Azure DevOps MCP 服务器

一个实现 Azure DevOps 的模型上下文协议 (MCP) 服务器，允许 AI 助手通过标准化协议与 Azure DevOps API 进行交互。

概述

该服务器实现了 模型上下文协议 (MCP) 对于 Azure DevOps，使 AI 助手（如 Claude）能够安全地访问和管理 Azure DevOps 资源。该服务器作为 AI 模型与 Azure DevOps API 之间的桥梁，提供一种标准方式：

• 访问和管理项目、工作项、仓库等
• 创建和更新工作项、分支和拉取请求
• 通过自然语言执行常见的 DevOps 工作流
• 通过标准化资源 URI 访问仓库内容
• 安全地认证并交互使用 Azure DevOps 资源

服务器结构

该服务器围绕模型上下文协议 (MCP) 进行构建，用于与 AI 模型交互。主要包括以下组件：

核心组件

• BaseServer: 提供基础的服务器功能，如工具注册和日志记录。
• Brain: 负责理解和处理传入的请求，并生成相应的响应。
• Memory: 管理与交互相关的上下文信息。

功能模块

• 认证模块:

  • authenticators: 支持多种身份验证方法，如基于令牌和 OAuth。
  • identity_resolvers: 将用户标识解析为具体的身份信息。

• 工具模块

  • 提供与 Azure DevOps 资源交互的工具，包括项目管理、代码仓库操作等。

安装

使用 pip 安装

pip install mcp-server-azure-devops

克隆仓库并安装

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-azure-devops.git
cd mcp-server-azure-devops
python setup.py install

快速开始

初始化服务器

from mcp_server import Server

# 初始化基本服务器
server = Server()

注册工具

注册自定义工具到服务器：

class MyCustomTool:
    def execute(self, params):
        # 实现具体的工具逻辑
        pass

server.register_tool("my_custom_tool", MyCustomTool())

启动服务器

启动 MCP 服务器并开始监听请求：

if __name__ == "__main__":
    server.start()

高级配置

自定义日志记录

设置不同的日志级别：

server.set_logger(level="debug")

扩展功能

通过扩展模块增加更多功能：

from mcp_server import Server, Memory, Brain

class MyExtension:
    def __init__(self):
        self._memory = None

    @property
    def memory(self):
        return self._memory

server = Server()
server.register_extension("my_extension", MyExtension())

文档

完整的 API 文档和工具实现细节请参考 官方文档。

贡献

欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 获取贡献指南。

许可证

MIT