add-mcscopilot

Добавляет соединитель Microsoft Copilot Studio в приложение Power Apps с кодом. Используйте при вызове агентов Copilot Studio, отправке запросов агентам или интеграции агента…

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

📋 Shared Instructions: shared-instructions.md - Cross-cutting concerns.

Add Microsoft Copilot Studio

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Add Connector → 3. Configure → 4. Build → 5. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

Check for memory-bank.md per shared-instructions.md.

Step 2: Add Connector

First, find the connection ID (see connector-reference.md):

Run the /list-connections skill. Find the Microsoft Copilot Studio connection in the output. If none exists, direct the user to create one using the environment-specific Connections URL — construct it from the active environment ID in context (from power.config.json or a prior step): https://make.powerapps.com/environments/<environment-id>/connections → + New connection → search for the connector → Create.

pa app add data-source --connector microsoftcopilotstudio -c <connection-id>

Step 3: Configure

Ask the user which Copilot Studio agent they want to invoke and what operations they need.

Agent Setup Prerequisites (manual steps the user must complete in Copilot Studio):

  1. Publish the agent: In Copilot Studio, click Channels → select Teams → add to Teams → click Publish.
  2. Get the agent name: Under Channels, click "Web app". The connection string URL contains the agent name. Example: https://...api.powerplatform.com/copilotstudio/dataverse-backed/authenticated/bots/cr3e1_myAgent/conversations?... — the agent name is cr3e1_myAgent.

ExecuteCopilotAsyncV2 -- execute an agent and wait for the response:

Use the ExecuteCopilotAsyncV2 operation (path: /proactivecopilot/executeAsyncV2). This is the only endpoint that reliably returns agent responses synchronously. It is the same endpoint used by Power Automate's "Execute Agent and wait" action.

const result = await MicrosoftCopilotStudioService.ExecuteCopilotAsyncV2({
  message: "Your prompt or data here", // Can be a JSON string
  notificationUrl: "https://notificationurlplaceholder" // Required by API but unused; any URL works
});

// Response structure:
// result.responses — Array of response strings from the agent
// result.conversationId — The conversation ID
// result.lastResponse — The last response from the agent
// result.completed — Boolean indicating if the agent finished

Important: Agents often return responses as JSON strings. Parse the responses array to extract meaningful data:

const agentResponse = result.responses?.[0];
if (agentResponse) {
  const parsed = JSON.parse(agentResponse);
  // Extract specific fields, e.g., parsed.trend_summary
}

Use Grep to find specific methods in the generated service file (generated files can be very large — see connector-reference.md).

Known Issues

  • ExecuteCopilot (/execute) -- fire-and-forget, only returns ConversationId, not the actual response. Do NOT use this.
  • ExecuteCopilotAsync (/executeAsync) -- returns 502 "Cannot read server response" errors. Do NOT use this.
  • Conversation turn model (/conversations/{ConversationId}) -- only works after /execute, which doesn't provide responses. Do NOT use this.
  • Response casing varies -- check all variations: conversationId, ConversationId, conversationID.

Step 4: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 5: Update Memory Bank

Update memory-bank.md with: connector added, agent name configured, configured operations, build status.

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