
云效 MCP Server 已经正式发布了。它本质上是一个为研发全生命周期提供统一可编程能力的元控制平面,核心目标是打通各种工具之间的壁垒,最终实现研发流程的高度自动化。
目前,MCP Server 已经提供了超过 150 个原子能力(API),全面覆盖了云效的核心功能模块,包括:
- 组织管理:组织列表、部门信息、角色、成员信息等
- 代码管理:代码仓库、分支、合并请求、文件树操作等
- 项目管理:项目、工作项、字段配置、评论、工时管理等
- 流水线管理:流水线、资源、标签、部署等
- 制品仓库管理:制品仓库、制品列表等
- 应用交付:部署单、应用、应用标签、变量组等
- 测试管理:测试用例、用例目录、测试计划、测试结果等
通过将云效 MCP Server 与你的自定义脚本,或者与通义灵码、Cursor、Qoder、iFlow-Cli 等本地或云端的大模型工具相结合,研发团队就能赋予程序直接“操作云效”的能力,从而高效地完成各类重复性工作。
例如,在项目协作这个具体场景中,你可以轻松实现:
- 智能查询:快速获取指定项目、迭代或成员名下的需求列表。
- 自动编排:将复杂的父需求自动拆解为清晰的子任务,并生成对应的验收标准。
- 批量处理:一次性更新多个工作项的状态、负责人或标签。
- 数据同步:读取 Excel 或其他外部系统的数据,批量在云效中创建工作项。
为了帮助大家快速上手,我们推出了 【玩转云效 MCP】 系列专题文章。本篇作为系列的开篇,将聚焦于 项目管理与协作 场景,提供一系列“开箱即用”的 Prompt 示例与实战演练,带你一步步体验如何利用 MCP 实现项目管理的自动化。
01 前期环境准备
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在本地准备好你的 AI 工具:
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按照云效 MCP Server 的说明完成配置(包含 Token、组织信息等)。
配置完成后,你的 AI 工具就可以通过 MCP 协议直接调用云效的项目、工作项等接口了。
02 检查 MCP Server 配置是否生效
完成基础配置后,我们可以先用两条最简单的 Prompt 来做一次“健康自检”。本文中的演示示例将使用 Qoder 这款 AI 工具。
▍ 1. 查看当前组织信息
查看云效当前的组织信息
预期结果:AI 会调用 YUNXIAO/GET_CURRENT_ORGANIZATION_INFO 接口,并返回组织 ID(lastOrganization)、用户 ID、用户名等信息。这些信息是后续检索项目、工作项的基础。
▍ 2. 查看当前用户信息
查看云效当前的用户信息
预期结果:AI 会调用 YUNXIAO/GET_CURRENT_USER 接口,返回你的用户名、邮箱、组织 ID 等相关信息。
只要上述两个调用都能正常返回结果,基本就可以确定你的 MCP Server 配置是正确的,可以开始后续的实战了。
03 实用场景 1:检索 + 统计 / 批量处理
云效 MCP 提供了非常丰富的检索能力:
- 项目级:按项目名称、状态、创建时间等条件检索项目。
- 工作项级:按标题、描述、状态、优先级、负责人、标签等条件检索工作项。
你可以先让 AI 告诉你有哪些可用的筛选条件,再根据具体场景进行组合:
云效中检索项目都有哪些条件可使用?
云效中对于检索工作项都提供了哪些条件?

了解可用的条件后,就可以开始你的“场景编排”了。
▍ 1. 按创建人检索工作项
查看 云效正式自动化 组织中 bowentestmcp 项目 我自己创建的工作项

AI 通常会智能地完成一系列操作:首先查询你所属的组织列表,然后切换到“云效正式自动化”组织,接着查询该组织下名为 bowentestmcp 的项目,最后在该项目下检索出所有由你创建的工作项。
▍ 2. 基于结果做统计 / 批量修改
拿到工作项列表后,你可以继续下发指令进行批量操作:
把这两个工作项的状态改为已完成
AI 会执行以下步骤:
- 查询该项目的工作流信息,确认“已完成”状态对应的 ID(例如:
100014)。
- 使用
YUNXIAO/UPDATE_WORK_ITEM 接口批量更新这两个工作项的状态。
- 再次检索相关的工作项,以验证修改是否成功。

▍ 3. 更多检索 + 批量处理示例 Prompt
以下是一些可以直接套用的“套路化”Prompt,能极大提升你的日常 运维 效率:
- 按标签批量打标
某某项目下近一周我创建的需求,请统一加上「一期」标签
- 按迭代统计
统计一下某某项目下,迭代名为「xx」的需求数以及完成情况分析
- 按状态批量流转
请帮我找出 bowentestmcp 项目中所有状态为「已完成」的需求,然后统一将它们的状态改为「已关闭」
- 按标题关键词 + 批量调优先级
查询 xx 项目中所有标题包含「登录」或「注册」的需求,将它们的优先级统一调整为「高」
- 按创建人 + 批量改负责人
找出我创建的所有待处理状态的任务,把它们全部指派给张三(工号:xxx)
04 实用场景 2:拆分需求
大模型结合 MCP 非常适合处理“将一个大型需求拆解为多个小而具体的子需求,并直接录入系统”这类任务。
▍ 1. 按功能点拆分父需求
示例:假设已有一个父需求 QAAB-3,其描述中包含一段“功能列表”:
- 支持加法运算
- 支持减法运算
- 支持乘法运算
- 支持除法运算
你只需要给 AI 一句简单的指令:
QAAB-3 这个工作项,请按照里面的功能点描述建立相应的子需求
AI 会执行以下操作:
- 查询
QAAB-3 的详细描述内容。
- 自动解析描述中的有序列表(1/2/3/4)。
- 通过
YUNXIAO/CREATE_WORK_ITEM 接口依次创建 4 个子需求。
- 每个创建的子需求会自动继承父需求的类型、负责人等基础属性。
最终,在云效的需求列表页面中,你就能看到这些新创建的子需求。

