Flow Studio Power Automate Mcp Server

FlowStudio MCP — AI エージェント向け Power Automate スキル

AI エージェントに、Power Automate ポータルで確認できるのと同じ情報を、さらに少しだけ多く提供します。 Graph API が返すのは最上位の実行ステータスだけです。エージェントはアクションの入力、 ループの反復、ネストされた失敗を確認できません。FlowStudio MCP はそのすべてを公開します。

ポータルをクリックして原因を見つけることはできます。エージェントにはできません — MCP がなければ。

こんな場合に必要です

• エージェントはフローが失敗したことは確認できますが、その理由はわかりません — Graph API が返すのはステータスコードだけです
• ポータルで確認できるように、エージェントにもアクション単位の入力と出力を確認させたい場合
• ループに何百もの反復があり、一部で不正な出力が生成されました — ポータルでは各反復をクリックして確認する必要がありますが、エージェントならすべての反復の入力と出力を一度にスキャンできます
• 管理センターを開かずに、テナント全体のフローの健全性、失敗率、作成者のアクティビティを確認したい場合
• CoE Starter Kit をインストールせずに、フローの分類、孤立したリソースの検出、コネクタの大規模な監査を行う必要がある場合
• エージェントとポータルの間を取り持つことに疲れた場合

Graph API と FlowStudio MCP の比較

主な違いは、Graph API はエージェントに実行ステータスを提供します。MCP はすべてのアクションの入力と出力を提供します。

エージェントが確認できる情報	Graph API	FlowStudio MCP
実行の成功または失敗	はい	はい
アクションの入力と出力	いいえ	はい
ステータスコード以外のエラーの詳細	いいえ	はい
子フローの実行詳細	いいえ	はい
ループの反復データ	いいえ	はい
フロー定義（読み取り＋書き込み）	限定的	完全な JSON
実行の再送信／キャンセル	限定的	はい
キャッシュされたフローの健全性と失敗率	いいえ	はい
作成者／Power Apps／接続のインベントリ	いいえ	はい
ガバナンスのメタデータ（タグ、影響、所有者）	いいえ	はい

スキル

スキル	説明
power-automate-mcp	Power Automate のクラウドフローに接続して操作します。フローの一覧表示、定義の読み取り、実行の確認、再送信、キャンセルができます
power-automate-debug	失敗するフローを調査するための、段階的な診断プロセス
power-automate-build	Power Automate のフロー定義をゼロから構築、スキャフォールディング、デプロイします
power-automate-monitoring	フローの健全性、失敗率、作成者のインベントリ、Power Apps、環境数、接続数
power-automate-governance	影響度によるフローの分類、孤立したフローの検出、コネクタの監査、通知の管理、アーカイブスコアの算出

最初の3つのスキルは、ライブの Power Automate API 呼び出しを使用します。監視およびガバナンス スキルは、集計統計、修復のヒント、ガバナンスメタデータを含む日次スナップショットであるキャッシュストアを使用します。ストアツールの利用には、FlowStudio for Teams または MCP Pro+ のサブスクリプションが必要です。

各スキルはAgent Skills specification に準拠しており、互換性のあるあらゆるエージェントで利用できます。

対応エージェント

Copilot、Claude Code、ChatGPT、Codex、OpenClaw、Gemini CLI、Cursor、Goose、Amp、OpenHands

ガイド

詳しい手順は learn.flowstudio.app をご覧ください。

• はじめに — あらゆるエージェントに FlowStudio MCP をインストールします
• AI エージェントでフローを構築する — 3ステップの実例
• Power Automate をバイブコーディングする — フローを説明すると、エージェントが構築します
• VS Code で Power Automate を使う — エディターからフローを操作します
• 失敗するフローをデバッグする — アクションレベルのデータから根本原因を特定します
• エージェント別：ChatGPT · Claude · GitHub Copilot · Copilot Studio · Codex

クイックスタート

ChatGPT または claude.ai から接続する

キーを貼り付ける代わりに、Microsoft アカウントでサインインします。 ChatGPT のコネクタ（Developer mode をオン）または claude.ai に https://mcp.flowstudio.app/mcp/oauth を追加し、サインインのプロンプトに従ってください。手順： ChatGPT for Power Automate。

