add-connector

โดย microsoft

เพิ่มคอนเนกเตอร์ Power Platform ใดๆ ลงในแอปโค้ด Power Apps ทางเลือกทั่วไปสำหรับคอนเนกเตอร์ที่ไม่มีทักษะเฉพาะเจาะจงครอบคลุม

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

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

Add Connector (Generic)

Fallback skill for any connector not covered by a specific /add-* skill. For common connectors, prefer the dedicated skills:

  • /add-dataverse -- Dataverse tables
  • /add-azuredevops -- Azure DevOps
  • /add-teams -- Microsoft Teams
  • /add-excel -- Excel Online (Business)
  • /add-onedrive -- OneDrive for Business
  • /add-sharepoint -- SharePoint Online
  • /add-office365 -- Office 365 Outlook (calendar, email, contacts)
  • /add-workiq -- Work IQ (M365 Copilot Search)

Workflow

  1. Check Memory Bank → 2. Identify Connector → 3. Add Connector → 4. Inspect & Configure → 5. Build → 6. Update Memory Bank

Step 1: Check Memory Bank

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

Step 2: Identify Connector

If $ARGUMENTS is provided or the caller already specified the connector, use it directly and skip the question below.

Otherwise, ask the user which connector they want to add. Browse available connectors: Connector Reference

Before proceeding, check if the connector has a dedicated skill. If it does, delegate immediately and STOP:

Connector API nameDelegate to
shared_a365copilotchatmcp/add-workiq
sharepointonline/add-sharepoint
teams/add-teams
excelonlinebusiness/add-excel
onedriveforbusiness/add-onedrive
visualstudioteamservices/add-azuredevops
office365/add-office365
commondataservice/add-dataverse

Match the API name with or without the shared_ prefix (pa connector list shows it with the prefix, e.g. shared_teams).

Invoke the appropriate skill with the same $ARGUMENTS and do not continue this skill's workflow.

Common connector API names:

  • sharepointonline, teams, excelonlinebusiness, onedriveforbusiness
  • visualstudioteamservices (Azure DevOps), azureblob, azurequeues
  • office365, office365users, office365groups
  • sql, commondataservice

Step 3: Add Connector

Get the connection as described in connector-reference.md. On CLI 1.3.0+ (PA_INLINE_CONNECTIONS=yes), tell the user a connection may be created with their account, run the add without -c and with --non-interactive, and handle the result with the outcome table there. On older CLIs, run /list-connections first to find the connection ID (if none exists, create one with pa connection create as described in connector-reference.md) and pass -c <connection-id>.

# CLI 1.3.0+, connectors that only have actions (Teams, Office 365 Outlook, Azure DevOps, ...):
# the CLI finds or creates the connection
pa app add data-source --connector <connector-api-name> --non-interactive

# CLI 1.3.0+, connectors that also support tables (SharePoint, SQL Server, Excel): choose
# --as action (or a table, below). Without either, --non-interactive fails on the missing choice.
pa app add data-source --connector <connector-api-name> --as action --non-interactive

# Older CLIs: pass the connection ID
pa app add data-source --connector <connector-api-name> -c <connection-id>

# Tables (SharePoint, Excel, SQL, etc.) on any CLI: dataset and table, plus the connection ID used to find them
pa app add data-source --connector <connector-api-name> -c <connection-id> -d '<dataset>' --table '<table>'

To check whether a connector also supports tables, read isTabular from pa connector list --search '<connector name>' --json.

Finding a table's dataset and name (pa connection list-datasets / list-tables) needs a connection ID: unlike add data-source, these commands don't find or create connections, and without -c they fail in non-interactive mode. So for tables, look the connection up first, even on CLI 1.3.0+ (pa connection list --search <connector-api-name> --json).

Parameter reference:

  • --connector (apiId) -- connector name (e.g., sharepointonline, teams). On the flat power-apps binary this is --api-id/-a.
  • -c (connectionId) -- required on CLIs older than 1.3.0. On 1.3.0+ it's optional: without it the CLI reuses or creates the connection (see connector-reference.md). Get IDs from /list-connections.
  • -d (dataset) -- required for tabular datasources (e.g., SharePoint site URL, SQL database). Not needed for Dataverse.
  • --table (table) -- table/list name for tabular datasources (e.g., SharePoint list, Dataverse table logical name). On the flat power-apps binary this is --resource-name/-t.
  • --as -- table or action, for connectors that support both (CLI 1.2.0+). Use --as action to add the connector's actions instead of a table.
  • --use-sso -- use a single sign-on connection (CLI 1.3.0+). Ask the user first; see connector-reference.md.
  • --non-interactive -- the CLI never prompts; it fails with a message that says what's missing instead. Pass it on every add on CLI 1.3.0+: if the CLI runs in a real terminal, it would otherwise show prompts the agent can't answer, such as the connection picker when -c is omitted.

Step 4: Inspect & Configure

After adding, inspect the generated files. Generated service files can be very large -- use Grep to find specific methods instead of reading the entire file:

Grep pattern="async \w+" path="src/generated/services/<Connector>Service.ts"

Files to check:

  • src/generated/services/<Connector>Service.ts -- available operations and their parameters
  • src/generated/models/<Connector>Model.ts -- TypeScript interfaces (if generated)
  • .power/schemas/<connector>/ -- connector schema and configuration

For each method the user needs:

  1. Grep for the method name to find its signature
  2. Read just that method's section (use offset and limit parameters on Read)
  3. Identify required vs optional parameters and response type

Help the user write code using the generated service methods.

Step 5: Build

npm run build

Fix TypeScript errors before proceeding. Do NOT deploy yet.

Step 6: Update Memory Bank

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

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development