Microsofts MCP Lab für Copilot Studio

Microsoft hat kürzlich ein neuartiges GitHub-Repository vorgestellt, das als Labor zur Erforschung des Model Context Protocol (MCP) innerhalb des Microsoft Copilot Studio-Ökosystems dient. Diese Initiative stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-gestützten Unterstützung und Automatisierung dar und bietet Entwicklern eine praktische Umgebung, in der sie die Fähigkeiten des MCP experimentell nutzen können.

Das Model Context Protocol (MCP) verstehen

Das Model Context Protocol, ursprünglich von dem KI-Vorreiter Anthropic konzipiert und anschließend als Open Source veröffentlicht, stellt einen entscheidenden Standard in der Entwicklung von KI-Assistenten dar. Es ermöglicht diesen intelligenten Agenten, während der Laufzeit dynamisch externe Tools, Daten-Repositories und Funktionsmodule zu entdecken, darauf zuzugreifen und sie zu nutzen. Diese dynamische Fähigkeit ermöglicht es Organisationen, maßgeschneiderte MCP-Server zu erstellen, die ihre internen Ressourcen und Workflows effektiv für KI-Copiloten freigeben und gleichzeitig strenge Kontroll-, Sicherheits- und Governance-Richtlinien einhalten. Das neu enthüllte Labor dient als praktische Demonstration, wie diese Technologie nahtlos in die Microsoft-zentrierte Umgebung integriert werden kann.

Microsoft Copilot Studio und MCP-Integration

Copilot Studio, Microsofts intuitive Low-Code-Plattform zum Entwerfen, Anpassen und Bereitstellen von KI-gesteuerten Agenten, hat kürzlich die MCP-Technologie integriert, wie bereits im letzten Monat hervorgehoben wurde. Laut Microsoft ermöglicht diese Integration:

• Nahtlose Datenquellenkonnektivität: Unabhängig davon, ob Sie es mit benutzerdefinierten internen APIs oder externen Datenanbietern zu tun haben, das MCP-Protokoll gewährleistet eine reibungslose und zuverlässige Integration in Copilot Studio.
• Zugriff auf einen florierenden Marktplatz bestehender Server: Über benutzerdefinierte Konnektoren und Integrationen hinaus können Benutzer nun auf ein wachsendes Repository vorgefertigter, MCP-fähiger Konnektoren zugreifen, die auf dem Marktplatz leicht verfügbar sind. Diese Funktionalität erweitert die Möglichkeiten zur Verbindung mit verschiedenen Tools und beschleunigt und vereinfacht deren Nutzung.
• Vielseitige Aktionsfähigkeiten: MCP-Server besitzen die Fähigkeit, Agenten dynamisch Tools und Daten bereitzustellen, was die Flexibilität erhöht und gleichzeitig die Wartungs- und Integrationskosten senkt.

Die Integration von Copilot Studio in die Power Platform ermöglicht es sowohl Geschäftsanwendern als auch erfahrenen Entwicklern, Agenten zu erstellen, die als eigenständige Copiloten, innerhalb von Power Platform-Anwendungen oder eingebettet in andere Anwendungen wie Microsoft Teams oder Websites fungieren. Diese Vielseitigkeit unterstreicht die Anpassungsfähigkeit der Plattform an eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Bereitstellungsszenarien.

Jüngste Erweiterungen von Copilot Studio

Microsoft hat sich aktiv an der Erweiterung der Fähigkeiten von Copilot Studio beteiligt und kürzlich eine Early-Access-Forschungsvorschau der Funktion ‘Computernutzung’ vorgestellt. Diese innovative Funktion ermöglicht es KI-Agenten, visuell mit Anwendungen oder Websites zu interagieren und menschenähnliche Interaktionen wie Klicken, Tippen und Navigieren nachzuahmen. Gleichzeitig führte das Unternehmen ein neues C#-SDK für das MCP ein, das sein Engagement für die Förderung eines robusten Entwicklungsökosystems rund um das Protokoll weiter festigt.

Diese Fortschritte positionieren Copilot Studio gemeinsam als eine formidable Plattform für die Entwicklung agentischer KI, ein Bereich, der in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt hat. Die Einführung des neuen GitHub-Repositorys passt nahtlos zu dieser Entwicklung und bietet Entwicklern die Ressourcen und Tools, die sie benötigen, um das Potenzial von MCP im Copilot Studio-Framework zu erforschen und zu nutzen.

