mcp-create-declarative-agent
bởi github
Tạo khung cho một tác nhân khai báo cho Microsoft 365 Copilot tích hợp với máy chủ MCP. Tạo cấu trúc dự án hoàn chỉnh bao gồm manifest.json, declarativeAgent.json và ai-plugin.json với các định nghĩa công cụ được tự động nhập từ máy chủ MCP. Hỗ trợ xác thực OAuth 2.0 và SSO với cấu hình biến môi trường và lưu trữ thông tin xác thực an toàn. Cung cấp ánh xạ ngữ nghĩa phản hồi để trích xuất và định dạng dữ liệu phản hồi API cho Copilot sử dụng. Bao gồm quy trình tích hợp máy chủ MCP...
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill mcp-create-declarative-agent---
mode: 'agent'
tools: ['changes', 'search/codebase', 'edit/editFiles', 'problems']
description: 'Create a declarative agent for Microsoft 365 Copilot by integrating an MCP server with authentication, tool selection, and configuration'
model: 'gpt-4.1'
tags: [mcp, m365-copilot, declarative-agent, model-context-protocol, api-plugin]
---
# Create MCP-based Declarative Agent for Microsoft 365 Copilot
Create a complete declarative agent for Microsoft 365 Copilot that integrates with a Model Context Protocol (MCP) server to access external systems and data.
## Requirements
Generate the following project structure using Microsoft 365 Agents Toolkit:
### Project Setup
1. **Scaffold declarative agent** via Agents Toolkit
2. **Add MCP action** pointing to MCP server
3. **Select tools** to import from MCP server
4. **Configure authentication** (OAuth 2.0 or SSO)
5. **Review generated files** (manifest.json, ai-plugin.json, declarativeAgent.json)
### Key Files Generated
**appPackage/manifest.json** - Teams app manifest with plugin reference:
```json
{
"$schema": "https://developer.microsoft.com/json-schemas/teams/vDevPreview/MicrosoftTeams.schema.json",
"manifestVersion": "devPreview",
"version": "1.0.0",
"id": "...",
"developer": {
"name": "...",
"websiteUrl": "...",
"privacyUrl": "...",
"termsOfUseUrl": "..."
},
"name": {
"short": "Agent Name",
"full": "Full Agent Name"
},
"description": {
"short": "Short description",
"full": "Full description"
},
"copilotAgents": {
"declarativeAgents": [
{
"id": "declarativeAgent",
"file": "declarativeAgent.json"
}
]
}
}
```
**appPackage/declarativeAgent.json** - Agent definition:
```json
{
"$schema": "https://aka.ms/json-schemas/copilot/declarative-agent/v1.0/schema.json",
"version": "v1.0",
"name": "Agent Name",
"description": "Agent description",
"instructions": "You are an assistant that helps with [specific domain]. Use the available tools to [capabilities].",
"capabilities": [
{
"name": "WebSearch",
"websites": [
{
"url": "https://learn.microsoft.com"
}
]
},
{
"name": "MCP",
"file": "ai-plugin.json"
}
]
}
```
**appPackage/ai-plugin.json** - MCP plugin manifest:
```json
{
"schema_version": "v2.1",
"name_for_human": "Service Name",
"description_for_human": "Description for users",
"description_for_model": "Description for AI model",
"contact_email": "[email protected]",
"namespace": "serviceName",
"capabilities": {
"conversation_starters": [
{
"text": "Example query 1"
}
]
},
"functions": [
{
"name": "functionName",
"description": "Function description",
"capabilities": {
"response_semantics": {
"data_path": "$",
"properties": {
"title": "$.title",
"subtitle": "$.description"
}
}
}
}
],
"runtimes": [
{
"type": "MCP",
"spec": {
"url": "https://api.service.com/mcp/"
},
"run_for_functions": ["functionName"],
"auth": {
"type": "OAuthPluginVault",
"reference_id": "${{OAUTH_REFERENCE_ID}}"
}
}
]
}
```
**/.vscode/mcp.json** - MCP server configuration:
```json
{
"serverUrl": "https://api.service.com/mcp/",
"pluginFilePath": "appPackage/ai-plugin.json"
}
```
## MCP Server Integration
### Supported MCP Endpoints
The MCP server must provide:
- **Server metadata** endpoint
- **Tools listing** endpoint (exposes available functions)
- **Tool execution** endpoint (handles function calls)
### Tool Selection
When importing from MCP:
1. Fetch available tools from server
2. Select specific tools to include (for security/simplicity)
3. Tool definitions are auto-generated in ai-plugin.json
### Authentication Types
**OAuth 2.0 (Static Registration)**
```json
"auth": {
"type": "OAuthPluginVault",
"reference_id": "${{OAUTH_REFERENCE_ID}}",
"authorization_url": "https://auth.service.com/authorize",
"client_id": "${{CLIENT_ID}}",
"client_secret": "${{CLIENT_SECRET}}",
"scope": "read write"
}
```
**Single Sign-On (SSO)**
```json
"auth": {
"type": "SSO"
}
```
## Response Semantics
### Define Data Mapping
Use `response_semantics` to extract relevant fields from API responses:
```json
"capabilities": {
"response_semantics": {
"data_path": "$.results",
"properties": {
"title": "$.name",
"subtitle": "$.description",
"url": "$.link"
}
}
}
```
### Add Adaptive Cards (Optional)
See the `mcp-create-adaptive-cards` prompt for adding visual card templates.
