Azure DevOps 查询服务器

Azure DevOps MCP服务器

由达米洛拉·奥纳丁德建造 DevOps工程师和云基础设施专家

用于查询Azure DevOps的MCP（模型上下文协议）服务器，具有用于完成聊天的前端UI。该项目通过由Azure OpenAI函数调用支持的ChatGPT风格的界面，实现了与Azure DevOps的自然语言交互。

🎥 快速演示

观看Azure DevOps MCP服务器的快速演示，使用自然语言创建和更新工作项。

✨ 特性

• MCP服务器：实现模型上下文协议，将51个Azure DevOps工具作为MCP工具公开。
• 前端用户界面：基于Next.js的聊天界面，用于通过自然语言与MCP服务器交互。
• Azure DevOps集成：使用Azure DevOps REST API查询工作项、项目、构建、发布、存储库、管道、板等。
• 环境配置：将机密和配置存储在 .env 文件夹。
• OpenAI函数调用：使用Azure OpenAI解析自然语言查询并调用相应的工具。
• 实时数据：所有工具都从您的Azure DevOps组织获取实时数据。
• 现代用户界面：响应式、ChatGPT风格的界面，带有侧边栏工具列表、对话历史记录和markdown渲染。

🏗️ 架构概述

Azure DevOps MCP Server
├── Server (Node.js + TypeScript)
│   ├── MCP Server (Model Context Protocol)
│   ├── HTTP API (Express)
│   ├── Azure DevOps Client (Axios)
│   └── OpenAI Integration (function calling)
├── Frontend (Next.js 14 + React + Tailwind CSS)
│   ├── Chat interface with message bubbles
│   ├── Sidebar with tool listing
│   ├── Real‑time tool execution
│   └── Responsive design
└── Configuration
    ├── .env (secrets)
    ├── Azure DevOps PAT
    └── Azure OpenAI credentials

🚀 快速开始

先决条件

• Node.js 18+
• 具有读/写权限的个人访问令牌（PAT）的Azure DevOps组织
• （可选）用于自然语言处理的Azure OpenAI服务

安装

1. 克隆存储库：

   复制

   git clone <repo-url>
   cd azure-devops-mcp
   

2. 安装根依赖项（并发）：

   复制

   npm install
   

3. 安装服务器依赖项：

   复制

   cd server && npm install
   

4. 安装前端依赖项：

   复制

   cd ../frontend && npm install
   

5. 配置环境变量：

   • 复制 .env.example 到 .env 在根目录中。
   • 编辑 .env 使用您的Azure DevOps凭据：
     复制

     AZURE_DEVOPS_ORG_URL=https://dev.azure.com/your-organization
     AZURE_DEVOPS_PAT=your-personal-access-token
     AZURE_DEVOPS_PROJECT=Your-Project-Name
     PORT=3001
     NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:3001
     AZURE_OPENAI_API_KEY=your-openai-key
     AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-openai-endpoint.cognitiveservices.azure.com
     AZURE_OPENAI_API_VERSION=2025-01-01-preview
     AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4
     

运行系统

选项1：同时运行服务器和前端（推荐）

从根目录：

npm run dev

这将开始：

• MCP服务器已打开 http://localhost:3001
• 前端打开 http://localhost:3000

选项2：单独运行

启动MCP服务器：

cd server
npm run dev

启动前端：

cd frontend
npm run dev

🛠️ 使用MCP服务器

作为MCP服务器（stdio）

该服务器可以用作标准MCP服务器，具有Claude Desktop、Cursor等客户端。

1. 构建服务器：

   复制

   cd server
   npm run build
   

2. 配置您的MCP客户端以使用服务器可执行文件：

   复制

   {
     "mcpServers": {
       "azure-devops": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/azure-devops-mcp/server/dist/index.js", "--stdio"]
       }
     }
   }
   

HTTP API终结点

服务器还为前端公开了一个HTTP API：

• GET /health -健康检查
• GET /api/tools -列出可用工具
• POST /api/tools/:name -使用JSON参数执行工具
• POST /api/chat -通过OpenAI函数调用完成聊天

