云效 MCP（Model Context Protocol）是阿里云云效平台推出的模型上下文协议标准化接口系统，作为连接 AI 助手与 DevOps 平台的核心桥梁，通过模型上下文协议将 AI 大模型与云效 DevOps 平台无缝集成。该协议基于云效平台的深度集成能力，使 AI 助手能够直接访问和操作云效平台上的资源，包括项目管理、代码仓库、工作项等关键研发资产，实现 AI 赋能的研发全生命周期管理。
作为云效DevOps平台的扩展，云效MCP继承了云效"一站式DevOps平台"的理念，进一步融合了AI能力，为研发团队提供更智能、更高效的协作体验。
云效 MCP Server 能做什么？
云效 MCP 为 AI 助手提供了丰富的能力，使其能够深度参与软件研发流程：
代码仓库管理
查询代码仓库信息
创建、查询和管理分支
比较不同分支或提交之间的代码差异
创建代码库文件
更新代码库现有文件内容
删除代码库指定文件
查看代码库文件内容
查看代码比较内容
代码评审
创建合并请求（Merge Request）
添加合并请求评论
查询合并请求详情和列表
查询合并请求评论列表
项目管理
获取项目详情
搜索项目
获取工作项详情
搜索和筛选工作项
组织管理
获取当前用户所在组织信息
获取用户加入的组织列表
云效 MCP 使用方法
前提
阿里云云效个人访问令牌，点击前往【1】，尽量赋予所有api读写权限（优先选择组织、项目、代码相关权限）。
需安装node.js 16.0以上的版本，安装包下载地址【2】。
安装云效 MCP 服务
通义灵码内置的MCP市场中已经提供了云效的MCP服务，在通义灵码中进入MCP市场并且找到「云效DevOps」，直接安装即可。
在通义灵码的MCP市场中找到云效
其他支持MCP协议的AI工具，请在配置中添加：
{"mcpServers":{"yunxiao":{"command":"npx","args":["-y","alibabacloud-devops-mcp-server"],"env":{"YUNXIAO_ACCESS_TOKEN":"<YOUR_TOKEN>"}}}}场景示例：通义灵码+云效 实现需求开发
接下来我们将通过通义灵码AI助手来集成云效MCP服务，实现需求开发。AI助手在需求研发场景中可以完成如下操作：
1.拉取云效平台上的工作项详情，理解需求背景和目标
2.根据需求自动分析项目代码结构，提出实现方案
3.创建功能分支并生成相应的代码实现
4.完成后创建合并请求，并提供详细的变更说明
在通义灵码中配置云效 MCP 服务
在通义灵码中进入MCP市场并且找到「云效DevOps」，直接安装即可。
安装云效MCP服务时请确认配置是否如下图所示，并且将之前在云效个人访问中的令牌填写在环境变量的token中。
确认云效MCP服务的配置参数
安装成功后如下图所示：
查看云效MCP服务中提供的工具
然后在智能会话中选择「智能体」，并选择「qwen3」。
接下来在智能会话窗口，我们可以进行简单的测试，确保AI助手已经就绪。例如：
1.请查找一下 Codeup-Demo 这个代码库，并查看一下分支
2.请读取工作项ID：DEMO-38的详情
通常AI助手会自动查找一些不确定的信息，但是仍可能遇到问题，例如AI助手不确定当前用户所在的云效组织ID，这时的解决方法是询问AI助手：获取我当前所在的组织。
让 AI 助手读取需求并实现
AI助手就绪后，即可开始进行需求的开发了。我们给它下达如下指令：
请在Codeup-Demo代码库上创建一个分支，然后实现云效需求，工作项ID：DEMO-38，完成后推送代码到远程Codeup仓库，并在Codeup仓库创建一个合并请求。
接下来AI助手会一步一步进行工作（如下图），最终完成代码提交并创建合并请求。
智能研发协作的场景不限于此，欢迎大家继续探索更多的智能化场景。
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