项目简介

MCP Server DevOps Bridge 是一个强大的工具，旨在通过 Model Context Protocol (MCP) 协议，将您的 DevOps 平台与 AI 助手（如 Claude）连接起来。它提供了一个统一的自然语言接口，用于与 Azure DevOps、GitHub 和 Slack 等常用 DevOps 工具进行交互。此外，该项目还集成了 AI Agent 系统，允许 AI 自主创建和管理长期运行的 Agent，以执行各种任务，从而实现更智能、更自动化的 DevOps 工作流程。

主要功能点

自然语言接口: 使用自然语言与 DevOps 工具交互，降低使用门槛。
跨平台集成: 无缝连接 Azure DevOps、GitHub、Slack 和浏览器自动化等多个平台。
统一工作流: 通过 AI 助手处理工具之间的上下文切换，提升工作效率。
AI Agent 系统: 支持创建和管理自主 AI Agent，执行长期任务和自动化工作流程。
记忆管理: 集成向量数据库 (Qdrant) 和图数据库 (Neo4j) 用于记忆存储和检索，增强 AI 的上下文理解能力。
可扩展架构: 易于扩展新的平台集成和功能。
多种传输协议支持: 通过 Stdio 与 MCP 客户端通信。

安装步骤

安装 Go: 确保已安装 Go 1.23.4 或更高版本。
安装 Docker: Agent 系统依赖 Docker，请确保已安装 Docker。

克隆仓库:

git clone https://github.com/theapemachine/mcp-server-devops-bridge
cd mcp-server-devops-bridge

构建项目:
```
go build
```

配置环境变量: 根据您的 DevOps 平台和 AI 服务配置以下环境变量。以下是一些必须配置的示例，详细配置请参考仓库 'README.md' 文件。

export AZURE_DEVOPS_ORG="your-org"  # 您的 Azure DevOps 组织名称
export AZDO_PAT="your-pat-token"    # 您的 Azure DevOps Personal Access Token
export AZURE_DEVOPS_PROJECT="your-project" # 您的 Azure DevOps 项目名称
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"  # (如果使用 Agent 系统) 您的 OpenAI API Key

服务器配置

要将此 MCP 服务器桥接器添加到 MCP 客户端（例如 Claude），您需要在客户端的配置文件（通常是 JSON 格式）中添加 'mcpServers' 部分。以下是一个配置示例，请根据您的实际路径和环境变量进行调整：

{
  "mcpServers": {
    "devops-bridge": {
      "command": "/full/path/to/mcp-server-devops-bridge/mcp-server-devops-bridge",
      "args": [],
      "env": {
        "AZURE_DEVOPS_ORG": "your-org",  // 请替换为您的 Azure DevOps 组织名称
        "AZDO_PAT": "your-pat-token",    // 请替换为您的 Azure DevOps PAT
        "AZURE_DEVOPS_PROJECT": "your-project", // 请替换为您的 Azure DevOps 项目名称
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key"   // (可选，如果使用 Agent 系统) 请替换为您的 OpenAI API Key
        // 其他可选环境变量，例如 GitHub PAT, Slack Bot Token, Qdrant/Neo4j 连接信息等，请参考 README.md
      }
    }
  }
}

参数注释:

'server name': 'devops-bridge' - 服务器的名称，可以自定义。
'command': '/full/path/to/mcp-server-devops-bridge/mcp-server-devops-bridge' - 请替换为 'mcp-server-devops-bridge' 可执行文件的完整路径。
'args': '[]' - 启动服务器时传递的命令行参数，本例中为空。
'env': 环境变量配置，用于服务器运行时访问各种服务。
- 'AZURE_DEVOPS_ORG': 您的 Azure DevOps 组织名称。
- 'AZDO_PAT': 您的 Azure DevOps Personal Access Token，用于 API 访问认证。
- 'AZURE_DEVOPS_PROJECT': 您的 Azure DevOps 项目名称。
- 'OPENAI_API_KEY': (可选) 您的 OpenAI API Key，用于 Agent 系统功能。
- 'GITHUB_PAT', 'SLACK_BOT_TOKEN', 'QDRANT_URL', 'QDRANT_API_KEY', 'NEO4J_URL', 'NEO4J_USER', 'NEO4J_PASSWORD' 等其他环境变量，用于配置 GitHub 集成、Slack 集成、记忆系统等功能，具体请参考仓库 'README.md' 文件。

注意:

请务必将 '/full/path/to/mcp-server-devops-bridge/mcp-server-devops-bridge' 替换为您实际的 'mcp-server-devops-bridge' 可执行文件路径。
环境变量配置中的占位符 (例如 'your-org', 'your-pat-token', 'your-api-key' 等) 必须替换为 您自己的实际值。
更多详细配置选项和可选功能（例如 GitHub 集成，Slack 集成，Agent 系统，记忆系统等）的配置方法，请务必仔细阅读仓库的 'README.md' 文件。

基本使用方法

确保 MCP 服务器桥接器已成功构建并配置。
启动 MCP 客户端（例如配置了 'devops-bridge' 的 Claude ）。
在 MCP 客户端中，您可以使用自然语言指令来调用 DevOps 工具的功能。例如：
- '"Create a user story for the new authentication feature in Azure DevOps"'
- '"List open pull requests in GitHub repository 'your-org/your-repo'"'
- '"Send a message to Slack channel '#general' saying 'Deployment completed successfully'"'
- '"Create an agent to monitor our authentication PRs and post daily updates to Slack"'
更具体的示例和用法，请参考仓库 'README.md' 文件中的 "Example Workflows" 和 "Key Features" 部分。

通过自然语言与您的 DevOps 工具交互，并利用 AI Agent 的自主能力，可以极大地简化 DevOps 工作流程，提升效率。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法

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