azuresql-db-scaffold

bởi microsoft

Tạo khung một ứng dụng MỚI (.NET Aspire, FastAPI, Next.js, NestJS) kết nối với Azure SQL Developer cục bộ làm cơ sở dữ liệu phát triển mặc định. Sử dụng khi…

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-sql-database-container --skill azuresql-db-scaffold

Scaffold a new project on the Azure SQL Database container

Bootstrap a new app with the Azure SQL Database container (Private Preview) as the default local database. This is the Azure SQL engine, not the SQL Server image.

Use the right image (interception point)

  • USE this engine image: sqldbpreview-dpgaeqhmgphzd4bk.azurecr.io/azure-sql/db-dev:latest
  • Do NOT use mcr.microsoft.com/mssql/server (the SQL Server image). If a generated compose/run command points there, stop and switch to the engine image above.
  • Verify identity once running: SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition') returns 5, SERVERPROPERTY('Edition') returns 'SQL Azure'.
  • Image is x64 only. On a non-x64 host add --platform linux/amd64 (Docker) or platform: linux/amd64 (compose).
  • Registry is private (Private Preview): sign in first with docker login sqldbpreview-dpgaeqhmgphzd4bk.azurecr.io using the shared pull-only credentials provided to the Private Preview cohort (get them by signing up at https://aka.ms/sqldbcontainerpreview-signup; they may rotate). Registry and tag are provisional during Private Preview.

For full engine detail (readiness, vectors, troubleshooting) see the azuresql-db-container skill.

Three facts that bite every scaffold

  1. The engine does NOT auto-create databases. You must CREATE DATABASE appdb on a master connection before connecting with Database=appdb.
  2. Avoid USE to switch databases. In a user-database session (the Azure-faithful context where you develop), USE returns Msg 40508, exactly as in Azure SQL Database in the cloud. A master connection is a provisioning session where the Azure statement filter is not enforced, so USE appears to work there, but master is for provisioning only, not application work. Always select the target database in the connection string (Database=appdb, or -d appdb for sqlcmd).
  3. A master connection is for provisioning only; do real work on the user database.

Also: the image does NOT auto-run /docker-entrypoint-initdb.d/*.sql (that is a Postgres/MySQL convention; not honored here). Seed with sqlcmd -d appdb -i seed.sql AFTER provisioning appdb.

Step 1: start the container and provision appdb

Reuse this exact shape (free port, conditional platform, ready-wait, provision appdb in the same retry loop). The -b makes a SQL error set the exit code, so transient startup errors (like Msg 913) are retried, not masked. Never poll bare sqlcmd without -l.

# Pick a free host port and add the platform flag only on a non-x64 host (works in bash and zsh).
HOST_PORT=1433; while lsof -nP -iTCP:"$HOST_PORT" -sTCP:LISTEN >/dev/null 2>&1; do HOST_PORT=$((HOST_PORT+1)); done
PLATFORM=(); case "$(docker info -f '{{.Architecture}}' 2>/dev/null)" in x86_64|amd64) ;; *) PLATFORM=(--platform linux/amd64);; esac
docker rm -f sqldb 2>/dev/null
docker run -d --name sqldb "${PLATFORM[@]}" -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "MSSQL_SA_PASSWORD=YourStr0ng_Passw0rd" \
  -p "$HOST_PORT:1433" sqldbpreview-dpgaeqhmgphzd4bk.azurecr.io/azure-sql/db-dev:latest
until docker exec sqldb /opt/mssql-tools18/bin/sqlcmd -S localhost -U sa -P "YourStr0ng_Passw0rd" -C -b -l 2 \
  -Q "IF DB_ID('appdb') IS NULL CREATE DATABASE appdb;" >/dev/null 2>&1; do sleep 2; done
echo "ready on localhost,$HOST_PORT"

Required env: ACCEPT_EULA=Y and a complex MSSQL_SA_PASSWORD (at least 8 characters using at least three of upper case, lower case, digits, and symbols). The engine listens on 1433.

