mcp-create-declarative-agent
작성자: github
Microsoft 365 Copilot과 MCP 서버가 통합된 선언형 에이전트를 스캐폴딩합니다. MCP 서버에서 자동으로 가져온 도구 정의를 포함한 manifest.json, declarativeAgent.json, ai-plugin.json 등 완전한 프로젝트 구조를 생성합니다. 환경 변수 구성과 안전한 자격 증명 저장소를 통해 OAuth 2.0 및 SSO 인증을 지원합니다. Copilot에서 사용할 수 있도록 API 응답 데이터를 추출하고 형식화하는 응답 의미 매핑을 제공합니다. MCP 서버 통합 워크플로우를 포함합니다...
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill mcp-create-declarative-agent---
mode: 'agent'
tools: ['changes', 'search/codebase', 'edit/editFiles', 'problems']
description: 'Create a declarative agent for Microsoft 365 Copilot by integrating an MCP server with authentication, tool selection, and configuration'
model: 'gpt-4.1'
tags: [mcp, m365-copilot, declarative-agent, model-context-protocol, api-plugin]
---
# Create MCP-based Declarative Agent for Microsoft 365 Copilot
Create a complete declarative agent for Microsoft 365 Copilot that integrates with a Model Context Protocol (MCP) server to access external systems and data.
## Requirements
Generate the following project structure using Microsoft 365 Agents Toolkit:
### Project Setup
1. **Scaffold declarative agent** via Agents Toolkit
2. **Add MCP action** pointing to MCP server
3. **Select tools** to import from MCP server
4. **Configure authentication** (OAuth 2.0 or SSO)
5. **Review generated files** (manifest.json, ai-plugin.json, declarativeAgent.json)
### Key Files Generated
**appPackage/manifest.json** - Teams app manifest with plugin reference:
```json
{
"$schema": "https://developer.microsoft.com/json-schemas/teams/vDevPreview/MicrosoftTeams.schema.json",
"manifestVersion": "devPreview",
"version": "1.0.0",
"id": "...",
"developer": {
"name": "...",
"websiteUrl": "...",
"privacyUrl": "...",
"termsOfUseUrl": "..."
},
"name": {
"short": "Agent Name",
"full": "Full Agent Name"
},
"description": {
"short": "Short description",
"full": "Full description"
},
"copilotAgents": {
"declarativeAgents": [
{
"id": "declarativeAgent",
"file": "declarativeAgent.json"
}
]
}
}
```
**appPackage/declarativeAgent.json** - Agent definition:
```json
{
"$schema": "https://aka.ms/json-schemas/copilot/declarative-agent/v1.0/schema.json",
"version": "v1.0",
"name": "Agent Name",
"description": "Agent description",
"instructions": "You are an assistant that helps with [specific domain]. Use the available tools to [capabilities].",
"capabilities": [
{
"name": "WebSearch",
"websites": [
{
"url": "https://learn.microsoft.com"
}
]
},
{
"name": "MCP",
"file": "ai-plugin.json"
}
]
}
```
**appPackage/ai-plugin.json** - MCP plugin manifest:
```json
{
"schema_version": "v2.1",
"name_for_human": "Service Name",
"description_for_human": "Description for users",
"description_for_model": "Description for AI model",
"contact_email": "[email protected]",
"namespace": "serviceName",
"capabilities": {
"conversation_starters": [
{
"text": "Example query 1"
}
]
},
"functions": [
{
"name": "functionName",
"description": "Function description",
"capabilities": {
"response_semantics": {
"data_path": "$",
"properties": {
"title": "$.title",
"subtitle": "$.description"
}
}
}
}
],
"runtimes": [
{
"type": "MCP",
"spec": {
"url": "https://api.service.com/mcp/"
},
"run_for_functions": ["functionName"],
"auth": {
"type": "OAuthPluginVault",
"reference_id": "${{OAUTH_REFERENCE_ID}}"
}
}
]
}
```
**/.vscode/mcp.json** - MCP server configuration:
```json
{
"serverUrl": "https://api.service.com/mcp/",
"pluginFilePath": "appPackage/ai-plugin.json"
}
```
## MCP Server Integration
### Supported MCP Endpoints
The MCP server must provide:
- **Server metadata** endpoint
- **Tools listing** endpoint (exposes available functions)
- **Tool execution** endpoint (handles function calls)
### Tool Selection
When importing from MCP:
1. Fetch available tools from server
2. Select specific tools to include (for security/simplicity)
3. Tool definitions are auto-generated in ai-plugin.json
### Authentication Types
**OAuth 2.0 (Static Registration)**
```json
"auth": {
"type": "OAuthPluginVault",
"reference_id": "${{OAUTH_REFERENCE_ID}}",
"authorization_url": "https://auth.service.com/authorize",
"client_id": "${{CLIENT_ID}}",
"client_secret": "${{CLIENT_SECRET}}",
"scope": "read write"
}
```
**Single Sign-On (SSO)**
```json
"auth": {
"type": "SSO"
}
```
## Response Semantics
### Define Data Mapping
Use `response_semantics` to extract relevant fields from API responses:
```json
"capabilities": {
"response_semantics": {
"data_path": "$.results",
"properties": {
"title": "$.name",
"subtitle": "$.description",
"url": "$.link"
}
}
}
```
### Add Adaptive Cards (Optional)
See the `mcp-create-adaptive-cards` prompt for adding visual card templates.
