1. 简单介绍
最近参加了一次微软组织的AI相关的学习活动。其中一个主题是Github Copilot与Azure Devops MCP server的配合使用，即通过Azure DevOps MCP server去管理项目中的project/pipeline/branch/bugs等。微软在Azure DevOps MCP server中提供了几十个tool，如下图所示，
这边将简单尝试一下配置和使用Azure DevOps MCP server，
2. 具体说明
Azure DevOps MCP server的github repository地址是，
https://github.com/microsoft/azure-devops-mcp
2.1 准备阶段
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首先需要有一个Azure DevOps的帐户，拥有organization/project Contributor以上的权限。
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有Github Copilot subscription(免费版本也能用)
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安装了NodeJs(>=18)和Visual Studio Code
2.2 配置ADO MCP tools
- 在Visual Studio Code中，创建一个mcp.json，配置如下，
- 打开VSCode的Github Copilot面板，在下方的输入框中，点击Configure tools按钮，
- 选择AzureDevOps.Mcp，然后点击Update Tools，
在弹出的提示窗中，点击Allow按钮，
最后登录成功
2.3 使用一下
2.3.1 查找组织中的project
- 输入查询projects的prompt，同时将agent mode设置为Agent，
- GitHub Copilot在执行任务时需要使用Azure DevOps MCP tools，点击Allow Without Review in this Session按钮即可，
- 最后Github Copilot借助Azure DevOps MCP tools查询到了特定orginazation中的project信息，
2.3.2 查找project中的Pipeline
- 输入查询Pipeline的prompt，GitHub Copilot会使用到MCP tool进行查询，点击Allow Without Review in this Session按钮，
- 最后能够查询到pipeline信息，
- 输入运行pipeline的promt，如下图所示，
- 最后返回pipeline的执行信息，
note, 有了Azure DevOps MCP server tool，在GitHub Copilot中也可以执行其他的操作，比如创建bug和完成pull request等。
3. 总结
本文简单介绍了一下Azure DevOps MCP server的使用过程，结合Github Copilot就可以实现更便捷的项目管理了。随着AI的进一步发展，Azure Devops/Github Actions也集成了越来越多的大语言模型的能力，比如gh aw(GitHub Copilot CLI agentic workflow)和基于Speckit的Agentic DevOps等。关于Agentic DevOps的内容很多，还需要继续跟着微软老师学习一下。
本文如果哪里有错误，麻烦告之，谢谢谢谢！