Arbeiten mit Power Apps MCP-Server

Das Modellkontextprotokoll (MCP) ist ein offenes Protokoll, das eine nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen (Large Language Model) und externen Datenquellen und Tools ermöglicht. Ihr Agent kann den Power Apps MCP-Server verwenden, um mit Ihren Power Apps zu kommunizieren, und dabei die richtigen Mensch-in-the-Loop-Aufsichten oder agentischen Workflows bereitzustellen.

Der Power Apps MCP-Server rüstet Ihren Agent mit zwei Arten von Funktionen aus:

• Automatisieren Sie sich wiederholende App-Aufgaben:

  Mit dem Power Apps MCP-Server können Agents erweiterte App-Tools verwenden, die in Power Apps entwickelt wurden. Beispielsweise sind die Funktionen des Dateneingabe-Agents, die zuvor als KI-Funktion bei Bedarf verfügbar waren, jetzt über den Power Apps MCP-Server für jeden Agenten zugänglich. Um sie zu verwenden, erstellen Sie Ihren Agent, konfigurieren das MCP-Tool und leiten es an unstrukturierte Inhalte weiter, damit Dataverse-Datensätze mit menschlicher Überprüfung und Genehmigung über den erweiterten Agentfeed generiert werden können.

• Überwachen der Agentenaktivität:

  Der Power Apps MCP Server bietet auch speziellen Tools für Geschäftsbenutzer, um alle Agentaktivitäten im Agentfeed zu überwachen. Agenten können jetzt die Kontrolle an Menschen zur Überprüfung, Unterstützung und Steuerung mit den MCP-Tools übergeben. Diese Tools bieten Erstellern viel mehr Kontrolle über die Aufgaben, die sie im Agentfeed veröffentlichen möchten, und wann sie eine Agent-Mensch-Übergabe benötigen.

Die Power Apps MCP-Tools verbessern sich, je mehr Sie sie verwenden. Wenn Sie beispielsweise Korrekturen an Vorschlägen im Agent-Canvas vornehmen, verbessert sich das Dateneingabetool basierend auf Ihren Korrekturen. Um die erweiterten Agent-Feed-Funktionen zu verwenden, aktivieren und konfigurieren Sie über den Microsoft Copilot Studio-Agent den Power Apps MCP-Server. Nach der Konfiguration können Sie Power Apps MCP-Servertools über Agentanweisungen mithilfe natürlicher Sprache aufrufen.

Weitere Informationen: Einen autonomen Agenten erstellen, der mit dem Power Apps MCP-Server verbunden ist

Liste der Tools

Nach der Verbindung mit dem Power Apps MCP-Server kann der Agent aus verschiedenen Tools in der Power Platform-Umgebung wählen. Diese Tools können Agenten-Feed-Elemente generieren, die unterschiedliche Benutzeroberflächen darstellen, z. B. eine Nebeneinander-Ansicht für Datenerfassungsagenten oder die direkte Navigation zu einem Datensatz für request_for_assistance-Szenarien.

log_for_review

Zeichnet abgeschlossene Agent-Arbeiten im Agent-Feed für die menschliche Überprüfung auf. Das log_for_review Tool ist für Szenarien vorgesehen, in denen ein Agent über ausreichende Informationen verfügt, um autonom zu agieren, aber eine menschliche Überprüfung benötigt, bevor das Ergebnis abgeschlossen oder vertrauenswürdig ist. Es eignet sich am besten für Entscheidungen, die leicht überarbeitet oder zurückgesetzt werden können. Neben Titel und Beschreibung können Sie das Tool auch bitten, einen Link zum Dataverse-Datensatz hinzuzufügen. Dies könnte der Link zum Datensatz sein, den der Agent mit dem Dataverse MCP-Server erstellt hat, oder eine Datensatzverknüpfung, die im Kontext vorhanden ist, wie der Datensatz, der die Agentausführung ausgelöst hat. Diese Aufgaben werden auf der Registerkarte "Abgeschlossen " des Agentfeeds angezeigt.

Beispielanweisung

Wenn der Kunde eine Buchung über das Portal vorgibt, muss dieser Agent die Details zur menschlichen Überprüfung protokollieren. Der Titel des Prüfelements sollte auf der Buchungsreferenznummer basieren und das genaue Präfix "Review Web Booking: " verwenden. Schreiben Sie in der Bewertungsbeschreibung eine präzise, natürliche Sprachzusammenfassung der Buchung, die Hauptfelder wie Buchungsreferenz, Buchungsdatum, Sitznummer und Status enthält, damit ein Prüfer schnell verstehen kann, was verarbeitet wurde, ohne den Datensatz zu öffnen. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung als kurzer Absatz gelesen wird und die aktuellen Werte aus dem Buchungsdatensatz genau widerspiegelt.

request_assistance

Das request_assistance-Tool erstellt eine Agent-Feed-Aufgabe, um mit einer Person in Kontakt zu treten. Dies ist ein asynchroner Vorgang, der den Microsoft Copilot Studio-Agent aufruft, der wartet, bis der Mensch die Aktion abgeschlossen hat. Ausführliche Informationen zum Abschließen der Aktivität des Aktionsfeeds erhalten Sie unter "Überwachen von Agents" in modellgesteuerten Apps mit Agentfeed (Vorschau)

Sie können den Status In progress für den Agenten auf der Registerkarte „Aktivität“ sehen, wenn Sie den Agenten in Copilot Studio anzeigen. Sobald der Benutzer die Aktivität aus dem Agentfeed abgeschlossen hat, wird die Steuerung über Rückruf wieder an den Agent zurückgeführt, und der Agent kann die Aufgabe abschließen.

