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Habilite a assistência de IA com o Azure DevOps MCP Server

Serviços de DevOps do Azure

Considere perguntar ao seu assistente de IA "Obter meus itens de trabalho de sprint atuais e, em seguida, identificar quais podem estar em risco" e obter acesso instantâneo aos seus dados reais do Azure DevOps. O Servidor MCP (Azure DevOps Model Context Protocol) fornece ao seu assistente de IA acesso seguro a itens de trabalho, solicitações pull, compilações, planos de teste e documentação da sua organização do Azure DevOps.

Ao contrário das soluções baseadas na nuvem que exigem o envio externo dos seus dados, o Azure DevOps MCP Server é executado localmente no seu ambiente seguro, garantindo que as informações confidenciais do seu projeto nunca saem da sua rede enquanto ainda fornece capacidades de IA de nível empresarial.

Importante

  • O Azure DevOps MCP Server é de uso gratuito. No entanto, o preço padrão do Azure DevOps aplica-se à sua organização e a qualquer acesso a dados através do serviço. O uso do assistente de IA pode ter custos separados, dependendo da plataforma de IA escolhida.
  • O Servidor MCP do Azure DevOps requer que seu assistente de IA opere no modo de agente para acessar os dados do Azure DevOps e executar operações.

Pré-requisitos

Requisitos do sistema:Node.js 18.0+ e uma organização Azure DevOps ativa

Instalar Servidor MCP do Azure DevOps

O Azure DevOps MCP Server integra-se com vários ambientes de desenvolvimento e assistentes de IA. Escolha o seu ambiente preferido para as instruções. Os pré-requisitos listados na tabela são requisitos específicos do ambiente, além dos requisitos do sistema anteriormente listados.

Meio Ambiente Pré-requisitos Installation Caraterísticas
Visual Studio Code (recomendado) GitHub Copilot ou extensão Claude Dev Instalação com um clique Suporte extenso para MCP com múltiplas opções de assistentes de IA
Visual Studio (2022 e posteriores) Extensão do Copilot do GitHub Guia de configuração do Visual Studio Integração total do IntelliSense com dados Azure DevOps
Cursor Assistente de IA incorporado (sem necessidade de extensões) Guia de configuração do cursor Integração nativa MCP
Claude Desktop Aplicação Claude Desktop Guia de configuração do Claude para o ambiente de trabalho Aplicação autónoma com integração total com Azure DevOps
JetBrains IDEs Plugin compatível de assistente de IA Guia de configuração do JetBrains Integração específica de IDE através de plugins
Outros ambientes Varia consoante o ambiente Azure DevOps MCP Server repositório de documentação Consulte o repositório para todas as opções

Sugestão

Tem problemas de instalação? Verifique a seção de solução de problemas ou relate problemas no repositório GitHub do Azure DevOps MCP Server.

Por que usar o Azure DevOps MCP Server?

Os assistentes de IA tradicionais não têm contexto sobre seus projetos específicos, itens de trabalho e processos de equipe. Eles podem ajudar com perguntas genéricas de codificação, mas não podem responder "O que está bloqueando nosso sprint atual?" ou "Quais solicitações pull precisam da minha revisão?" O Servidor MCP do Azure DevOps preenche essa lacuna conectando seu assistente de IA diretamente aos seus dados do Azure DevOps.

O Azure DevOps MCP Server fornece inteligência contextual com base nos dados reais do projeto, não em respostas genéricas. Você pode fazer perguntas em linguagem natural sobre seus itens de trabalho, sprints e lançamentos, e receber informações que entendam os processos e a terminologia específicos da sua equipe. Esse processo elimina a alternância de contexto entre ferramentas, fornece respostas instantâneas sem navegar pela interface da Web do Azure DevOps e automatiza tarefas rotineiras de gerenciamento de projetos por meio de linguagem natural.

Segurança e privacidade

O Azure DevOps MCP Server prioriza a segurança e a privacidade dos dados:

  • Execução local: Nenhum dado sai do seu ambiente - tudo é executado localmente dentro da sua rede segura
  • Sem chamadas de API externas: o servidor não faz chamadas de API externas que possam expor informações confidenciais do projeto
  • Controle de usuário: você mantém controle total sobre quais dados seu assistente de IA pode acessar
  • Integração segura: Funciona perfeitamente com seus ambientes de codificação de IA existentes sem comprometer a segurança
  • Tratamento privado de dados: as informações confidenciais do seu projeto nunca saem da sua rede enquanto ainda fornecem recursos de IA de nível empresarial

O que faz o MCP Server?

