이 MCP 서버는 Microsoft Copilot Studio 에이전트와 MCP 호환 클라이언트 간의 통합을 용이하게 하며, 대화 컨텍스트, 구조화된 응답 및 구성 가능한 에이전트 정의를 지원합니다. 커뮤니케이션을 위해 DirectLine API를 활용하여 세션 지속성과 구조화된 데이터 교환을 유지하며, 다양한 환경에서 지능적인 Copilot 에이전트를 배포하는 데 적합합니다.
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작성자：
Apr 28 2025
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MCP server for Copilot Studio Agents란?
Copilot Studio 에이전트를 위한 MCP 서버는 MCP 호환 클라이언트가 Microsoft Copilot Studio 에이전트에 연결할 수 있도록 하는 브릿지 역할을 합니다. 상태가 있는 대화, 여러 쿼리 간 컨텍스트 유지 및 구조화된 응답 기능을 지원하여 원활한 통합을 촉진합니다. 사용자는 에이전트를 구성하고 보안을 위한 환경 변수를 설정할 수 있으며, 직접 API 호출 또는 Docker 컨테이너와 같은 다양한 방법으로 상호작용할 수 있습니다. 서버는 에이전트를 쿼리하고 대화 기록을 유지하며 데이터 보안을 보장하기 위한 도구를 제공합니다. 모듈형 설정을 통해 개발자는 기능을 확장할 수 있어, MCP 프레임워크 내에서 Copilot Studio 에이전트를 사용하여 AI 어시스턴트를 배포하고 워크플로를 자동화하며 기업 생산성을 향상시키는 데 이상적입니다.
MCP server for Copilot Studio Agents을 사용할 사람은?
- Copilot Studio 에이전트를 통합하는 개발자
- AI 어시스턴트를 배포하는 조직
- 워크플로를 자동화하는 기업 사용자
- AI 및 ML 연구원
- 시스템 통합자
MCP server for Copilot Studio Agents 사용 방법은?
- 1단계: 보안 및 환경 변수를 포함하여 Copilot Studio 에이전트를 설정하고 구성합니다.
- 2단계: 에이전트의 세부정보로 main.py의 `agent_definitions`를 업데이트합니다.
- 3단계: 환경에 따라 Python 또는 Docker를 사용하여 종속성을 설치합니다.
- 4단계: `mcp run` 명령을 사용하여 서버를 실행하고, 엔드포인트 및 비밀을 위한 환경 변수를 구성합니다.
- 5단계: MCP 호환 클라이언트를 서버 URL에 연결하고 쿼리를 보내기 시작합니다.
- 6단계: 대화 ID와 수로를 사용하여 세션 간 컨텍스트를 유지합니다.
MCP server for Copilot Studio Agents의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- DirectLine API를 통해 Copilot Studio 에이전트에 연결
- 대화 컨텍스트 유지
- 대화 ID 및 수로를 통해 상태가 있는 상호작용 지원
- 구성 가능한 에이전트 정의
- 구조화된 응답 처리
장점
- Microsoft Copilot Studio와의 원활한 통합
- 지속적인 맥락적인 대화 지원
- 다양한 배포 환경을 위한 유연한 설정
- 자동화 및 AI 기반 워크플로 향상
- 안전하고 사용자 지정 가능한 에이전트 상호작용
MCP server for Copilot Studio Agents의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 기업 AI 어시스턴트 배포
- AI 에이전트를 통한 자동 등록 고객 지원
- Copilot 에이전트를 통합한 워크플로 자동화
- 대화형 AI 연구 및 개발
- 기업 맞춤형 자동화 솔루션
MCP server for Copilot Studio Agents의 자주 묻는 질문
개발자
- CrewAakash
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