add-data-source

bởi microsoft

Hướng dẫn người dùng thêm nguồn dữ liệu, kết nối hoặc trình kết nối API vào Canvas App qua Power Apps Studio, sau đó xác minh và tiếp tục. SỬ DỤNG KHI người dùng yêu cầu…

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).

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development