O Azure DevOps MCP Server permite um processo de duas etapas: recuperação de dados e análise de IA.

1. Recuperação de dados (MCP Server)

O servidor fornece acesso seguro aos seus dados do Azure DevOps:

  • Projetos e equipas: Estrutura da organização e informação da equipa
  • Itens de trabalho: tarefas atribuídas, bugs, histórias de usuários e seus detalhes
  • Solicitações pull: status de revisão de código, alterações e itens de trabalho vinculados
  • Compilações e pipelines: status de CI/CD, resultados de testes e informações de implantação
  • Planos de teste: casos de teste, resultados e dados de cobertura

2. Análise de IA (Seu assistente de IA)

Seu assistente de IA processa esses dados para fornecer:

  • Resumos inteligentes: progresso da sprint, velocidade da equipe e integridade do projeto
  • Insights acionáveis: identificação de riscos, análise de gargalos e recomendações
  • Respostas sensíveis ao contexto: respostas que compreendem seus projetos e processos específicos

Exemplo: Você pergunta "O que está bloqueando nosso sprint?" → Servidor MCP recupera seus itens de trabalho atuais → Seu assistente de IA analisa os dados e identifica bloqueadores específicos com recomendações.

Exemplos e casos de uso comuns

Para obter mais exemplos, consulte Exemplo de uso.

Sugestão

Para evitar usar dados obsoletos ou em cache de consultas anteriores, adicione ao seu prompt "Não usar dados previamente buscados."

Preparação diária de standup

Componente

Descrição

MCP Server fornece

Acesso aos itens de trabalho atribuídos e atualizações recentes

Ação do assistente de IA

Analisa os dados para ajudá-lo a se preparar para o standup

Exemplo de prompt

"Obter meus itens de trabalho para o projeto MyProject e me ajudar a me preparar para standup - o que eu completei, no que estou trabalhando e o que está bloqueado?"

Tradução de consultas

Consulta WIQL para recuperar os itens de trabalho atribuídos, filtrados por projeto e excluindo itens removidos, ordenados pelas alterações mais recentes

Resultado de dados brutos

Seis itens de trabalho, incluindo bugs, tarefas, histórias de usuários e recursos com seus estados atuais (Resolvido, Concluído, Ativo, Novo, Bloqueado)

Saída do assistente de IA

Situação Itens de trabalho
✅ Concluída | Bug #4521: "A página de login falha no Safari móvel" - Resolvido ontem
Tarefa #4498: "Atualizar documentação da API para v2.1" - Concluída há 2 dias
🔄 Em curso História de usuário #4456: "Implementar autenticação de dois fatores" - Em andamento (três dias)
└── Subtarefas: Esquema de banco de dados (Concluído), componentes da interface do usuário (Em andamento), Teste (Não iniciado)

Bug #4534: "Problema de desempenho com grandes conjuntos de dados" - Ativo (um dia)
⚠️ Bloqueado Recurso #4423: "Integração com gateway de pagamento externo" - Bloqueado
└── Aguardando aprovação da equipe de segurança (bloqueado cinco dias)
└── Ação necessária: Acompanhamento com Sarah da equipe InfoSec
Tarefa #4467: "Implantar em ambiente de preparação" - Impedimento
└── Problema: Manutenção do servidor de preparo agendada hoje das 14h às 16h
Resumo para standup - Ontem: Resolvido o problema de login no Safari móvel, documentos de API concluídos.
- Hoje: Continuar a implementação do 2FA, investigar o problema de desempenho do conjunto de dados.
- Obstáculos: Necessitam de aprovação de segurança para integração de pagamentos, implantação de estágio atrasada devido a manutenção.

