Azure Pipelines

Skill: azure-pipelines

Skill para gestión de CI/CD con Azure Pipelines via MCP. Léela antes de cualquier operación con pipelines.

Contexto

Azure Pipelines gestiona builds y releases de los proyectos. PM-Workspace accede via el MCP azure-devops (ya declarado en mcp.json).

MCP tools de pipelines disponibles:

• get_build_definitions — listar pipelines del proyecto
• get_builds — listar builds (filtrar por pipeline, branch, status)
• get_build_status — estado de una build específica
• get_build_logs — logs de una build (timeline + contenido)
• run_pipeline — ejecutar una pipeline (requiere confirmación PM)
• preview_pipeline_run — preview de qué se ejecutará (sin ejecutar)
• create_pipeline — crear pipeline desde YAML
• list_artifacts — artefactos de una build
• download_artifacts — descargar artefactos

1. Autenticación

Usa el mismo PAT de Azure DevOps configurado en pm-config.md.

Scopes requeridos: Build R/W (además de los existentes).

# El MCP lee el PAT del entorno automáticamente
# Verificar: el PAT debe tener scope "Build (Read & Execute)"

2. Reglas Críticas

1. NUNCA ejecutar pipeline sin confirmación del PM (regla 3)
2. SIEMPRE preview antes de run — usar preview_pipeline_run
3. Deploys a PRO requieren doble confirmación + link al PBI/Release
4. Variables sensibles (secrets) NO se muestran en logs
5. Artefactos se guardan en output/artifacts/{proyecto}/{build-id}/

3. Patrones de uso

Obtener estado de pipelines

MCP: get_build_definitions(project=PROYECTO)
→ Para cada definition: get_builds(project, definitionId, top=5)
→ Calcular: % éxito, duración media, trends

Ejecutar pipeline

MCP: preview_pipeline_run(project, pipelineId, branch)
→ Mostrar resumen al PM → Confirmar
→ MCP: run_pipeline(project, pipelineId, branch, variables)
→ MCP: get_build_status(project, buildId) [polling si --watch]

Crear pipeline

1. Seleccionar template (references/yaml-templates.md)
2. Adaptar al proyecto (lenguaje, tests, deploy targets)
3. MCP: preview_pipeline_run → validar YAML
4. Confirmar con PM
5. MCP: create_pipeline(project, name, yamlPath, repository)

4. Interpretación de estados

5. Multi-entorno (DEV → PRE → PRO)

Los pipelines multi-stage siguen el patrón:

Build → Test → Deploy DEV (auto) → Deploy PRE (approval) → Deploy PRO (approval)

Ver references/stage-patterns.md para patrones detallados.

Gates de aprobación:

• DEV: automático tras build+test OK
• PRE: aprobación del tech lead
• PRO: aprobación del PM + PO (doble gate)

6. Referencias

• Templates YAML: references/yaml-templates.md
• Patrones de stages: references/stage-patterns.md
• Config entornos: @docs/rules/domain/environment-config.md
• MCP Azure DevOps: @.claude/mcp.json