Das Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP Repository

Das Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP Repository umfasst eine vielfältige Sammlung von Beispielen und Beispielcode, die darauf zugeschnitten sind, Entwickler bei ihren Bemühungen zu unterstützen. Insbesondere ermöglicht es ihnen, einen MCP-Server mit Microsoft Copilot Studio mithilfe des Power Platform-Konnektor-Frameworks zu erstellen, bereitzustellen und zu verbinden.

Diese Integration nutzt das bestehende Power Platform-Konnektor-Framework, das sichere und wiederverwendbare Integrationen zwischen Microsoft Power Platform-Anwendungen und externen Diensten über standardisierte, verwaltete APIs ermöglicht. Dieses Framework stellt sicher, dass der Datenaustausch und die Interaktionen zwischen verschiedenen Systemen etablierte Sicherheitsprotokolle und Governance-Richtlinien einhalten.

Synergistische Technologien: MCP und Power Platform-Konnektoren

Die Ankündigung von Microsoft vom 28. April unterstrich die synergistische Beziehung zwischen diesen beiden Technologien und betonte, wie sie sich gegenseitig ergänzen, um ein verbessertes Benutzererlebnis zu bieten. Traditionelle Konnektoren bieten sicheren und verwalteten Zugriff auf bekannte Dienste, während MCP dynamische Laufzeit-Erweiterbarkeit einführt, indem es Copiloten ermöglicht, neue Tools bei Bedarf zu entdecken und zu nutzen. Durch die Einkapselung von MCP-Servern innerhalb des vertrauten Konnektor-Frameworks können Entwickler die Fähigkeiten von Copilot Studio erweitern, ohne Kompromisse bei Sicherheit, Compliance oder Kontrolle einzugehen, was zu einer anpassungsfähigeren und leistungsfähigeren KI-Erfahrung innerhalb vertrauenswürdiger Unternehmensgrenzen führt.

Dieser Ansatz findet ein sensibles Gleichgewicht zwischen dem Bedarf an Innovation und dem Gebot, eine sichere und konforme Umgebung aufrechtzuerhalten. Er ermöglicht es Entwicklern, die neuesten KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig etablierte Governance-Richtlinien und Sicherheitsprotokolle einzuhalten.

Praktische Anleitung für Entwickler

Microsoft bietet detaillierte Anleitungen im Labor und führt Entwickler durch die folgenden Schlüsselprozesse:

• Bereitstellen eines MCP-Servers: Umfassende Anweisungen zum Einrichten eines Servers, der in der Lage ist, Daten, Modelle und Interaktionen zu verarbeiten. Dies umfasst die Konfiguration der Serverumgebung, die Bereitstellung der erforderlichen Softwarekomponenten und die Einrichtung der Kommunikationskanäle zwischen dem Server und anderen Systemen.
• Erstellen eines benutzerdefinierten Konnektors: Anleitung zur Verwendung der Konnektorinfrastruktur, um eine Verbindung zwischen dem MCP-Server und Copilot Studio herzustellen. Dies umfasst die Definition der Eigenschaften des Konnektors, die Angabe der Authentifizierungsmethoden und die Konfiguration der Datenzuordnung zwischen dem MCP-Server und Copilot Studio.
• Integration mit Copilot Studio: Detaillierte Schritte zum Hinzufügen des MCP-Servers als Aktion in Copilot Studio, sodass Agenten auf die vom Server bereitgestellten Tools und Daten zugreifen können. Dies umfasst die Definition der Eingabeparameter der Aktion, die Angabe der Ausgabedaten und die Konfiguration der Ausführungslogik der Aktion.

Durch Befolgen dieser Schritte können Entwickler ihre MCP-Server nahtlos in Copilot Studio integrieren und ihre KI-Agenten in die Lage versetzen, das volle Potenzial der zugrunde liegenden Daten und Tools auszuschöpfen.

