Azure DevOps Remote MCP Server
Servidor MCP oficial do Azure DevOps. Leia e gerencie itens de trabalho, repositórios, pull requests, wiki, builds, releases e recursos de projeto.
Documentação
Habilite a assistência de IA com o Azure DevOps MCP Server - Azure Boards | Microsoft Learn
Azure DevOps Services
Considere pedir ao seu assistente de IA "Obtenha meus itens de trabalho do sprint atual e identifique quais podem estar em risco" e tenha acesso instantâneo aos seus dados reais do Azure DevOps. O Servidor MCP (Model Context Protocol) do Azure DevOps fornece ao seu assistente de IA acesso seguro a itens de trabalho, pull requests, builds, planos de teste e documentação da sua organização do Azure DevOps.
O Azure DevOps fornece servidores MCP remotos e locais. O servidor remoto é um endpoint hospedado pelo Azure DevOps que usa transporte HTTP transmissível, portanto você não precisa hospedar ou instalar o servidor. O servidor local é executado na sua máquina e permanece disponível para clientes que não conseguem autenticar no servidor remoto.
Observação
O Servidor MCP remoto do Azure DevOps usa autenticação do Microsoft Entra e exige que sua organização do Azure DevOps seja respaldada por um locatário do Microsoft Entra. Organizações autônomas do Azure DevOps com conta Microsoft (MSA) não são compatíveis com o servidor remoto.
Importante
- O Servidor MCP do Azure DevOps é gratuito para uso. No entanto, os preços padrão do Azure DevOps se aplicam à sua organização e a qualquer acesso a dados por meio do serviço. O uso do assistente de IA pode ter custos separados, dependendo da plataforma de IA escolhida.
- O Servidor MCP do Azure DevOps exige que seu assistente de IA opere em modo de agente para acessar dados do Azure DevOps e realizar operações.
Escolha entre remoto ou local
Use o Servidor MCP remoto do Azure DevOps quando seu ambiente for compatível. O servidor remoto é a opção recomendada porque não requer instalação local e o Azure DevOps gerencia suas atualizações. Os ambientes compatíveis incluem Visual Studio Code com GitHub Copilot, Visual Studio, Microsoft Foundry, Microsoft Copilot Studio, GitHub Copilot CLI e o aplicativo GitHub Copilot.
Alguns clientes ainda exigem registro dinâmico de cliente OAuth do Microsoft Entra, que não é compatível com o fluxo de autenticação necessário para o Servidor MCP remoto. Use o servidor local para clientes como Claude Desktop, Claude Code, Cursor e Codex nesses casos.
Instalar o Servidor MCP local do Azure DevOps
Pré-requisitos
Requisitos do sistema: Node.js 20.0+ e uma organização ativa do Azure DevOps.
O Servidor MCP do Azure DevOps integra-se a vários ambientes de desenvolvimento e assistentes de IA. Escolha seu ambiente preferido para obter instruções. Os pré-requisitos listados na tabela são requisitos específicos do ambiente, além dos requisitos do sistema listados anteriormente.
| Ambiente | Pré-requisitos | Instalação | Recursos |
|---|---|---|---|
| Visual Studio Code (recomendado) | Extensão GitHub Copilot ou Claude Dev | Instalação com um clique | Suporte extenso a MCP com várias opções de assistente de IA |
| GitHub Copilot CLI | GitHub Copilot CLI instalado e autenticado | Guia de configuração do GitHub Copilot CLI | Acesso ao Azure DevOps habilitado por MCP no GitHub Copilot CLI |
| Visual Studio (2022 e posterior) | Componente GitHub Copilot | Guia de configuração do Visual Studio | Integração completa do IntelliSense com dados do Azure DevOps |
| Cursor | Assistente de IA integrado (nenhuma extensão necessária) | Guia de configuração do Cursor | Integração nativa com MCP |
| Claude Desktop | Aplicativo Claude Desktop | Guia de configuração do Claude Desktop | Aplicativo autônomo com integração completa ao Azure DevOps |
| IDEs JetBrains | Plugin de assistente de IA compatível | Guia de configuração do JetBrains | Integração específica do IDE por meio de plugins |
| Outros ambientes | Varia conforme o ambiente | Repositório de documentação do Servidor MCP do Azure DevOps | Consulte o repositório para todas as opções |
Dica
Está tendo problemas de instalação? Consulte a seção de solução de problemas ou relate problemas no repositório GitHub do Servidor MCP do Azure DevOps.
