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解決的問題

此專案提供一種讓 AI 代理與 Azure DevOps 互動的方式，使其能夠在平台內檢索資訊並執行操作。它解決了 AI 代理缺乏對 Azure DevOps 中專案管理與開發工具的直接、結構化存取的問題。

工作原理

伺服器實作了 Model Context Protocol (MCP)，作為 Azure DevOps REST API 的輕量層。這讓 AI 代理能使用特定工具執行任務，例如列出專案、管理工作項目，以及更新 Wiki 頁面。本專案提供兩種部署選項：方便設定的主機遠端伺服器，以及需要 stdio 連接的本機伺服器。

適用對象

使用 Azure DevOps 的開發人員與團隊，希望將 AI 代理（例如以代理模式運作的 GitHub Copilot）整合至開發工作流程中，以自動化專案追蹤、文件編輯與程式碼庫管理。

主要特色

• 廣泛的工具集：支援多種 Azure DevOps 功能，包括工作項目、流程、程式碼庫、Wiki 和測試計畫。
• 彈性部署：可作為主機遠端伺服器或本機 Node.js 安裝版本使用。
• 領域過濾：本機伺服器允許使用者僅載入特定工具群組（例如 work-items 或 pipelines），以保持代理可用工具清單的可管理性。
• MCP 標準：基於 Model Context Protocol，確保與支援的 MCP 客戶端（如 VS Code、Cursor 和 Claude Code）相容。