使用说明

MCP拉力赛服务器

一个最小化的模型上下文协议风格服务器，用于连接到CA Rally（Agile Central），并获取数据缺陷数据，以及围绕潜在根本原因和趋势的表面分析。

特点/功能

暴露FastAPI服务 /defects 并且 /defects/analysis 需要（某种条件或设置）的端点 workspace 查询参数加上便捷的状态过滤器和ISO8601日期范围过滤器。
新 /artifacts/transcript 一个端点，接收站立会议记录，并识别其中引用的内容按格式化的ID整理工作项，自动更新其状态/阻塞标志，并记录将转录片段作为拉力（Rally）对话帖子发布。
用于发布临时评论（和可选的状态/阻塞项变更）的手动工件更新端点通过格式化ID关联到任何Rally工作项。
通过从（指定位置）加载的环境变量进行配置 .env.
模块化代码结构，拆分认证、客户端和分析逻辑。
启发式分析以突出主要贡献因素和疑似原因。

入门指南/开始使用

创建一个虚拟环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装依赖项
```
pip install -e .
```
配置Rally凭据

更新 .env 附上您的拉力赛详情文件：
- RALLY_API_KEY - Rally个人API密钥。
- RALLY_BASE_URL – Rally 实例的基础 URL（默认为 https://rally1.rallydev.com）。
- RALLY_PAGE_SIZE – Rally 查询的页面大小（默认值为 2000）。
运行服务器
```
python scripts/run_server.py
```
该API将在以下地址提供： http://localhost:8000 翻译为中文是：“本地主机：8000 端口”。不过，在实际使用中，这个网址通常不直接翻译，而是保持原样使用，因为它是一个指向本地运行的Web服务器的URL 配备有OpenAPI用户界面，位于 /docs。

分支策略

master – 用于发布和长期存档的生产拷贝。
production – 跟踪当前已部署的代码。
develop – 用于活跃开发的集成分支。
个人工作应分叉进行（或：个人工作应分支展开） develop 使用你的名字后跟一个简短的标题，例如：。 git checkout -b jane-update-transcript 来自 develop.

环境配置

.env 位于项目根目录（mcp_practice/.env）并且会由应用程序自动加载。

最低设置为：

RALLY_API_KEY=your_api_key_here
RALLY_BASE_URL=https://rally1.rallydev.com
RALLY_PAGE_SIZE=2000

在处理多个环境时，请保持分开 .env 文件（例如。 .env.dev， .env.prod）和指出 load_config 通过……到达所需的文件 env_file 论点（见 src/mcp_rally/config.py）。

项目布局

src/mcp_rally/config.py – 加载环境配置。
src/mcp_rally/auth/ – 认证辅助工具（例如，Rally API 头部）。
src/mcp_rally/api/ – 用于缺陷处理和转录本处理的FastAPI路由器。
src/mcp_rally/deps.py – 共享依赖项提供程序（Rally 客户端/配置实例）。
src/mcp_rally/rally_client.py – 处理对Rally的REST调用。
src/mcp_rally/analysis/defects.py – 汇总并分析缺陷数据。
src/mcp_rally/server.py – 应用工厂，用于将路由器集成到FastAPI中。
scripts/run_server.py – 服务器便捷启动器。
terraform/ – 为开发和生产AWS环境提供基础设施即代码（Infrastructure-as-Code）解决方案。

Terraform 部署

更新 terraform/dev/terraform.tfvars （以及等效的prod环境）与您的VPC（虚拟私有云）、子网一起，在申请前，请准备好证书和容器镜像详情。
在所需的环境目录中运行：

cd terraform/dev
terraform init
terraform plan
terraform apply

使用输出的值将您的Docker镜像推送到已配置的ECR仓库中 ecr_repository_url。

终端使用情况

缺陷洞察（Defect Insights）`GET /defects`， `GET /defects/analysis`）

目的：调查缺陷数据，追踪趋势，找出根本原因。

通过提供（相关信息/设置）来配置您的Rally范围 workspace （例如。， /workspace/123456789）。
可选择添加过滤器，如 state， project， limit， created_after， updated_after或者一个 WSAPI（Windows Sockets API） query。

呼叫：

curl "http://localhost:8000/defects?workspace=/workspace/123456789&state=In-Progress&limit=50"

对于汇总分析，请使用 /defects/analysis 具有相同参数的变体：
```
curl "http://localhost:8000/defects/analysis?workspace=/workspace/123456789&state=Closed"
```
该回复总结了总数、各州/严重程度分布、主要负责人/标签以及每周趋势桶（或“容器”），以及启发式根本原因提示。

站立会议记录自动化`POST /artifacts/transcript`)

目的：提供会议记录，让服务器自动更新Rally项目。

步骤：

确保你的成绩单中通过格式化ID引用Rally工作项（例如。， US12345， DE54321）。
包含以下内容的POST JSON：
- workspace （/workspace/{oid}) 和可选的 project。
- transcript 附上全文/摘要。
该服务解析文本，将状态关键词映射到有效的状态/阻塞更新，并应用这些更新在允许的情况下，将代码片段作为评论发布。
响应列表列出了哪些工件已更新，哪些被跳过以及跳过的理由。