## Environment Configuration
Create `.env.local` or `.env.dev` for credentials:
```env
OAUTH_REFERENCE_ID=your-oauth-reference-id
CLIENT_ID=your-client-id
CLIENT_SECRET=your-client-secret
```
## Testing & Deployment
### Local Testing
1. **Provision** agent in Agents Toolkit
2. **Start debugging** to sideload in Teams
3. Test in Microsoft 365 Copilot at https://m365.cloud.microsoft/chat
4. Authenticate when prompted
5. Query the agent using natural language
### Validation
- Verify tool imports in ai-plugin.json
- Check authentication configuration
- Test each exposed function
- Validate response data mapping
## Best Practices
### Tool Design
- **Focused functions**: Each tool should do one thing well
- **Clear descriptions**: Help the model understand when to use each tool
- **Minimal scoping**: Only import tools the agent needs
- **Descriptive names**: Use action-oriented function names
### Security
- **Use OAuth 2.0** for production scenarios
- **Store secrets** in environment variables
- **Validate inputs** on the MCP server side
- **Limit scopes** to minimum required permissions
- **Use reference IDs** for OAuth registration
### Instructions
- **Be specific** about the agent's purpose and capabilities
- **Define behavior** for both successful and error scenarios
- **Reference tools** explicitly in instructions when applicable
- **Set expectations** for users about what the agent can/cannot do
### Performance
- **Cache responses** when appropriate on MCP server
- **Batch operations** where possible
- **Set timeouts** for long-running operations
- **Paginate results** for large datasets
## Common MCP Server Examples
### GitHub MCP Server
```
URL: https://api.githubcopilot.com/mcp/
Tools: search_repositories, search_users, get_repository
Auth: OAuth 2.0
```
### Jira MCP Server
```
URL: https://your-domain.atlassian.net/mcp/
Tools: search_issues, create_issue, update_issue
Auth: OAuth 2.0
```
### Custom Service
```
URL: https://api.your-service.com/mcp/
Tools: Custom tools exposed by your service
Auth: OAuth 2.0 or SSO
```
## Workflow
Ask the user:
1. What MCP server are you integrating with (URL)?
2. What tools should be exposed to Copilot?
3. What authentication method does the server support?
4. What should the agent's primary purpose be?
5. Do you need response semantics or Adaptive Cards?
Then generate:
- Complete appPackage/ structure (manifest.json, declarativeAgent.json, ai-plugin.json)
- mcp.json configuration
- .env.local template
- Provisioning and testing instructions
## Troubleshooting
### MCP Server Not Responding
- Verify server URL is correct
- Check network connectivity
- Validate MCP server implements required endpoints
### Authentication Fails
- Verify OAuth credentials are correct
- Check reference ID matches registration
- Confirm scopes are requested properly
- Test OAuth flow independently
### Tools Not Appearing
- Ensure mcp.json points to correct server
- Verify tools were selected during import
- Check ai-plugin.json has correct function definitions
- Re-fetch actions from MCP if server changed
### Agent Not Understanding Queries
- Review instructions in declarativeAgent.json
- Check function descriptions are clear
- Verify response_semantics extract correct data
- Test with more specific queries
Thêm skills từ github
console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official