add-mcscopilot

tarafından microsoft

Microsoft Copilot Studio bağlayıcısını bir Power Apps kod uygulamasına ekler. Copilot Studio aracılarını çağırırken, aracılara istem gönderirken veya aracı entegrasyonu yaparken kullanın.

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.

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