使用说明

Azure DevOps MCP服务器。网

此存储库包含一组。NET库和公开Azure DevOps操作的模型上下文协议（MCP）服务器。其目标是通过统一的MCP端点显示常见任务（创建工作项、管理拉取请求、排队构建、处理工件等），使人工智能代理能够访问Azure DevOps自动化。

状态

目前处于预发布阶段。

预览通知

此存储库作为公开预览版发布，以收集社区的反馈。API表面和整体结构仍在形成，并可能随着开发的继续而发生重大变化。未来的更新可能会在没有事先通知的情况下引入突破性的更改，今天可用的功能可能会被重构或删除。

如果您选择在预览阶段在此项目之上构建，请准备好定期与存储库同步，并调整代码以适应这些更改。

构建	集成测试	端到端

SonarCloud静态分析

概述

该存储库包含多个C#项目，这些项目封装了Microsoft Azure DevOps SDK和REST API。每个Azure DevOps选项卡（Board、Repos、Pipeline、Artifacts等）下都有一个项目 /src/ 展示简化的客户端界面。这些薄包装纸被 Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server 以显示模型上下文协议（MCP）工具。虽然大多数调用都会转发到官方SDK，或者在必要时转发到REST端点，但这一层使MCP服务器与Azure DevOps解耦，以便它可以在未来独立发展或交换实现。该解决方案被组织为一个针对多个项目的工作空间 .NET 10Azure DevOps的每个服务区域都有自己的客户端库：

概述 –管理Wiki和页面。
- 创建、读取、列出和删除Wiki
- 创建或更新页面、列出页面和获取页面文本
板子 –管理工作项目和板。
- 创建和更新主题、功能、故事和任务
- 查询工作项，管理评论、附件和链接
- 批量更新和导出、列表板、列和迭代
- 管理迭代和区域，并获取工作项计数
回购协议 –拉取请求和存储库管理。
- 创建、完成并列出带有标签和注释的拉取请求
- 创建标签、列出分支和差异、创建和删除存储库
- 更新拉取请求迭代和搜索提交
管道 –建设和管道运营。
- 排队、取消和重试构建、列出运行和下载日志
- 检索更改、日志和生成报告
- 列表定义和完整管道CRUD
人工制品 –管理订阅源和包。
- 创建、更新、列出和删除提要
- 列出包、查看权限和保留策略
- 管理提要视图并尝试打包和上游操作
测试计划 –使用测试计划和套件。
- 创建、读取、列出和删除测试计划和套件
- 创建测试用例，将其添加到套件中并获取测试结果
项目设置 –团队和流程配置。
- 创建、更新和删除团队
- 检索电路板设置和迭代
- 创建和删除继承的进程
搜索 -搜索Azure DevOps工件。
- 搜索wiki页面
- 搜索工作项

这 Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server 该项目将这些库整合在一起，并将其作为MCP工具公开。服务器被实现为托管ASP.NET的控制台应用程序。NET Core web服务器使用 ModelContextProtocol 包裹。您可以直接运行它，也可以使其适应您首选的托管环境，例如容器映像、Azure Functions或Windows服务。

MCP服务器遵循模型上下文协议规范，在 /mcp 端点使用HTTP上的服务器发送事件（SSE）。AI助手可以在运行时通过连接到此端点来发现可用的工具，并使用结构化函数调用来调用它们。

集成测试针对真实的Azure DevOps组织对每个客户端进行测试。另一个测试套件使用验证端到端代理交互语义内核，证明LLM可以自动调用已发布的工具。

存储库结构

源 –实现客户端库和MCP服务器的源代码项目。
测试 –单元、集成和端到端测试。
Dotnet.AzureDevOps.sln –链接所有项目的解决方案文件。

入门

先决条件

安装最新版本 .NET 10 释放。
克隆此存储库。

快速开始

选项A：在本地运行

# Build and run
dotnet build
dotnet run --project src/Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server

选项B：使用Docker运行

# Build and run in container
docker build -t azure-devops-mcp-server .
docker run -p 5050:5050 azure-devops-mcp-server

开发设置

对于开发和测试：

恢复依赖关系并构建：
```
dotnet build
```
运行测试：
```
dotnet test
```

启动MCP服务器：

dotnet run --project src/Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server

服务器正在监听 http://localhost:5050 默认情况下。 MCP端点位于 /mcp (http://localhost:5050/mcp). 访问 /health 检查它是否正在运行。

示例：使用带有语义内核的MCP服务器

这端到端测试展示语义内核代理如何调用MCP服务器发布的工具。A. 新的控制台应用程序可以再现相同的工作流程：

先决条件

已安装.NET 10 SDK
可通过URL访问的正在运行的MCP服务器
OpenAI API密钥和模型名称
配置的环境变量：
- MCP_SERVER_URL
- OPENAI_API_KEY
- OPENAI_MODEL

dotnet new console -n MyMcpClient
cd MyMcpClient
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel --version 1.59.0
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Agents.Core --version 1.59.0
dotnet add package ModelContextProtocol-SemanticKernel --version 0.3.0-preview-01

