Microsoft ha annunciato pochi giorni fa la disponibilità dell'MCP Server per Azure DevOps, che consente di esporre in locale il contesto di progetto (work item, pull request, pipeline, test plan, wiki, ecc.) ai suoi AI assistant - ad esempio GitHub Copilot in modalità agent - senza che i dati debbano uscire dalla propria infrastruttura. Questo "ponte" permette di ottenere risposte e suggerimenti contestuali basati sulle informazioni reali del progetto, rendendo l'assistente più intelligente e pertinente al contesto specifico.

Per iniziare ad usarlo è molto semplice, è sufficiente configurare il file .vscode\mcp.json:

{
  "inputs": [
    {
      "id": "ado_org",
      "type": "promptString",
      "description": "Azure DevOps organization name  (e.g. 'contoso')"
    }
  ],
  "servers": {
    "ado": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@azure-devops/mcp", "${input:ado_org}"]
    }
  }
}

Per ottenere il massimo dall'MCP Server, Microsoft raccomanda fortemente di aggiungere nel progetto il file .github/copilot-instructions.md con l'istruzione "This project uses Azure DevOps. Always check to see if the Azure DevOps MCP server has a tool relevant to the user's request." in modo che l'assistente AI possa sfruttare appieno le funzionalità offerte dall'MCP Server per fornire risposte più accurate e contestuali.

Poiché Azure DevOps è un prodotto piuttosto ampio, si può, in caso di necessità, restringere il campo di ricerca/azione, specificando nel file .vscode\mcp.json quali servizi si vogliono esporre all'assistente AI. Ad esempio, per esporre solo i work item e le pull request, si può configurare il file in questo modo:

{
  "inputs": [
    {
      "id": "ado_org",
      "type": "promptString",
      "description": "Azure DevOps organization name  (e.g. 'contoso')"
    }
  ],
  "servers": {
    "ado_with_filtered_domains": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@azure-devops/mcp", "${input:ado_org}", "-d", "core", "work", "work-items", "pull-requests"]
    }
  }
}

A questo punto è sufficiente avviare Copilot in modalità agent e selezionare tra i tool quello chiamato "ado" per iniziare a chattare con l'assistente AI, che ora avrà accesso ai dati di Azure DevOps esposti tramite l'MCP Server.