示例：

curl -X POST "http://localhost:8000/artifacts/transcript" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "workspace": "/workspace/123456789",
        "project": "/project/987654321",
        "transcript": "US12345 is in progress and should wrap tomorrow. DE54321 is blocked by the database migration."
      }'

手动工件更新（`POST /artifacts/manual`)

目的：向任何Rally工件发布一条临时评论（可选择调整状态/设置为阻塞）。

步骤：

收集目标 formatted_id 以及作用域标识符。
编写你希望存储在工件讨论线程中的评论文本。
可选择地包含 state， blocked，以及 blocked_reason 更改结构化字段。

发送请求：

curl -X POST "http://localhost:8000/artifacts/manual" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "workspace": "/workspace/123456789",
        "formatted_id": "US12345",
        "state": "In-Progress",
        "comment": "Jon is the best and is wrapping this up today."
      }'

服务器应用字段更新（当工件类型支持时）并发布评论作为一场集会对话帖子。

AI助手集成

这个项目通过HTTP使用模型上下文协议（MCP）来暴露Rally的数据和操作 FastAPI。以下步骤概述了如何将服务器注册到支持MCP（多云平台/中间件通信协议等，具体含义根据上下文确定）的流行助手。

Claude Desktop（可译为“Claude桌面版”或根据上下文简化为“Claude桌面”）

安装支持MCP的最新Claude桌面应用程序（适用于macOS/Windows）。
创建或编辑 ~/.claude/config.yaml (macOS) 或 %APPDATA%\Claude\config.yaml （Windows）。

在下面添加一项 mcpServers：

mcpServers:
  mcp-rally:
    command: python
    args:
      - -m
      - mcp_rally.server
    env:
      RALLY_API_KEY: "<your_api_key>"

重启Claude并打开MCP面板以启用新的“mcp-rally”工具。
请Claude运行一个命令，比如 call mcp-rally /defects ... 验证连接性。

GitHub Copilot（适用于VS Code / JetBrains）

确保您已安装带有MCP的最新Copilot Chat扩展（适用于VS Code）或插件（适用于JetBrains）支持已启用（copilot.experimental.mcp 在VS Code设置中设置标志。
创建 ~/.config/github-copilot/mcp.json (Linux/macOS) 或 %APPDATA%\GitHub Copilot\mcp.json （Windows）。

注册服务器：

{
  "servers": {
    "mcp-rally": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_rally.server"],
      "env": {
        "RALLY_API_KEY": "<your_api_key>"
      }
    }
  }
}

重新加载IDE。在Copilot聊天中，使用 /tools （VS Code）或MCP工具选择器来调用集会服务器。
运行一个示例提示（例如，“使用mcp-rally分析工作区中的缺陷……”）以确认整合。

带有MCP的ChatGPT桌面版/网页版

在ChatGPT设置中选择加入MCP测试版（如果您的账户中有此选项）。

创造 ~/.openai/devtools/mcp.json 与；带有；和……一起

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rally": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_rally.server"],
      "env": {
        "RALLY_API_KEY": "<your_api_key>"
      }
    }
  }
}

重启ChatGPT客户端。在可用集成下应该会出现一个新的“mcp-rally”工具。
通过（某种方式）触发该工具 /mcp-rally （桌面版）或工具下拉菜单（网页版），然后执行一个终端点（或：执行一个端点操作）确保它有响应。

注：随着MCP支持的不断发展，路径/配置格式可能会发生变化。请查阅最新文档如果这些位置不同，则对每个助手分别处理。

测试工作流程

本地环境

激活你的虚拟环境并运行服务器：
```
python scripts/run_server.py
```
命中 http://localhost:8000/docs 以交互方式执行终端操作。
使用 curl使用HTTPie或您的助手集成指向localhost来验证新逻辑。
安装开发依赖项并执行自动化测试套件（FastAPI集成检查和转录本解析覆盖率)：
```
pip install -e .[dev]
pytest
```

生产/预发布环境

构建并发布一个包含您更改的 Docker 镜像。
更新 Terraform 变量 terraform/dev 或者 terraform/prod 带有新的图像标签和通过……部署 terraform apply。
配置助手环境，使其指向已部署的URL（而非localhost），方法是调整 command/args （例如，通过轻量级代理运行）或通过暴露HTTP 通过您的基础设施到达终端节点。
在正式使用之前，使用相同的curl命令对生产环境的负载均衡器进行端点冒烟测试使它们为终端用户所用。

下一步

为频繁分析添加持久化或缓存功能。
利用组织特定的见解扩展分析启发式方法。
编写针对模拟Rally响应的自动化测试。

使用说明

MCP拉力赛服务器

特点/功能

入门指南/开始使用

分支策略

环境配置

项目布局

Terraform 部署

终端使用情况

缺陷洞察（Defect Insights）GET /defects， GET /defects/analysis）

站立会议记录自动化POST /artifacts/transcript)

手动工件更新（POST /artifacts/manual)

AI助手集成

Claude Desktop（可译为“Claude桌面版”或根据上下文简化为“Claude桌面”）

GitHub Copilot（适用于VS Code / JetBrains）

带有MCP的ChatGPT桌面版/网页版

测试工作流程

本地环境

生产/预发布环境

下一步

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缺陷洞察（Defect Insights）`GET /defects`， `GET /defects/analysis`）

站立会议记录自动化`POST /artifacts/transcript`)

手动工件更新（`POST /artifacts/manual`)