替换 Program.cs 使用以下内容并配置您的MCP服务器URL和 OpenAI凭据作为环境变量：

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Agents;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
using ModelContextProtocol.SemanticKernel.Extensions;

var serverUrl = Environment.GetEnvironmentVariable("MCP_SERVER_URL")!;
var openAiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!;
var model = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_MODEL")!;

// Note: MCP_SERVER_URL should include the /mcp endpoint path
// Example: "http://localhost:5050/mcp"

IKernelBuilder builder = Kernel.CreateBuilder();
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion("openai", model, openAiKey);
var kernel = builder.Build();

await kernel.Plugins.AddMcpFunctionsFromSseServerAsync("MyMcpServer", serverUrl);

var settings = new OpenAIPromptExecutionSettings
{
    ToolCallBehavior = ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions
};

var agent = new ChatCompletionAgent
{
    Name = "McpTester",
    Kernel = kernel,
    Instructions = "Use available tools to answer the user's question.",
    Arguments = new KernelArguments(settings)
};

await foreach (var update in agent.InvokeAsync(
    "Call the echo tool with the text \"Hello MCP!\" and return the raw output."))
{
    Console.WriteLine(update.Message);
}

运行此程序打印 Hello MCP! 一旦代理调用 echo 工具由您的MCP服务器暴露。

部署选项

Azure DevOps MCP服务器支持两种部署方法：

选项1：本地HTTP服务器

直接在您的计算机上运行服务器进行开发和测试：

# Build and run directly
dotnet run --project src/Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server

# Or use the provided scripts
./run-local.sh    # Linux/macOS
run-local.cmd     # Windows

服务器正在监听 http://localhost:5050 默认情况下。 MCP端点位于 /mcp (http://localhost:5050/mcp). 访问 /health 检查它是否正在运行。

选项2：Docker容器

在Docker容器中运行服务器，以实现一致、隔离的部署：

# Build the Docker image
docker build -t azure-devops-mcp-server .

# Run the container
docker run -d \
    --name azure-devops-mcp-server \
    -p 5050:5050 \
    -e ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production \
    azure-devops-mcp-server

# Or use the provided scripts
./run-docker.sh    # Linux/macOS
run-docker.cmd     # Windows

容器化服务器可在 http://localhost:5050. MCP端点可在以下位置访问 /mcp (http://localhost:5050/mcp).

Docker的好处

隔离：在自己的环境中运行
一致性：不同机器上的行为相同
生产准备就绪：包括健康检查和适当的日志记录
轻松部署：可在任何地方部署单个容器

配置

两种部署方法都支持相同的配置选项：

从以下位置读取设置 appsettings.json 以及前缀为的环境变量 MCP_.

环境变量

MCP_McpServer__Port=5050 -服务器端口（默认值：5050）
MCP_McpServer__LogLevel=Information -日志级别
MCP_McpServer__EnableOpenTelemetry=true -启用遥测
MCP_McpServer__EnableApplicationInsights=false -启用应用洞察
ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production -ASP。NET核心环境

Azure DevOps配置

要连接到Azure DevOps服务，请设置以下环境变量：

AZURE_DEVOPS_ORG -您的Azure DevOps组织名称（例如，“mycompany”）
AZURE_DEVOPS_PAT -具有适当权限的个人访问令牌
AZURE_DEVOPS_SEARCH_ENDPOINT （可选）-自定义搜索端点URL

例子：

export AZURE_DEVOPS_ORG=mycompany
export AZURE_DEVOPS_PAT=your_personal_access_token_here

# Optional: Custom search endpoint
export AZURE_DEVOPS_SEARCH_ENDPOINT=https://custom-search.mydomain.com/

示例

具有自定义端口的本地服务器：

MCP_McpServer__Port=7070 dotnet run --project src/Dotnet.AzureDevOps.Mcp.Server

具有自定义配置的Docker容器：

docker run -d \
    --name azure-devops-mcp-server \
    -p 7070:7070 \
    -e MCP_McpServer__Port=7070 \
    -e MCP_McpServer__LogLevel=Debug \
    -e MCP_McpServer__EnableOpenTelemetry=false \
    azure-devops-mcp-server

脚本 Set-Local-Test-Dev-Env-Vars.ps1 可以帮助定义测试和示例使用的环境变量。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。看许可证了解详情。

行为准则

该项目采用了微软开源行为准则.
有关更多信息，请参阅行为准则常见问题
或联系 opencode@microsoft.com 如有任何其他问题或意见。

使用说明

Azure DevOps MCP服务器。网

状态

概述

存储库结构

入门

先决条件

快速开始

选项A：在本地运行

选项B：使用Docker运行

开发设置

示例：使用带有语义内核的MCP服务器

先决条件

部署选项

选项1：本地HTTP服务器

选项2：Docker容器

Docker的好处

配置

环境变量

Azure DevOps配置

示例

许可证

行为准则

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