Developer Productivity | The .NET Blog

Atualização de Abril do Azure DevOps MCP Server: Consultas WIQL, Auth PAT e MCP Apps Experimental

Emiliano Montesdeoca — Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000

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O Azure DevOps MCP Server continua melhorando. A atualização de abril cobre ambos os servidores.

Suporte a Consultas WIQL

A nova ferramenta wit_query_by_wiql permite executar consultas Work Item Query Language diretamente do seu cliente MCP.

Personal Access Tokens

Autenticação PAT no servidor local — importante para cenários de integração sem autenticação interativa.

Anotações MCP

Tags de metadados para ferramentas somente leitura, destrutivas e open-world — fundamentais para a confiabilidade dos agentes.

Consolidação das Ferramentas Wiki

5 ferramentas wiki separadas → 2 ferramentas mais capazes. Menos ferramentas = melhor desempenho do LLM.

Experimental: MCP Apps

Fluxos de trabalho empacotados no ambiente do servidor MCP. A direção está certa.

Post original de Dan Hellem: Azure DevOps MCP Server April Update.

Aspire 13.2: Suporte a Bun, Melhores Contêineres e Menos Fricção no Debug

Emiliano Montesdeoca — Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0000

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Se você vem construindo backends .NET com frontends JavaScript no Aspire, a 13.2 é o tipo de atualização que melhora seu dia silenciosamente.

Bun é Agora Cidadão de Primeira Classe

await builder
 .addViteApp("frontend", "./frontend")
 .withBun();

Se sua equipe já usa Bun, o Aspire não te força mais a nadar contra a corrente.

Yarn Ficou Mais Confiável

Usuários do Yarn recebem menos falhas misteriosas com withYarn() e addViteApp().

Melhorias em Contêineres

ImagePullPolicy.Never para usar a imagem local sem ir ao registry. PostgreSQL 18+ com volumes de dados agora funciona corretamente.

Melhorias de Debug

DebuggerDisplayAttribute em tipos core
Mensagens de erro melhores para WaitFor
BeforeResourceStartedEvent disparado no momento certo

Post original de David Pine: Aspire 13.2: Bun Support and Container Enhancements.

68 Minutos por Dia Re-Explicando Código? Existe uma Solução

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

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Você conhece aquele momento quando sua sessão do Copilot chega no /compact e o agente esquece completamente o que você estava fazendo? Você passa os próximos cinco minutos re-explicando a estrutura de arquivos, o teste falhando, as três abordagens que já tentou. Então acontece de novo.

Desi Villanueva mediu: 68 minutos por dia — só em re-orientação. Não escrevendo código. Não revisando PRs. Só atualizando a IA sobre coisas que ela já sabia.

Acontece que há uma razão concreta para isso — e uma solução concreta.

A Mentira da Janela de Contexto

Seu agente vem com um número grande na caixa. 200K tokens. Parece massivo. Na prática é um teto, não uma garantia.

Aqui está a matemática real:

200K de contexto total
Menos ~65K para ferramentas MCP carregadas no início (~33%)
Menos ~10K para arquivos de instruções como AGENTS.md

Isso deixa você com aproximadamente 125K antes de digitar uma palavra. E piora — LLMs não degradam gradualmente. Eles batem em uma parede em torno de 60% de capacidade.

Limite efetivo: 45K tokens antes que a qualidade degrade.

O Imposto de Compactação

Cada /compact custa seu estado de flow. A parte cruel: a memória já existe. O Copilot CLI escreve cada sessão em um banco de dados SQLite local em ~/.copilot/session-store.db. O agente simplesmente não consegue lê-lo.

auto-memory: Uma Camada de Recall, Não um Sistema de Memória

pip install auto-memory

~1.900 linhas de Python. Zero dependências. Instalado em 30 segundos.

Em vez de inundar o contexto com resultados grep, você dá ao agente acesso cirúrgico ao que realmente importa — 50 tokens em vez de 10.000.

Conclusão

Context rot é uma restrição arquitetural real. auto-memory contorna isso dando ao seu agente um mecanismo de recall barato e preciso.

Confira: auto-memory no GitHub. Post original de Desi Villanueva: I Wasted 68 Minutes a Day.