Crewaakash MCP

🤖 用于Copilot Studio代理的MCP服务器

一 MCP（模型上下文协议） 连接到Microsoft Copilot Studio代理的服务器实现，允许Copilot工作室代理与任何兼容MCP的客户端无缝集成。

https://github.com/user-attachments/assets/19fdd17b-2837-4797-8653-fe9439de355f

✨ 特性

• 🔌 通过以下方式连接到Copilot Studio代理 DirectLine API
• 🧠 跨多个查询维护对话上下文
• 🔄 与任何兼容MCP的客户端轻松集成
• 💬 带有对话ID和水印跟踪的有状态对话
• ⚙️ 可配置的代理定义

🛠️ 工具

此MCP服务器公开了以下工具：

• 📮 query_agent：向Copilot Studio代理发送查询并接收响应

- 🔄 使用对话ID和水印跨多个查询维护对话上下文 - 📊 返回具有成功/错误状态的结构化响应

🔧 配置

先决条件

• 🔐 确保您已设置并配置了Copilot Studio代理 直接线路信道安全.
• 📝 更新 agent_definitions 在 src/main.py 文件中包含您的代理人的详细信息。
• 这 agent_definitions 应包括以下字段：

- 📛 name：代理人的姓名 - 📄 description：MCP客户代理的简要说明，以确定代理的责任。

环境变量

服务器需要以下环境变量：

• 🔗 DIRECTLINE_ENDPOINT：Copilot Studio代理的DirectLine API终结点
• 🔑 COPILOT_AGENT_SECRET：用于通过DirectLine API与Copilot Studio代理进行身份验证的Bot密钥

您可以在 .env 在项目根目录中创建文件，或通过系统的环境变量进行配置。

📦 安装

先决条件

• 🐍 Python 3.12或更高版本
• 🚀 uv 包管理器（推荐）或pip

Python设置

# Setup environment with uv
uv venv
.venv\Scripts\activate  # On Windows
source .venv/bin/activate  # On macOS/Linux

# Install dependencies
uv sync

如果你更喜欢使用pip：

# Create a virtual environment
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # On Windows
source .venv/bin/activate  # On macOS/Linux

# Install dependencies
pip install -e .

MCP检验员测试

激活环境后，您可以使用以下命令在本地运行MCP服务器 MCP Inspector.

1. 使用以下命令运行MCP服务器：

mcp dev src/main.py

1. 系统将提示您安装 @modelcontextprotocol/inspector 包裹。选择 y 安装它。\

Install MCP Inspector

1. 启动MCP检查器并连接到MCP服务器。

1. 引导到 Tools 然后单击 List Tools 查看MCP服务器中的所有可用工具。

1. 选择 query_agent 该工具用于向您的Copilot Studio代理发送查询。\

MCP Inspector Result

使用Claude Desktop

要与Claude Desktop一起使用，请将以下内容添加到配置文件中：

1. 下载 克劳德桌面 如果你还没有安装，请安装它。
2. 引导到 File > Settings > Developer > Edit Config.
3. 打开 claude_desktop_config.json 文件并将以下配置添加到 mcpServers 部分。您可以使用 uv, python，或 docker 运行服务器。\

Claude Desktop Config

1. 保存配置文件并重新启动Claude Desktop。
2. 将MCP服务器添加到Claude Desktop后，您可以在工具部分查看它。

Claude Desktop Tools

Claude Desktop的MCP服务器配置

运行通过 uv

{
  "mcpServers": {
    "agent-name": {
      "command": "uv", // you might need to use the full path to uv if it's not in your PATH. use `which uv` to find the path.
      "args": [
        "--directory",
        "
",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "
/src/main.py"
      ],
      "env": {
        "DIRECTLINE_ENDPOINT": "endpoint-url",
        "COPILOT_AGENT_SECRET": "secret-key"
      }
    }
  }
}

运行通过 python

安装虚拟环境并安装必要的软件包后，您可以使用以下命令运行服务器：

{
  "mcpServers": {
    "agent-name": {
      "command": "
/bin/python",
      "args": [
        "
/src/main.py"
      ],
      "env": {
        "DIRECTLINE_ENDPOINT": "endpoint-url",
        "COPILOT_AGENT_SECRET": "secret-key"
      }
    }
  }
}

或者，您可以通过运行以下命令（在虚拟环境中）将服务器安装到Claude Desktop：

mcp install src/main.py -f .env

运行通过 docker

您可以使用Docker将MCP服务器作为容器运行。确保你的机器上安装并运行了Docker。

构建Docker镜像：

docker build -t mcp-server-copilot-agent .

将以下内容添加到您的Claude Desktop配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "agent-name": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-p", "8000:8000",
        "--env-file", "
/.env",
        "mcp-server-copilot-agent"
      ]
    }
  }
}

一旦您配置了Claude Desktop

🌐 与其他MCP客户端一起使用

此服务器遵循MCP协议规范，可以与任何兼容MCP的客户端一起使用。有关如何连接到外部MCP服务器的具体说明，请参阅客户的文档。

👩‍💻 发展

要为此项目做出贡献，请设置一个开发环境：

# Install development dependencies
uv sync -e dev

该项目使用Ruff进行植绒：

# Run linter
ruff check .