Por que usar o Servidor MCP do Azure DevOps?
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 conseguem responder "O que está bloqueando nosso sprint atual?" ou "Quais pull requests 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 Servidor MCP do Azure DevOps fornece inteligência contextual com base nos dados reais do seu projeto, não em respostas genéricas. Você pode fazer perguntas em linguagem natural sobre seus itens de trabalho, sprints e versões, e receber insights que entendem 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 web do Azure DevOps e automatiza tarefas rotineiras de gerenciamento de projetos por meio de linguagem natural.
Segurança e privacidade
O Servidor MCP do Azure DevOps prioriza a segurança e a privacidade dos dados:
- Nenhuma chamada de API externa: O servidor não faz chamadas de API externas que possam expor informações confidenciais do projeto
- Controle do 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 de dados privados: Suas informações confidenciais do projeto nunca saem da sua rede, ao mesmo tempo em que oferece recursos de IA de nível empresarial
O que o Servidor MCP faz?
O Servidor MCP do Azure DevOps permite um processo de duas etapas: recuperação de dados e análise de IA.
1. Recuperação de dados (Servidor MCP)
O servidor fornece acesso seguro aos seus dados do Azure DevOps:
- Projetos e equipes: Estrutura da organização e informações da equipe
- Itens de trabalho: Tarefas atribuídas, bugs, histórias de usuário e seus detalhes
- Pull requests: Status da revisão de código, alterações e itens de trabalho vinculados
- Builds e pipelines: Status de CI/CD, resultados de teste 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 do sprint, velocidade da equipe e saúde do projeto
- Insights acionáveis: Identificação de riscos, análise de gargalos e recomendações
- Respostas com contexto: Respostas que entendem seus projetos e processos específicos
Exemplo: Você pergunta "O que está bloqueando nosso sprint?" → O Servidor MCP recupera seus itens de trabalho atuais → Seu assistente de IA analisa os dados e identifica bloqueadores específicos com recomendações.
Casos de uso comuns e exemplos
Para mais exemplos, consulte Uso de exemplo.
Dica
Para evitar usar dados desatualizados ou em cache de consultas anteriores, adicione ao seu prompt: "Não use dados obtidos anteriormente."
Preparação para o standup diário
Componente
Descrição
O Servidor MCP fornece
Acesso aos seus itens de trabalho atribuídos e atualizações recentes
Ação do assistente de IA
Analisa os dados para ajudar você a se preparar para o standup
Exemplo de prompt
"Obtenha meus itens de trabalho do projeto MyProject e ajude-me a me preparar para o standup - o que concluí, no que estou trabalhando e o que está bloqueado?"
Tradução da consulta
Consulta WIQL para recuperar seus 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 usuário e recursos com seus estados atuais (Resolvido, Concluído, Ativo, Novo, Bloqueado)
Saída do assistente de IA
| Status | Itens de Trabalho |
|---|---|
| ✅ Concluído | Bug #4521: "A página de login falha no Safari móvel" - Resolvido ontemTarefa #4498: "Atualizar documentação da API para v2.1" - Concluída há 2 dias |
| 🔄 Em Andamento | História de Usuário #4456: "Implementar autenticação de dois fatores" - Em andamento (três dias)└── Subtarefas: Esquema do banco de dados (Concluído), Componentes de UI (Em andamento), Testes (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 há cinco dias)└── Ação necessária: Acompanhar com Sarah da equipe de InfoSecTarefa #4467: "Implantar no ambiente de staging" - Impedimento└── Problema: Manutenção do servidor de staging agendada hoje das 14h às 16h |
| Resumo para o standup | - Ontem: Resolvi o problema de login no Safari móvel, concluí a documentação da API.- Hoje: Continuar a implementação da 2FA, investigar o problema de desempenho do conjunto de dados.- Bloqueadores: Necessária aprovação de segurança para a integração de pagamento, implantação de staging atrasada devido à manutenção. |
Suporte ao planejamento de sprint
Componente
Descrição