▍ 2. 更多拆分需求的示例 Prompt
- 按实现层拆分
找到「实现用户登录功能」这个需求,将它拆分成:前端 UI、后端接口、数据库设计三个子任务
- 按列表自动拆分
查看 QAAB-8 的需求描述,自动识别其中的功能点列表(如 1. 2. 3.),为每个功能点创建一个独立的子需求
- 按开发阶段拆分
将「实现用户注册机制」这个需求拆分为:
- 需求分析
- 技术方案设计
- 前端开发
- 后端开发
- 联调测试
- 上线部署
每个阶段创建一个子任务
- 按 INVEST 原则拆分大需求
QAAB-5 这个需求过大,请按照 INVEST 原则将它拆分成:
- 独立的(Independent)
- 可协商的(Negotiable)
- 有价值的(Valuable)
- 可估算的(Estimable)
- 小的(Small)
- 可测试的(Testable)
多个小需求
05 实用场景 3:优化需求内容
我们经常会遇到一些描述过于简单的“半句话”需求,例如:
支持乘法运算:实现计算器的乘法运算功能,输入两个数,输出两数之积。

这类需求描述很难直接用于评审、开发或测试。现在,借助 MCP 的能力,你可以让 AI 帮你:
- 将其补全为标准的用户故事形式。
- 写出清晰的业务流程与影响分析。
- 给出具体、可测试的验收条件。
- 最关键的是,能够将优化后的内容直接写回云效的原工作项中。
▍ 1. 完整优化一个需求示例(QAAB-5)
QAAB-5 这个需求,请进行业务分析优化:
要求:
1. 改为用户故事的结构
2. 分析业务流程和影响
3. 提供验收条件


AI 的典型处理步骤如下:
- 读取
QAAB-5 的原始描述(“实现计算器的乘法运算功能...”)。
- 基于原始描述,生成结构化的内容:
- 用户故事(作为谁 / 我希望 / 以便...)
- 业务流程(打开计算器 → 输入第一个数 → 选择乘号 → 输入第二个数 → 点击等号 → 展示结果)
- 业务影响分析(对前端、后端、错误处理、测试等方面的影响)
- 验收条件(覆盖正数、负数、小数、0、边界值、非法输入、性能等场景)
- 使用
YUNXIAO/UPDATE_WORK_ITEM 接口,将上述生成的完整内容整体写回 QAAB-5 的描述字段。
优化完成后,在云效中再次查看 QAAB-5,你就会看到一个完整、清晰、可直接用于评审和开发测试的需求说明了。
▍ 2. 更多需求优化的示例 Prompt
- 改写为用户故事格式
查看「实现用户登录功能」这个需求,将它改写为用户故事格式:
- 作为【谁】
- 我希望【做什么】
- 以便【达成什么价值】
并直接更新回工作项
- 批量用户故事化技术需求
找出所有技术描述类的需求(标题以「实现」开头),将它们统一改写为用户故事格式,突出用户角色和业务价值
- 补充验收条件
QAAB-8 缺少验收标准,请根据需求描述补充至少 5 条可量化的验收条件,
包括:
- 功能性验收
- 性能要求
- 边界条件
- 异常处理
并更新回原需求
- 补充测试场景
查看「支持乘法运算」需求,补充完整的测试场景:
- 正常场景(正数、负数、小数)
- 边界场景(0、极大值、极小值)
- 异常场景(非法输入、溢出)
更新回原需求的验收条件部分
- 批量为无验收条件的需求补充标准
找出所有没有验收条件的需求(描述中不包含「验收」关键词),
为每个需求根据其标题和描述自动生成 3-5 条验收标准,并写回工作项
06 实用场景 4:批量导入需求
当你手中已经有一份整理好的 Excel 或 CSV 格式的需求列表时,可以直接让 AI 通过 MCP 帮你“批量录入到云效”,这能节省大量手动创建的时间。
▍ 1. 从 Excel 表格导入示例
假设你有一个如下结构的 Excel 文件:

你只需要给 AI 一句简单的 Prompt:
请将「需求列表.xlsx」中的内容录入到云效 bowentestmcp 这个项目中

AI 的典型处理流程如下:
- 解析 Excel 文件的结构(识别首行表头:标题 / 内容 / 优先级)。
- 将数据表中的每一行映射为云效工作项的字段:
subject(标题) → Excel 的“标题”列
description(描述) → Excel 的“内容”列
priority(优先级) → Excel 的“优先级”列(自动映射高/中/低)
- 循环调用
YUNXIAO/CREATE_WORK_ITEM 接口,创建对应的 4 条新需求。
操作完成后,回到云效 bowentestmcp 项目的需求列表页,你就能看到刚刚从 Excel 导入的 4 条需求。

▍ 2. 更多批量导入的示例 Prompt
- 从“产品需求.xlsx”导入
从「产品需求.xlsx」导入需求,全部创建为「产品类需求」类型,指派人统一设置为我本人
- 指定字段映射导入
导入「backlog.xlsx」到 bowentestmcp 项目:
- 第 1 列(需求名称) → 标题
- 第 2 列(详细说明) → 描述
- 第 3 列(重要程度) → 优先级(高/中/低)
- 第 4 列(负责人姓名) → 指派人
- 第 5 列(所属模块) → 标签
- 带层级关系导入
导入「需求层级.xlsx」,根据「父需求ID」列建立父子关系:
- 第一级:Epic / 主题需求
- 第二级:Feature / 功能需求
- 第三级:Story / 用户故事
自动建立层级关联
- 自动识别表头并导入
分析「需求文档.xlsx」的表头结构,自动识别对应的字段映射关系,将数据导入 bowentestmcp 项目
- 导入前先做数据校验
导入「需求池.csv」前先验证:
- 必填字段不能为空(标题、描述)
- 优先级只能是「高/中/低」
- 负责人必须是项目成员
- 标题长度不超过 50 字
验证通过后再批量创建
07 更多项目管理场景示例
在前面几个核心场景的基础上,你还可以进一步组合 MCP 的能力,实现更复杂的“项目级”自动化管理。
▍ 1. 项目健康度检查
分析 bowentestmcp 项目健康状况:
- 统计各状态需求分布
- 检查逾期未完成的需求
- 识别长期无人认领的需求
- 分析需求平均完成周期
- 检测可能的瓶颈(某状态停留过久)
生成健康度报告
AI 可以基于 SEARCH_WORKITEMS 等接口获取数据,并进行聚合分析,最终生成一份结构清晰的项目健康度分析报告。
▍ 2. 迭代规划
为即将开始的 Sprint 5 规划任务:
1. 从需求池中筛选高优先级需求
2. 智能推荐适合本迭代的需求组合
3. 自动分配给合适的成员
4. 创建迭代并关联需求
▍ 3. 迭代回顾
为刚结束的 Sprint 3 生成回顾报告:
- 完成需求数 vs 计划需求数
- 各成员完成情况统计
- 延期需求分析
- 紧急插入需求统计
- 提取改进建议
▍ 4. 工作负载分析
分析 bowentestmcp 项目团队成员工作负载:
- 统计每人当前进行中的任务数
- 计算每人的工作时长总和
- 识别负载过重或过轻的成员
- 建议任务重新分配方案
▍ 5. 需求质量评估
批量检查 xx 项目中所有「待开发」状态的需求质量:
- 描述完整性(是否包含背景、目标、验收标准)
- 验收条件清晰度(是否可测试)
- 依赖关系完整性
- 工作量评估准确性
不合格的标记为「待补充」并通知负责人
▍ 6. Bug 关联需求分析
分析 xx 项目中 Bug 与需求的关联:
- 统计每个需求关联的 Bug 数量
- 识别高缺陷率的需求
- 分析 Bug 产生的阶段(开发/测试/生产)
- 提供质量改进建议
08 小结
通过本文的实战演练,我们可以看到:当云效 MCP Server 与自动化脚本或智能体深度结合时,它不再仅仅是一组冷冰冰的 API,而是一种全新的、高效的研发协作范式。它将“熟悉云效”的项目管理者,从大量机械、重复的点击操作中彻底解放出来。
总结来说,MCP 为项目管理和团队协作带来了三大核心价值的转变:
- 执行指令化:将原本需要数十分钟的手动点击与查询操作,压缩为几行清晰的指令或一句自然的语言描述。
- 经验模板化:将个人的最佳实践与团队的协作规范,沉淀为可复用、可共享的自动化 Prompt 模板或脚本。
- 精力聚焦化:将管理者从繁琐的工具操作中解放出来,使其能够真正回归到思考产品方向、关注业务价值和促进团队成长等更高价值的工作上。
云效 MCP Server 就像一套为你量身定制的“项目协作外骨骼”——它增强你的能力,放大你的效能,让你在项目管理的道路上跑得更快、更远。而这一切,才刚刚开始。项目管理仅仅是 MCP 强大能力版图上的第一块拼图。
在后续的文章中,我们将深入 【代码管理】 场景,探索如何通过 MCP 实现分支的自动创建与合并、代码权限的精细化管理、提交信息的合规性检查等高阶玩法,进一步释放研发效能。
希望本文的实践能为你打开一扇窗。如果你在实践中积累了更多有趣的 MCP 使用技巧,或者有特别希望实现自动化的场景,欢迎在 云栈社区 与我们分享交流。