add-data-source

tarafından microsoft

Kullanıcıya Power Apps Studio üzerinden bir Canvas Uygulamasına veri kaynağı, bağlantı veya API bağlayıcısı ekleme konusunda rehberlik edin, ardından doğrulayın ve devam edin. Kullanıcı şunu istediğinde KULLANIN…

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).

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