使用前端UI

1. 打开 http://localhost:3000 在您的浏览器中。
2. 侧边栏显示了所有51个可用的Azure DevOps工具。
3. 键入一个自然语言查询（例如，“列出所有项目”，“创建一个名为“登录问题”的bug”，“向我展示最新版本”）。
4. AI将解析您的查询，调用相应的工具，并在聊天窗口中显示结果。
5. 您还可以从侧边栏中手动选择一个工具并填写参数。

📋 可用工具（共51个）

💬 查询示例

工作项

• “列出terraform模块项目中的所有活动错误”
• “创建一个名为“更新文档”的新任务”
• “将工作项123分配给John Doe”
• 将工作项456的描述更新为“已修复登录错误”

项目和团队

• “显示所有项目”
• “列出地形模块项目中的团队”
• “地形模块团队的成员是谁？”

构建与发布

• “显示最新版本”
• “列出发布定义”
• “最新版本的状态如何？”

存储库和代码

• “列出存储库”
• 在代码中搜索“TODO”
• “显示主分支中README.md的内容”

木板和Sprints

• “列出地形模块团队的板”
• “Sprint板上的列是什么？”
• “显示团队的迭代”

🔧 发展

服务器开发

• 服务器是用TypeScript编写的，并使用 @modelcontextprotocol/sdk 包裹。
• 要修改工具，请编辑 server/src/index.ts.
• 若要更改Azure DevOps API交互，请编辑 server/src/azure-devops-client.ts.
• 重建与 cd server && npm run build.

前端开发

• 前端使用Next.js 14和App Router以及Tailwind CSS。
• 组件位于 frontend/components/.
• 主聊天界面位于 frontend/app/page.tsx.
• 使用以下命令运行前端开发服务器 cd frontend && npm run dev.

添加新工具

1. 将新工具定义添加到 tools 数组 server/src/index.ts.
2. 在中实施相应的方法 server/src/azure-devops-client.ts.
3. 在MCP CallTool处理程序开关中添加一个案例。
4. 在HTTP API端点开关中添加案例。
5. 在聊天完成端点开关中添加一个案例。
6. 通过HTTP POST或前端测试该工具。

🚢 部署

服务器部署

构建用于生产的服务器：

cd server
npm run build

输出将在 server/dist/。您可以使用以下命令运行它：

node dist/index.js

在生产服务器上设置环境变量。

前端部署

构建前端：

cd frontend
npm run build

您可以部署 frontend/.next Vercel、Netlify或任何静态主机的目录。

Docker部署

A. Dockerfile 可以创建以容器化服务器和前端。

🔒 环境变量

看 .env.example 对于所有可用变量。

🛠️ 故障排除

• 服务器无法启动：检查一下 .env 文件存在于根目录中，并具有正确的Azure DevOps凭据。
• 前端无法连接到服务器：确保 NEXT_PUBLIC_API_URL 匹配服务器的端口（默认 http://localhost:3001).
• Azure DevOps API错误：验证您的PAT是否具有足够的权限（对项目、工作项、构建、发布等的读取权限）。
• OpenAI函数调用不起作用：确保设置了Azure OpenAI凭据并且部署处于活动状态。
• 工具返回空结果：Azure DevOps API可能没有数据；检查你的项目/团队名称。

☕ 支持开发者

如果你觉得这个项目很有帮助，并想支持我的工作，可以考虑给我买杯咖啡！

您的支持帮助我继续创建开源工具并改进这个项目！

👨‍💻 关于开发者

达米洛拉·奥纳丁德 DevOps/AI工程师|云基础设施专家|开源贡献者

联系我：

• github： @damsconas
• 领英： 达米洛拉·奥纳丁德
• 文件夹： devopswithdami.com
• 油管 devopswithami

📝 许可证

MIT许可证-可自由用于个人或商业项目。

🆘 支持

对于问题或疑问：

1. 检查上面的故障排除部分。
2. 查看Azure DevOps REST API文档。
3. 验证Azure OpenAI服务状态。
4. 检查服务器日志以获取详细的错误消息。

🎉 接下来是什么？

• 添加对Azure DevOps Analytics查询的支持。
• 实现实时通知（webhooks）。
• 添加更多工具（测试运行、审批、权限）。
• 带有图表和仪表板的增强用户界面。
• 多组织支持。
• 查询结果的导出功能。

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