tfs-mcp-server
Connects Claude to on-premise TFS (Team Foundation Server) via REST API, enabling read/write of work items, backlogs, sprints, and pull requests without manual copy-paste.
README
tfs-mcp-server
MCP server kết nối trực tiếp với TFS (Team Foundation Server) on-premise qua REST API, cho phép Claude đọc/ghi work item, backlog, sprint, và Pull Request mà không cần copy/paste thủ công.
Lưu ý về phiên bản: bạn nhắc "TFS 2027" — hiện tại chưa có phiên bản TFS nào tên như vậy (dòng TFS dừng ở 2018, sau đó đổi tên thành Azure DevOps Server 2019/2020/2022). Có thể ý bạn là TFS 2017 hoặc TFS 2018. Server này được viết để dùng với REST API chuẩn của TFS 2017/2018 (và tương thích ngược với Azure DevOps Server các bản sau nếu chỉnh
TFS_API_VERSION). Nếu bạn cho biết đúng phiên bản, mình chỉnh lạiapi-versionmặc định cho khớp.
Yêu cầu
- Node.js 18 trở lên, chạy trên máy có thể truy cập mạng nội bộ tới server TFS
- TFS đã bật Personal Access Token (PAT) — có từ TFS 2017 Update 1 trở lên. Vào TFS: góc trên phải → Security → Personal access tokens → tạo token mới với quyền:
- Work Items: Read & write
- Code: Read
- Project and Team: Read
Nếu TFS của bạn chỉ hỗ trợ NTLM/Windows Authentication (chưa bật được PAT), báo lại — code hiện tại cần chỉnh lại phần xác thực trong src/tfsClient.ts bằng thư viện hỗ trợ NTLM (ví dụ axios-ntlm) thay vì Basic Auth với PAT.
Cài đặt
npm install
npm run build
Cấu hình
Copy .env.example thành .env và điền thông tin:
cp .env.example .env
TFS_BASE_URL=http://tfs.congty.local:8080/tfs
TFS_COLLECTION=DefaultCollection
TFS_DEFAULT_PROJECT=YourProject
TFS_PAT=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
TFS_API_VERSION=4.1
Nếu không chắc TFS_API_VERSION, cứ thử 4.1 trước — nếu tool báo lỗi HTTP 400/404 khi gọi, hạ xuống 3.2 rồi 2.3 (đây là các phiên bản REST API tương ứng TFS 2017).
Đăng ký với Claude
Claude Code
Thêm vào file .mcp.json ở thư mục project (hoặc ~/.claude.json cho toàn cục):
{
"mcpServers": {
"tfs": {
"command": "node",
"args": ["/duong-dan-tuyet-doi-toi/tfs-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"TFS_BASE_URL": "http://tfs.congty.local:8080/tfs",
"TFS_COLLECTION": "DefaultCollection",
"TFS_DEFAULT_PROJECT": "YourProject",
"TFS_PAT": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"TFS_API_VERSION": "4.1"
}
}
}
}
Claude Desktop
Mở claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config), thêm mục tương tự vào mcpServers.
Sau khi thêm, khởi động lại Claude Code/Desktop — các tool tfs_* sẽ xuất hiện trong danh sách tool khả dụng.
Danh sách tool
| Tool | Chức năng |
|---|---|
tfs_query_wiql |
Chạy truy vấn WIQL tùy chỉnh |
tfs_get_work_items |
Lấy chi tiết work item theo ID |
tfs_get_backlog |
Lấy danh sách work item trong một sprint/iteration |
tfs_get_iterations |
Lấy danh sách sprint theo cấp project, trả iterationPath dùng trực tiếp cho backlog |
tfs_list_pull_requests |
Liệt kê Pull Request theo trạng thái |
tfs_get_pull_request |
Chi tiết một Pull Request |
tfs_get_pr_changes |
Danh sách file thay đổi trong PR |
tfs_create_work_item |
Tạo work item mới: User Story, Task, Bug, Test Case... |
tfs_add_work_item_comment |
Thêm comment vào work item (thao tác ghi dữ liệu) |
Các tool này khớp trực tiếp với input mà các skill trong bộ em-toolkit (sprint-retro, sprint-planning-summary, pr-review-checklist, bug-triage) cần — khi cả hai được cài cùng lúc, Claude có thể tự lấy dữ liệu từ TFS thay vì bạn phải copy/paste.
Tạo work item
Tool tfs_create_work_item dùng REST API JSON Patch của TFS/Azure DevOps. Ví dụ tạo User Story:
{
"workItemType": "User Story",
"title": "[SAMPLE] Báo cáo tổng kết vòng lặp có đủ metric",
"description": "User story mẫu để kiểm tra báo cáo velocity, bug ratio và chất lượng kiểm thử.",
"areaPath": "EngineeringManagerToolkit",
"iterationPath": "EngineeringManagerToolkit\\Alpha",
"assignedTo": "user@example.com",
"tags": ["em-toolkit-sample", "reporting"],
"fields": {
"Microsoft.VSTS.Scheduling.StoryPoints": 8,
"Microsoft.VSTS.Common.Priority": 1
}
}
Ví dụ tạo Bug:
{
"workItemType": "Bug",
"title": "[SAMPLE] Báo cáo thiếu phân tích nguyên nhân bug",
"iterationPath": "EngineeringManagerToolkit\\Alpha",
"tags": ["em-toolkit-sample", "bug-ratio"],
"fields": {
"Microsoft.VSTS.Common.Severity": "2 - High",
"Microsoft.VSTS.Common.Priority": 1
}
}
Có thể truyền validateOnly: true để kiểm tra request nếu phiên bản TFS hỗ trợ, và truyền thêm field tùy biến qua object fields theo reference name.
Bảo mật
- Không commit file
.env— đã có PAT thật trong đó. Thêm.envvào.gitignore. - PAT nên đặt hạn dùng ngắn (30-90 ngày) và chỉ cấp đúng quyền cần thiết.
- Server này chạy local trên máy bạn (qua stdio), không có thành phần nào gửi dữ liệu ra ngoài ngoại trừ chính TFS server bạn cấu hình.
Gỡ lỗi thường gặp
- 401 Unauthorized: kiểm tra PAT còn hạn không, có đúng quyền không, và TFS đã bật tính năng PAT chưa.
- 404 Not Found: kiểm tra
TFS_COLLECTION, tên project, tên repository có đúng chính xác (phân biệt hoa/thường và khoảng trắng) không. - 400 Bad Request ở các tool liên quan work item: thường do
TFS_API_VERSIONkhông khớp phiên bản server — thử các giá trị 2.3 / 3.0 / 3.2 / 4.1.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.