Suporte ao planejamento da Sprint

Componente

Descrição

MCP Server fornece

Acesso a itens da lista de pendências, dados da equipe e detalhes do item de trabalho

Ação do assistente de IA

Ajuda a analisar a capacidade e planejar o sprint

Exemplo de prompt

"Obtenha todos os itens de trabalho na lista de pendências do produto para o MyProject e priorize-os para um sprint de duas semanas com três desenvolvedores"

Tradução de consultas

Consulta WIQL para recuperar itens da lista de pendências com pontos de história, prioridade e informações de estado, ordenados por prioridade e classificação de pilha

Resultado de dados brutos

Nove itens de lista de pendências, incluindo épicos, recursos, histórias de usuários, bugs e tarefas com pontos de história e dependências, além de métricas de equipe (três desenvolvedores, sprint de 14 dias, velocidade de 60 pontos)

Saída do assistente de IA

Categoria Itens de trabalho Pontos
✅ Recomendado Epic #3401: "Aprimoramento do Perfil de Usuário" - Alto valor comercial, sem dependências
Bug #3456: "Tempo limite dos resultados da pesquisa em grandes conjuntos de dados" - Impacto crítico do usuário
Recurso #3378: "Exportar painel para PDF" - Solicitado com frequência
História #3489: "Implementar fluxo de redefinição de senha" - Prioridade de segurança
Tarefa #3512: "Atualizar componentes React para v18" - Dívida técnica
História #3467: "Adicionar alternância de modo escuro" - Vitória rápida		 60 no total
(13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5)
⏳ Adiado Epic #3234: "Reescrita de aplicativo móvel" - Muito grande para um único sprint
Recurso #3445: "Recomendações alimentadas por IA" - Aguardando a equipe de ciência de dados
História #3523: "Integração com CRM externo" - Bloqueado pela API do fornecedor		 34, 21, 13
Recomendações de planeamento - Saldo: Mistura de funcionalidades (3), bugs (1), dívida técnica (1), ganhos rápidos (1)
- Nível de risco: Itens de baixo e médio risco para entrega previsível
- Dependências: Todos os itens selecionados resolveram dependências
- Competências: A distribuição do trabalho corresponde à experiência atual da equipa
- Valor comercial: recursos prioritários voltados para o cliente e correções críticas

Fluxo de trabalho de revisão de código

Componente

Descrição

MCP Server fornece

Detalhes da solicitação pull e informações do item de trabalho vinculado

Ação do assistente de IA

Fornece contexto de negócios para mudanças técnicas

Exemplo de prompt

"Obtenha detalhes para a solicitação pull #67 e seus itens de trabalho vinculados e me ajude a entender o efeito comercial dessas alterações de código"

Tradução API

Chamadas de API REST para recuperar detalhes de solicitação pull e informações de item de trabalho vinculado com relações expandidas

Resultado de dados brutos

Pull request #67 (implementação da camada de cache, oito arquivos alterados, +156/-42 linhas) e dois itens de trabalho vinculados (performance user story e bug de configurações)

Saída do assistente de IA

Componente Detalhes
Pull Request PR #67: "Implementar camada de cache para as preferências do usuário"
Autora: Christie Church, Estado: Ativo (aguardando revisão)
Ficheiros: 8 alterados (+156, -42 linhas), Criado: Há dois dias
Itens de trabalho vinculados 🎯 História de usuário #2847: "Melhorar o desempenho do aplicativo para usuários que retornam" (Alta prioridade)
└── Destino: Tempo < de carregamento da página 2 segundos para utilizadores com sessão iniciada

🐛 Bug #2901: "A página de configurações carrega lentamente para usuários com muitas preferências" (gravidade média)
└── Impacto: afeta 15% dos usuários premium, causando tíquetes de suporte
Resumo do impacto nos negócios - 💼Alinhamento Estratégico: Suporta a meta de retenção de usuários do Q3 (melhoria de 20%)
Soluciona problemas de experiência do usuário premium que afetam a receita
Permite recursos de personalização futuros
- 📊Resultados Esperados: Desempenho: Redução de 60% no tempo de carregamento preferencial (2,5s → 1,0s)
Experiência do usuário: elimina atrasos de carregamento em configurações e páginas de perfil
Impacto do suporte: redução esperada de 40% nos tíquetes relacionados ao desempenho
- 🔍Revisão de Áreas de Foco: Lógica de invalidação de cache (consistência de dados)
Tratamento de erros por indisponibilidade de cache
Implementação da monitorização do desempenho
Considerações de segurança para dados de usuário armazenados em cache
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