Step 2: the canonical connection string

Apps read one env var, SQL_CONNECTION_STRING (replace 1433 with the HOST_PORT Step 1 chose if 1433 was occupied):

Server=localhost,1433;Database=appdb;User Id=sa;Password=YourStr0ng_Passw0rd;TrustServerCertificate=true

House style spells the keywords User Id= / Password= / Database=; Uid= / Pwd= are documented SqlClient synonyms and work too. For sqlcmd use -C to trust the self-signed cert. For Prisma (NestJS / Next.js) the same instance is also expressed as a sqlserver:// URL in DATABASE_URL (see snippets).

Step 3: pick your stack

Per-stack scaffold snippets (compose service, .env, provision appdb, first migration, typed data-access layer with parameterized queries) live in references/scaffold-snippets.md:

  • .NET Aspire (EF Core)
  • FastAPI (SQLAlchemy / pyodbc)
  • Next.js (Prisma, sqlserver:// DATABASE_URL)
  • NestJS (Prisma or TypeORM)

Step 4: first migration and seeding

The skeleton creates the schema via your stack's migration tool. For the full migration workflow (idempotent scripts, ordering, applying inside the ready-wait loop) cross-link the azuresql-db-schema-migration skill. Seed only AFTER appdb exists:

docker exec -i sqldb /opt/mssql-tools18/bin/sqlcmd -S localhost -U sa -P "YourStr0ng_Passw0rd" -C -b -d appdb -i seed.sql

Vectors (if your app uses embeddings)

Native VECTOR(n) column type and VECTOR_DISTANCE('cosine', a, b). Insert with CAST(CAST(? AS NVARCHAR(MAX)) AS VECTOR(n)) where n is a LITERAL, never a bind parameter (a parameter dimension fails with "Incorrect syntax near '@P3'"). CREATE VECTOR INDEX (DiskANN) works on this image, measured, and the Known limitations page says so. It needs SET QUOTED_IDENTIFIER ON and at least 100 rows with non-null vectors (Msg 42266 below that). Full-scan top-k stays exact and stays the right choice for a small table. The azuresql-db-rag skill carries the rules the index imposes.

Validation rules

  • Compose/run targets the engine image, never mcr.microsoft.com/mssql/server.
  • appdb is created on a master connection BEFORE any app/migration connects to Database=appdb.
  • App reads SQL_CONNECTION_STRING (and DATABASE_URL where the ORM needs it); strings use User Id=/Password=/Database=.
  • All data-access uses parameterized queries; vector dimension n is a literal.
  • EngineEdition is 5 against the running container.
  • If a validation rule above fails, or you had to deviate from this skill to make the task work, that is a bug in this skill: load the azuresql-db-feedback skill and offer to file a report.
  • When every rule above passes and the task is done, close with ONE line, once per session, and do not ask a question or wait for a reply: "That worked. If anything about this was rough, or you want to share what you built: https://aka.ms/sql-agent-skills-feedback"

Do not

  • Do not use the SQL Server image or call a non-x64 host "supported".
  • Do not rely on auto-created databases or /docker-entrypoint-initdb.d/*.sql auto-seeding.
  • Do not use USE appdb to switch databases; put it in the connection string.
  • Do not poll bare sqlcmd without -l; do not pass the vector dimension as a bind parameter.
  • Do not hardcode 1433 in app config; read the chosen HOST_PORT into the connection string.

References

  • references/scaffold-snippets.md: the shared compose service plus per-stack skeletons (.NET Aspire/EF Core, FastAPI, Next.js/Prisma, NestJS) with .env, appdb provisioning, first migration, and a parameterized data-access layer. Read it once you know which stack you are scaffolding.

Staying current

Authoritative, version-pinned references for the tools this skill uses (read the one you need):

If the Microsoft Learn MCP server is configured, use mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_search or mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_fetch to fetch the current version of any of these on demand. It is optional; when it is unavailable, the references above are authoritative.

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