Beispielanweisung

Wenn dieser Agent durch die Erstellung eines neuen Supportfalls ausgelöst wird, sollte er menschliche Unterstützung anfordern. Legen Sie für die Unterstützungsanfrage den Titel fest, indem Sie dem Wert von 'issue1' das Präfix 'Unterstützung erforderlich: ' voranstellen. In der Aufgabenbeschreibung sind der Problemtyp, die Problembeschreibung, das gemeldete Datum und der Aufgelöste Wert als Schritte enthalten. Fügen Sie auch einen Navigationslink zum Dataverse-Vorgangsdatensatz hinzu.

invoke_data_entry

Das invoke_data_entry Tool optimiert die Erstellung von Dataverse-Datensätzen, indem strukturierte Informationen aus unstrukturierten Eingaben wie E-Mails, Nachrichten oder Dokumenten extrahiert werden. Wenn er von einem Copilot Studio-Agent aufgerufen wird, analysiert er automatisch eingehende Inhalte, füllt das entsprechende Formular mit den extrahierten Daten aus und stellt den abgeschlossenen Eintrag als Aufgabe im Agentfeed zur Benutzerüberprüfung und Genehmigung dar. Dies ermöglicht eine schnelle, zuverlässige Datenerfassung mit minimalem manuellen Aufwand.

Beispielanweisung – durch freigegebene E-Mail ausgelöster Agent

Sie sind der Reiseideen-Generator-Agent. Ihre Aufgabe besteht darin, eingehende E-Mails zu verarbeiten und Reiseideendatensätze in Dataverse zu erstellen.

Wenn eine E-Mail eintrifft:

1. Ermitteln Sie, ob sie reisebezogene Informationen enthält (entweder im E-Mail-Textkörper oder in Anlagen).

2. Verwenden Sie das invoke_data_entry Tool, um einen Reiseideendatensatz mit den extrahierten Informationen in den folgenden Spalten zu erstellen:

   • cr3ea_title
   • cr3ea_description
   • cr3ea_triptype
   • cr3ea_customername
   • cr3ea_customeremail
   • cr3ea_customerphone
   • cr3ea_destinationcity
   • cr3ea_travelstart
   • cr3ea_travelend
   • cr3ea_numberoftravelers
   • cr3ea_budgetusd
   • cr3ea_specialrequests

3. Wenn Informationen fehlen, erstellen Sie den Datensatz weiterhin mit verfügbaren Daten – lassen Sie unbekannte Felder leer.

Funktionsweise des invoke_data_entry Tools

Wenn Sie einen Copilot Studio-Agent für die Verwendung des Power Apps MCP-Servers konfigurieren und das Tool invoke_data_entry aktivieren, folgt der Agent diesem Prozess:

1. An agent trigger wird basierend auf Ihrer Konfiguration ausgelöst , z. B. eine E-Mail, die in einem überwachten Postfach eintrifft oder ein neues Dokument in SharePoint hochgeladen wurde.
2. Der Agent analysiert eingehende Inhalte und Ihre Anweisungen, um zu bestimmen, ob das invoke_data_entry Tool verwendet werden soll.
3. Bei Bedarf wird das invoke_data_entry Tool aufgerufen, wobei der Eingabeinhalt sowie die Zieldataverse-Tabelle und Tabellenspalten, die vorhergesagt werden sollen, übergeben werden.
4. Das Tool verarbeitet die Eingabe, extrahiert relevante Informationen und füllt ein Dataverse-Formular mit vorgeschlagenen Werten für jede zugeordnete Spalte auf.
5. Eine Aufgabe wird im Agentfeed angezeigt. Durch Auswahl wird die Dateneingabeüberprüfung geöffnet. Im linken Bereich wird die ursprüngliche Eingabe angezeigt, und im rechten Bereich wird das Formular mit vorgeschlagenen Werten ausgefüllt.
6. Der Benutzer kann die extrahierten Werte überprüfen, bei Bedarf Korrekturen vornehmen und dann den Datensatz auf Dataverse speichern.

Feedback geben

So geben Sie Feedback zum invoke_data_entry Tool:

1. Öffnen Sie eine invoke_data_entry Aufgabe im Agentfeed.
2. Wählen Sie die Feedbackschaltfläche im Aufgabenkopf aus.
3. Wählen Sie ein Kompliment aus, melden Sie ein Problem, oder machen Sie einen Vorschlag.

Feedback-Schaltfläche für Agenten-Feed

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