O Servidor MCP fornece
Acesso a itens do backlog, dados da equipe e detalhes dos itens 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 no backlog do produto para MyProject e priorize-os para um sprint de duas semanas com três desenvolvedores"
Tradução da consulta
Consulta WIQL para recuperar itens do backlog com pontos de história, prioridade e informações de estado, ordenados por prioridade e classificação de pilha
Resultado de dados brutos
Nove itens do backlog, incluindo épicos, recursos, histórias de usuário, bugs e tarefas com pontos de história e dependências, além de métricas da equipe (três desenvolvedores, sprint de 14 dias, velocidade de 60 pontos)
Saída do assistente de IA
| Categoria | Itens de Trabalho | Pontos |
|---|---|---|
| ✅ Recomendado | Épico #3401: "Aprimoramento do Perfil do Usuário" - Alto valor comercial, sem dependênciasBug #3456: "Os resultados da pesquisa expiram em grandes conjuntos de dados" - Impacto crítico para o usuárioRecurso #3378: "Exportar painel para PDF" - Solicitado com frequênciaHistória #3489: "Implementar fluxo de redefinição de senha" - Prioridade de segurançaTarefa #3512: "Atualizar componentes React para v18" - Dívida técnicaHistória #3467: "Adicionar alternância de modo escuro" - Vitória rápida | 60 no total(13 + 8 + 13 + 8 + 13 + 5) |
| ⏳ Adiado | Épico #3234: "Reescrita do aplicativo móvel" - Grande demais para um único sprintRecurso #3445: "Recomendações com IA" - Aguardando a equipe de ciência de dadosHistória #3523: "Integração com CRM externo" - Bloqueado pela API do fornecedor | 34, 21, 13 |
| Recomendações de planejamento | - Equilíbrio: Mistura de recursos (3), bugs (1), dívida técnica (1), vitórias rápidas (1)- Nível de risco: Itens de risco baixo a médio para entrega previsível- Dependências: Todos os itens selecionados têm dependências resolvidas- Habilidades: A distribuição do trabalho corresponde à experiência atual da equipe- Valor comercial: Recursos voltados ao cliente e correções críticas priorizados |
Fluxo de trabalho de revisão de código
Componente
Descrição
O Servidor MCP fornece
Detalhes do pull request e informações dos itens de trabalho vinculados
Ação do assistente de IA
Fornece contexto comercial para alterações técnicas
Exemplo de prompt
"Obtenha detalhes do pull request #67 e seus itens de trabalho vinculados e ajude-me a entender o efeito comercial dessas alterações de código"
Tradução da API
Chamadas de API REST para recuperar detalhes do pull request e informações dos itens de trabalho vinculados 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 (história de usuário de desempenho e bug de configurações)
Saída do assistente de IA
| Componente | Detalhes |
|---|---|
| Pull Request | PR #67: "Implementar camada de cache para preferências do usuário"Autor: Christie Church, Status: Ativo (aguardando revisão)Arquivos: 8 alterados (+156, -42 linhas), Criado: Há dois dias |
| Itens de Trabalho Vinculados | 🎯 História de Usuário #2847: "Melhorar o desempenho do aplicativo para usuários recorrentes" (Prioridade alta)└── Meta: Tempo de carregamento da página < 2 segundos para usuários conectados🐛 Bug #2901: "A página de configurações carrega lentamente para usuários com muitas preferências" (Gravidade média)└── Impacto: Afeta 15% dos usuários premium, gerando tickets de suporte |
| Resumo do impacto nos negócios | - 💼 Alinhamento Estratégico: Apoia a meta de retenção de usuários do Q3 (melhoria de 20%) Aborda problemas de experiência do usuário premium que afetam a receita Habilita futuros recursos de personalização - 📊 Resultados Esperados: Desempenho: redução de 60% no tempo de carregamento de preferências (2,5s → 1,0s) Experiência do Usuário: elimina atrasos de carregamento nas páginas de configurações e perfil Impacto no Suporte: esperada redução de 40% nos tickets relacionados a desempenho - 🔍 Áreas de Foco da Revisão: Lógica de invalidação de cache (consistência de dados) Tratamento de erros para indisponibilidade de cache Implementação de monitoramento de desempenho Considerações de segurança para dados de usuário em cache |