Voraussetzungen für die Nutzung des MCP-Labors

Um das MCP-Labor effektiv nutzen zu können, müssen Entwickler die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Azure-Abonnement (mit hinzugefügter Zahlungsmethode): Ein aktives Azure-Abonnement ist erforderlich, um den MCP-Server und die zugehörigen Ressourcen bereitzustellen und zu hosten. Dem Abonnement muss eine gültige Zahlungsmethode zugeordnet sein, um die Kosten der verwendeten Azure-Dienste zu decken.
• GitHub-Konto und -Anmeldung: Ein GitHub-Konto ist erforderlich, um auf das Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP Repository zuzugreifen und den Beispielcode und die Beispiele herunterzuladen. Entwickler müssen in ihrem GitHub-Konto angemeldet sein, um mit dem Repository interagieren zu können.
• Copilot Studio Test- oder Entwicklerkonto: Ein Copilot Studio Test- oder Entwicklerkonto ist erforderlich, um auf die Copilot Studio-Plattform zuzugreifen und diese zu nutzen. Dieses Konto bietet Zugriff auf die Funktionen und Funktionalitäten der Plattform und ermöglicht es Entwicklern, KI-gestützte Agenten zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen.
• Power Platform-Umgebung bereitgestellt: Eine bereitgestellte Power Platform-Umgebung ist erforderlich, um die Konnektoren zu erstellen und zu verwalten, die den MCP-Server mit Copilot Studio verbinden. Diese Umgebung bietet die erforderliche Infrastruktur und Dienste für die Entwicklung und Bereitstellung von Power Platform-Anwendungen und -Konnektoren.

Diese Voraussetzungen stellen sicher, dass Entwickler über die notwendigen Ressourcen und den notwendigen Zugriff verfügen, um das MCP-Labor effektiv zu nutzen und die Integration zwischen MCP und Copilot Studio zu untersuchen.

Ein praktisches Beispiel: Der Witze erzählende Copilot

Als praktische Veranschaulichung des Integrationsprozesses hebt Microsoft die Erstellung eines Copilot Studio-Agenten hervor, der Witze erzählt, indem er sie vom MCP-Server abruft. Dieses unterhaltsame und ansprechende Beispiel vermittelt Entwicklern ein konkretes Verständnis dafür, wie die Integration funktioniert und welche potenziellen Anwendungen die Technologie hat.

Am Ende des Labors verfügen Entwickler über einen voll funktionsfähigen Copilot Studio-Agenten, der einen MCP-Server nutzt, um Witze zu erzählen und die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Integration zu demonstrieren.

Tieferes Eintauchen in die MCP-Serverbereitstellung

Die Bereitstellung eines MCP-Servers umfasst eine Reihe von Schritten, die jeweils zur Funktionalität und Zugänglichkeit des Servers beitragen. Der Prozess beginnt typischerweise mit der Auswahl einer geeigneten Hosting-Umgebung, wie z. B. Azure Web Apps, die eine skalierbare und zuverlässige Plattform für die Bereitstellung von Webanwendungen bietet.

Sobald die Hosting-Umgebung ausgewählt wurde, müssen Entwickler die Einstellungen des Servers konfigurieren, einschließlich der Netzwerkkonfiguration, der Sicherheitseinstellungen und der Ressourcenzuweisung. Diese Einstellungen bestimmen, wie der Server mit der Außenwelt interagiert und wie er die verfügbaren Ressourcen nutzt.

Als Nächstes muss die MCP-Serversoftware installiert und konfiguriert werden. Dies umfasst das Herunterladen der erforderlichen Softwarepakete, die Installation auf dem Server und die Konfiguration der Servereinstellungen, um sie an die spezifischen Anforderungen der Anwendung anzupassen.

Schließlich muss der MCP-Server getestet und validiert werden, um sicherzustellen, dass er ordnungsgemäß funktioniert. Dies umfasst das Senden von Testanforderungen an den Server und die Überprüfung, ob er mit den erwarteten Ergebnissen antwortet.

Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren für eine nahtlose Integration

Das Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren ist ein entscheidender Schritt bei der Integration von MCP-Servern in Copilot Studio. Konnektoren fungieren als Vermittler, erleichtern die Kommunikation zwischen den beiden Systemen und ermöglichen den Datenaustausch.

