ".[dev]" # Install from PyPi pip install mcp-azure-devops

Configuración

Cree un archivo .env en la raíz del proyecto con las siguientes variables:

AZURE_DEVOPS_PAT=your_personal_access_token AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION_URL=https://your-organization.visualstudio.com or https://dev.azure.com/your-organisation

Nota: asegúrese de proporcionar la URL completa a su organización de Azure DevOps.

Ejecución del servidor

# Development mode with the MCP Inspector mcp dev src/mcp_azure_devops/server.py # Install in Claude Desktop mcp install src/mcp_azure_devops/server.py --name "Azure DevOps Assistant"

Ejemplos de uso

Elementos de trabajo de consulta

Show me all active bugs assigned to me in the current sprint

Crear un elemento de trabajo

Create a user story in the ProjectX with the title "Implement user authentication" and assign it to john.doe@example.com

Actualizar un elemento de trabajo

Change the status of bug #1234 to "Resolved" and add a comment explaining the fix

Gestión de equipos

Show me all the team members in the "Core Development" team in the "ProjectX" project

Ver la estructura del proyecto

List all projects in my organization and show me the iterations for the Development team

Desarrollo

El proyecto está estructurado en módulos de funciones, cada uno de los cuales implementa capacidades específicas de Azure DevOps:

  • features/work_items : Funcionalidad de gestión de elementos de trabajo

  • features/projects : Capacidades de gestión de proyectos

  • features/teams : Funciones de gestión de equipos

  • utils : utilidades comunes e inicialización del cliente

Para obtener más información sobre el desarrollo, consulte el archivo CLAUDE.md .

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Vortiago/mcp-azure-devops'

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