## Environment Configuration
Create `.env.local` or `.env.dev` for credentials:
```env
OAUTH_REFERENCE_ID=your-oauth-reference-id
CLIENT_ID=your-client-id
CLIENT_SECRET=your-client-secret
```
## Testing & Deployment
### Local Testing
1. **Provision** agent in Agents Toolkit
2. **Start debugging** to sideload in Teams
3. Test in Microsoft 365 Copilot at https://m365.cloud.microsoft/chat
4. Authenticate when prompted
5. Query the agent using natural language
### Validation
- Verify tool imports in ai-plugin.json
- Check authentication configuration
- Test each exposed function
- Validate response data mapping
## Best Practices
### Tool Design
- **Focused functions**: Each tool should do one thing well
- **Clear descriptions**: Help the model understand when to use each tool
- **Minimal scoping**: Only import tools the agent needs
- **Descriptive names**: Use action-oriented function names
### Security
- **Use OAuth 2.0** for production scenarios
- **Store secrets** in environment variables
- **Validate inputs** on the MCP server side
- **Limit scopes** to minimum required permissions
- **Use reference IDs** for OAuth registration
### Instructions
- **Be specific** about the agent's purpose and capabilities
- **Define behavior** for both successful and error scenarios
- **Reference tools** explicitly in instructions when applicable
- **Set expectations** for users about what the agent can/cannot do
### Performance
- **Cache responses** when appropriate on MCP server
- **Batch operations** where possible
- **Set timeouts** for long-running operations
- **Paginate results** for large datasets
## Common MCP Server Examples
### GitHub MCP Server
```
URL: https://api.githubcopilot.com/mcp/
Tools: search_repositories, search_users, get_repository
Auth: OAuth 2.0
```
### Jira MCP Server
```
URL: https://your-domain.atlassian.net/mcp/
Tools: search_issues, create_issue, update_issue
Auth: OAuth 2.0
```
### Custom Service
```
URL: https://api.your-service.com/mcp/
Tools: Custom tools exposed by your service
Auth: OAuth 2.0 or SSO
```
## Workflow
Ask the user:
1. What MCP server are you integrating with (URL)?
2. What tools should be exposed to Copilot?
3. What authentication method does the server support?
4. What should the agent's primary purpose be?
5. Do you need response semantics or Adaptive Cards?
Then generate:
- Complete appPackage/ structure (manifest.json, declarativeAgent.json, ai-plugin.json)
- mcp.json configuration
- .env.local template
- Provisioning and testing instructions
## Troubleshooting
### MCP Server Not Responding
- Verify server URL is correct
- Check network connectivity
- Validate MCP server implements required endpoints
### Authentication Fails
- Verify OAuth credentials are correct
- Check reference ID matches registration
- Confirm scopes are requested properly
- Test OAuth flow independently
### Tools Not Appearing
- Ensure mcp.json points to correct server
- Verify tools were selected during import
- Check ai-plugin.json has correct function definitions
- Re-fetch actions from MCP if server changed
### Agent Not Understanding Queries
- Review instructions in declarativeAgent.json
- Check function descriptions are clear
- Verify response_semantics extract correct data
- Test with more specific queries
github의 다른 스킬
console-rendering
github
Go에서 struct 태그 기반 콘솔 렌더링 시스템 사용 지침
official
acquire-codebase-knowledge
github
사용자가 기존 코드베이스에 대한 매핑, 문서화, 또는 온보딩을 명시적으로 요청할 때 이 스킬을 사용하세요. "이 코드베이스를 매핑해줘", "문서화해줘"와 같은 프롬프트에서 트리거됩니다.
official
acreadiness-assess
github
현재 리포
official
acreadiness-generate-instructions
github
AgentRC 명령어를 통해 맞춤형 AI 에이전트 지침 파일을 생성합니다. .github/copilot-instructions.md 파일을 생성합니다(기본값, VS Code의 Copilot에 권장됨).
official
acreadiness-policy
github
사용자가 AgentRC 정책을 선택, 작성 또는 적용할 수 있도록 지원합니다. 정책은 관련 없는 검사를 비활성화하고, 영향/수준을 재정의하며, 설정을 통해 준비 상태 점수를 사용자 지정합니다.
official
add-educational-comments
github
코드 파일에 교육용 주석을 추가하여 효과적인 학습 자료로 변환합니다. 설명의 깊이와 어조를 세 가지 설정 가능한 지식 수준(초급, 중급, 고급)에 맞게 조정합니다. 파일이 제공되지 않으면 자동으로 요청하며, 빠른 선택을 위해 번호 목록 매칭을 제공합니다. 교육용 주석만을 사용하여 파일을 최대 125%까지 확장합니다(엄격한 제한: 새 줄 400개, 1,000줄 초과 파일의 경우 300개). 파일 인코딩, 들여쓰기 스타일, 구문 정확성 등을 유지합니다.
official
adobe-illustrator-scripting
github
Adobe Illustrator 자동화 스크립트를 ExtendScript(JavaScript/JSX)로 작성, 디버깅 및 최적화합니다. 스크립트를 생성하거나 수정하여 조작할 때 사용합니다.
official
agent-governance
github
선언적 정책, 의도 분류, AI 에이전트 도구 접근 및 행동 제어를 위한 감사 추적. 구성 가능한 거버넌스 정책은 허용/차단된 도구, 콘텐츠 필터, 속도 제한, 승인 요구 사항을 정의하며, 코드가 아닌 구성으로 저장됨. 의미론적 의도 분류는 패턴 기반 신호를 사용하여 도구 실행 전에 위험한 프롬프트(데이터 유출, 권한 상승, 프롬프트 인젝션)를 탐지함. 도구 수준 거버넌스 데코레이터는 함수에서 정책을 적용함...
official