Der Prozess der Erstellung eines benutzerdefinierten Konnektors umfasst typischerweise die Definition der Metadaten des Konnektors, einschließlich seines Namens, seiner Beschreibung und seines Symbols. Diese Metadaten helfen Benutzern, den Zweck des Konnektors zu identifizieren und zu verstehen.

Als Nächstes müssen die Authentifizierungseinstellungen des Konnektors konfiguriert werden. Dies bestimmt, wie sich der Konnektor beim MCP-Server authentifiziert und die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf seine Ressourcen erhält.

Nach der Authentifizierung müssen die Aktionen des Konnektors definiert werden. Aktionen stellen die spezifischen Operationen dar, die der Konnektor auf dem MCP-Server ausführen kann, wie z. B. das Abrufen von Daten, das Erstellen neuer Datensätze oder das Aktualisieren bestehender Datensätze.

Schließlich muss der Konnektor getestet und validiert werden, um sicherzustellen, dass er ordnungsgemäß funktioniert. Dies umfasst das Senden von Testanforderungen an den Konnektor und die Überprüfung, ob er wie erwartet mit dem MCP-Server interagiert.

Integrieren von MCP-Servern in Copilot Studio-Workflows

Das Integrieren von MCP-Servern in Copilot Studio-Workflows ermöglicht es KI-Agenten, die Daten und Funktionalitäten des Servers zu nutzen. Diese Integration kann die Fähigkeiten der Agenten erheblich verbessern und es ihnen ermöglichen, komplexere Aufgaben auszuführen und aufschlussreichere Antworten zu geben.

Der Integrationsprozess umfasst typischerweise das Hinzufügen des MCP-Servers als Aktion in einem Copilot Studio-Thema. Themen stellen die verschiedenen Gesprächsflüsse dar, in denen sich der Agent engagieren kann.

Sobald die MCP-Serveraktion zu einem Thema hinzugefügt wurde, kann sie so konfiguriert werden, dass sie Eingaben vom Benutzer empfängt und Daten an den MCP-Server sendet. Der Server verarbeitet dann die Daten und gibt eine Antwort zurück, die dann dem Benutzer angezeigt wird.

Diese Integration ermöglicht es KI-Agenten, nahtlos auf die vom MCP-Server bereitgestellten Ressourcen zuzugreifen und diese zu nutzen, sodass sie eine breite Palette von Aufgaben ausführen und Benutzern eine umfassendere und personalisiertere Erfahrung bieten können.

Die umfassenderen Implikationen der MCP-Einführung

Die Einführung des Model Context Protocol hat weitreichende Implikationen für die Zukunft von KI-Assistenten und der Entwicklung agentischer KI. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Mechanismus für KI-Agenten, um externe Ressourcen zu entdecken und zu nutzen, fördert MCP ein offeneres und interoperableres Ökosystem.

Diese Interoperabilität ermöglicht es Entwicklern, anspruchsvollere und vielseitigere KI-Agenten zu erstellen, die sich nahtlos in verschiedene Systeme und Datenquellen integrieren lassen. Sie fördert auch Innovationen, indem sie die Markteintrittsbarrieren für neue Entwickler senkt und es ihnen ermöglicht, bestehende Ressourcen und Funktionalitäten zu nutzen.

Darüber hinaus verbessert MCP die Sicherheit und Governance von KI-Systemen, indem es einen zentralen Kontrollpunkt für die Verwaltung des Zugriffs auf externe Ressourcen bietet. Dies stellt sicher, dass KI-Agenten nur auf Ressourcen zugreifen, für die sie autorisiert sind, und dass alle Interaktionen protokolliert und auditiert werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Microsofts Model Context Protocol Lab für Copilot Studio einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-gestützter Unterstützung und Automatisierung darstellt. Durch die Bereitstellung einer praktischen Umgebung für Entwickler, in der sie die Fähigkeiten von MCP erkunden und nutzen können, fördert Microsoft Innovationen und beschleunigt die Einführung dieser transformativen Technologie. Die Integration von MCP in Copilot Studio und die Power Platform ermöglicht es Entwicklern, anspruchsvollere, vielseitigere und sicherere KI-Agenten zu erstellen, die sich nahtlos in verschiedene Systeme und Datenquellen integrieren lassen. Die Zukunft der KI-Assistenten ist zweifellos mit der Weiterentwicklung und Einführung von Standards wie MCP verbunden.