Claude Code プラグインとしてインストールする

承認後、Claude プラグインマーケットプレイスから利用できます。ローカルでテストするには：

git clone https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills.git
claude --plugin-dir ./power-automate-mcp-skills

次に、MCP サーバーに接続します。

claude mcp add --transport http flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp \
  --header "x-api-key: <YOUR_TOKEN>"

トークンは mcp.flowstudio.app で取得してください。

Codex にインストールする

Codex セッション内で、スキルを直接インストールします。

$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-mcp
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-debug
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-build
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-monitoring
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-governance

次に、~/.codex/config.toml で MCP サーバーに接続します。

[mcp_servers.flowstudio]
url = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"

[mcp_servers.flowstudio.http_headers]
x-api-key = "<YOUR_TOKEN>"

skills.sh 経由でインストールする

skills.sh の flowstudio を検索するか、次のコマンドを実行します。

npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-mcp
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-debug
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-build
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-monitoring
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-governance

ClawHub 経由でインストールする

npx clawhub@latest install power-automate-mcp

Smithery 経由でインストールする

npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp

手動でインストールする

スキルフォルダーをプロジェクトの .github/skills/ ディレクトリ（またはエージェントがスキルを検出する場所）にコピーします。

MCP サーバーに接続する

Claude Code:

claude mcp add --transport http flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp \
  --header "x-api-key: <YOUR_TOKEN>"

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.flowstudio]
url = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"

[mcp_servers.flowstudio.http_headers]
x-api-key = "<YOUR_TOKEN>"

Copilot / VS Code (.vscode/mcp.json):

{
  "servers": {
    "flowstudio": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.flowstudio.app/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "<YOUR_TOKEN>" }
    }
  }
}

トークンは mcp.flowstudio.app で取得できます。

実際のデバッグ事例

これらはデモではなく、実際の本番環境での調査事例です。

• 子フローの式エラー — contains(string(...)) がネストされたプロパティでクラッシュしました。エージェントは 親フローから子フローへ、さらにループの各反復をたどり、失敗の原因となった入力を特定しました。 ポータルには「ExpressionEvaluationFailed」と表示されましたが、詳細はありませんでした。

• フローのバグではなくデータ入力の誤り — ユーザーから、相次いで2件の「バグ」が報告されました。エージェントは、どちらもデータ入力の 誤り（メールアドレスのカンマ抜け、CC 欄へのアドレスの入力が1件のみ）だと証明しました。 フローに問題はありませんでした。数秒で原因を特定しました。

• Null 値により子フローがクラッシュ — レコードの38%で Names が null の場合に、split(Name, ', ') がクラッシュしました。エージェントは 親フローから子フロー、ループ、アクションへとたどり、根本原因を特定して、 update_live_flow で修正をデプロイしました。

前提条件

• FlowStudio の MCP サブスクリプション（すべてのライブツールを利用可能）
• ストアツール（監視、ガバナンス）を利用する場合：FlowStudio for Teams または MCP Pro+
• MCP エンドポイント：https://mcp.flowstudio.app/mcp
• API キー / JWT トークン（x-api-key ヘッダーで渡します）

リポジトリ構成

skills/
  power-automate-mcp/          core connection & operation skill
  power-automate-debug/        debug workflow skill
  power-automate-build/        build & deploy skill
  power-automate-monitoring/   flow health & tenant inventory skill
  power-automate-governance/   compliance & governance skill
examples/                      real debugging walkthroughs
README.md
LICENSE                        MIT

GitHub で利用可能

Copilot、Claude、ChatGPT、および MCP 互換のあらゆるエージェントで動作します。

• awesome-copilot（マージ済み）
• skills.sh（インストール数 3K 以上）
• Smithery（公開済み）
• ClawHub（v1.1.0）

貢献

貢献を歓迎します。各スキルフォルダーには、必須のフロントマターを含む SKILL.md が必要です。 形式については既存のスキルを参照してください。

ライセンス

MIT

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キーワード：Power Automate のデバッグ、フロー実行履歴、式の評価失敗、子フローの失敗、ネストされたアクションのエラー、ループ反復の出力、エージェント自動化 MCP、Power Platform AI、フロー定義のデプロイ、失敗した実行の再送信、フロー監視、ガバナンス、CoE、孤立の検出、コネクター監査、アーカイブスコア、作成者インベントリ