add-data-source

Помогите пользователю добавить источник данных, подключение или соединитель API в приложение Canvas через Power Apps Studio, затем проверьте и продолжите. ИСПОЛЬЗУЙТЕ, когда пользователь просит…

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill add-data-source

Data sources, connections, and API connectors cannot be added by the coding agent — they must be added through the Power Apps Studio interface. This skill informs the user, guides them to add the connection in their Studio session, verifies it is available via the MCP server, and then continues with any pending work.

Phase 0 — Identify the Connection Type

From the user's request, determine what they want to add and how to verify it:

Request typeVerify with
Data source (SharePoint list, Dataverse table, SQL table, Excel file, OneDrive, etc.)list_data_sources
API / connector (Office 365 Users, Teams, custom connector, etc.)list_apis
UnclearBoth list_data_sources and list_apis

Note what the user is trying to add so you can look for it by name in Phase 3.

Phase 1 — Inform the User

Explain that this step requires action in their Studio session. Tell the user:

  • The coding agent cannot add data sources or connections programmatically — this must be done directly in Power Apps Studio.
  • To add the connection, follow these steps in their open Studio session:
    1. Open the Data panel in the left sidebar
    2. Click Add data
    3. Search for the data source or connector they want (e.g., "SharePoint", "Dataverse", "SQL Server", "Office 365 Users")
    4. Follow the authentication prompts and select the specific table, list, file, or dataset
  • Once added, the connection will be available to the MCP server and you can continue.

Phase 2 — Wait for Confirmation

Use AskUserQuestion to pause until the user has completed the steps in Studio:

"Please add the data source or connection in your Power Apps Studio session. Reply here when it's ready and I'll verify the connection before continuing."

Do not proceed until the user confirms they have added it.

Phase 3 — Verify the Connection

Once the user confirms, call the appropriate MCP tools to check that the connection is now available:

  • If the request was for a data source: call list_data_sources
  • If the request was for an API / connector: call list_apis
  • If the type was unclear: call both in parallel

Scan the results for the connection the user added:

Found — Confirm to the user that the data source or connection is now visible to the agent. Include the exact name as returned by the MCP tool (this is how it must be referenced in Power Fx formulas). If it is a data source, call get_data_source_schema to retrieve its column names and types, and include the schema summary in your response so it is ready for use in edits. Similarly, for APIs/connectors, call describe_api to retrieve the available endpoints and their parameters, and include the schema summary in your response.

Not found — Inform the user that the connection is not yet visible. Ask them to:

  1. Confirm they completed the Studio steps and the connection appears in the Data panel there.
  2. Check that their Studio session is still active (the MCP server must be connected to a live coauthoring session).
  3. Let you know when ready to try again.

Use AskUserQuestion to wait for their follow-up, then re-run Phase 3.

Phase 4 — Continue

After the connection is confirmed:

  • If the user had a pending task (e.g., "add SharePoint as a data source, then build a gallery"), continue with that work now using the verified connection name and schema.
  • If adding the connection was the only request, summarize what was confirmed (connection name, type, and schema if applicable) and suggest a natural next step (e.g., building a screen or gallery that uses the new data).

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development