add-connector

tarafından microsoft

Herhangi bir Power Platform bağlayıcısını bir Power Apps kod uygulamasına ekler. Belirli bir beceri tarafından kapsanmayan bağlayıcılar için genel yedek.

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.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development