🤖 MCP Server for Copilot Studio Agents

🤖 Copilot Studio エージェント用 MCP サーバー

Microsoft Copilot Studio エージェントに接続し、Copilot Studio エージェントとあらゆる MCP 対応クライアントとのシームレスな統合を可能にする、MCP（Model Context Protocol） サーバーの実装です。

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

✨ 機能

• 🔌 DirectLine API を通じて Copilot Studio エージェントに接続します
• 🧠 複数のクエリ間で会話のコンテキストを維持します
• 🔄 あらゆる MCP 対応クライアントと簡単に統合できます
• 💬 会話 ID とウォーターマークを追跡するステートフルな会話に対応します
• ⚙️ エージェント定義を設定できます

🛠️ ツール

この MCP サーバーは、以下のツールを公開します。

• 📮 query_agent：Copilot Studio エージェントにクエリを送信し、応答を受け取ります
  • 🔄 会話 ID とウォーターマークを使用して、複数のクエリ間で会話のコンテキストを維持します
  • 📊 成功／エラーのステータスを含む、構造化された応答を返します

🔧 設定

前提条件

• 🔐 Copilot Studio エージェントを設定し、Direct Line チャネルのセキュリティを構成してください。
• 📝 src/main.py ファイルの agent_definitions を更新し、エージェントの詳細を追加してください。
• agent_definitions には、以下のフィールドを含めてください。
  • 📛 name：エージェントの名前
  • 📄 description：MCP クライアントがエージェントの役割を識別するための簡単な説明

環境変数

サーバーでは、以下の環境変数が必要です。

• 🔗 DIRECTLINE_ENDPOINT：Copilot Studio エージェントの DirectLine API エンドポイント
• 🔑 COPILOT_AGENT_SECRET：DirectLine API を介して Copilot Studio エージェントを認証するためのボットキー

プロジェクトのルートディレクトリにある .env ファイルにこれらの変数を設定するか、システムの環境変数として構成できます。

📦 インストール

前提条件

• 🐍 Python 3.12 以降
• 🚀 uv パッケージマネージャー（推奨）または pip

Python のセットアップ

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

# Install dependencies
uv sync

pip を使用する場合：

# 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 Inspector でのテスト

環境を有効化したら、MCP Inspector を使用して MCP サーバーをローカルで実行できます。

1. 以下のコマンドを使用して MCP サーバーを実行します。

mcp dev src/main.py

2. @modelcontextprotocol/inspector パッケージをインストールするよう求められます。y を選択してインストールしてください。
   

3. MCP Inspector を起動し、MCP サーバーに接続します。

4. Tools に移動し、List Tools をクリックして、MCP サーバーで利用できるすべてのツールを表示します。

5. query_agent ツールを選択し、Copilot Studio エージェントにクエリを送信します。
   

Claude Desktop での使用

Claude Desktop で使用するには、以下の手順で構成ファイルに設定を追加します。

1. まだインストールしていない場合は、Claude Desktop をダウンロードしてインストールします。
2. File > Settings > Developer > Edit Config に移動します。
3. claude_desktop_config.json ファイルを開き、以下の構成を mcpServers セクションに追加します。サーバーの実行には uv、python、または docker を使用できます。
   
4. 構成ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。
5. MCP サーバーを Claude Desktop に追加すると、ツールセクションに表示されます。

Claude Desktop 用 MCP サーバーの構成

uv で実行

{
  "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",
        "<PATH_TO_THE_PARENT_FOLDER>",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "<PATH_TO_THE_PARENT_FOLDER>/src/main.py"
      ],
      "env": {
        "DIRECTLINE_ENDPOINT": "endpoint-url",
        "COPILOT_AGENT_SECRET": "secret-key"
      }
    }
  }
}

python 経由で実行

仮想環境をセットアップし、必要なパッケージをインストールした後、以下のコマンドでサーバーを実行できます。

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

または、以下のコマンドを実行して、サーバーを Claude Desktop にインストールできます（仮想環境内で実行してください）。

mcp install src/main.py -f .env

docker 経由で実行

Docker を使用して、MCP サーバーをコンテナとして実行できます。お使いのマシンに Docker がインストールされ、実行中であることを確認してください。

Docker イメージをビルドします。

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

以下を Claude Desktop の設定ファイルに追加してください。

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

Claude Desktop を設定したら、

🌐 その他の MCP クライアントでの使用

このサーバーは MCP プロトコル仕様に準拠しており、MCP 互換のクライアントであればどれでも使用できます。外部 MCP サーバーへの接続方法については、お使いのクライアントのドキュメントを参照してください。

👩‍💻 開発

このプロジェクトに貢献するには、開発環境をセットアップしてください。

# Install development dependencies
uv sync -e dev

このプロジェクトでは、リンティングに Ruff を使用します。

# Run linter
ruff check .