FlowStudio MCP — Power Automate Skills für KI-Agenten

Verschaffen Sie Ihrem KI-Agenten dieselbe Sicht, die Sie im Power Automate-Portal haben — und noch ein bisschen mehr. Die Graph API liefert nur den Ausführungsstatus auf oberster Ebene — Agenten können keine Aktions-Eingaben, Schleifeniterationen oder verschachtelten Fehler sehen. FlowStudio MCP macht das alles sichtbar.

Sie können sich durch das Portal klicken und die Ursache finden. Ihr Agent kann das nicht — es sei denn, er hat MCP.

Wann Sie das brauchen

• Ihr Agent sieht, dass ein Flow fehlgeschlagen ist, aber nicht warum — die Graph API liefert nur Statuscodes zurück

• Sie möchten, dass Ihr Agent Eingaben und Ausgaben auf Aktionsebene sieht, so wie Sie es im Portal können

• Eine Schleife hat Hunderte von Iterationen, und einige haben fehlerhafte Ausgaben erzeugt — im Portal würden Sie jede einzeln durchklicken, aber der Agent kann alle Eingaben und Ausgaben der Iterationen auf einmal durchsuchen

• Sie möchten Flow-Integrität, Fehlerraten und Maker-Aktivität in Ihrem Mandanten prüfen, ohne das Admin Center zu öffnen

• Sie müssen Flows klassifizieren, verwaiste Ressourcen erkennen oder Konnektoren in großem Umfang prüfen — ohne das CoE Starter Kit zu installieren

• Sie haben es satt, der Mittelsmann zwischen Ihrem Agenten und dem Portal zu sein

Related MCP server: MCP Power Automate

Graph API vs FlowStudio MCP

Der Kernunterschied: Die Graph API liefert Ihrem Agenten den Ausführungsstatus. MCP liefert Ihrem Agenten die Eingaben und Ausgaben jeder Aktion.

Skills

Die ersten drei Skills verwenden Live-Aufrufe der Power Automate-API. Die Monitoring- und Governance-Skills verwenden den gecachten Store — eine tägliche Momentaufnahme mit aggregierten Statistiken, Hinweisen zur Behebung und Governance-Metadaten. Für die Store-Tools ist ein FlowStudio for Teams- oder MCP Pro+-Abonnement erforderlich.

Jeder Skill folgt der Agent Skills-Spezifikation und funktioniert mit jedem kompatiblen Agenten.

Unterstützte Agenten

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

Anleitungen

Vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitungen auf learn.flowstudio.app:

• Erste Schritte — installieren Sie FlowStudio MCP für jeden Agenten

• Flows mit KI-Agenten erstellen — ein durchgearbeitetes Beispiel in 3 Schritten

• Vibe-Coding mit Power Automate — beschreiben Sie den Flow, der Agent baut ihn

• Power Automate in VS Code — arbeiten Sie an Flows direkt aus Ihrem Editor

• Einen fehlgeschlagenen Flow debuggen — finden Sie die Ursache anhand der Daten auf Aktionsebene

• Nach Agent: ChatGPT · Claude · GitHub Copilot · Copilot Studio · Codex

Schnellstart

Verbinden über ChatGPT oder claude.ai

Melden Sie sich mit Ihrem Microsoft-Konto an, statt einen Schlüssel einzufügen. Fügen Sie https://mcp.flowstudio.app/mcp/oauth als Connector in ChatGPT (Developer-Modus aktiviert) oder bei claude.ai hinzu, und folgen Sie dann der Anmeldeaufforderung. Schritt-für-Schritt-Anleitung: ChatGPT for Power Automate.

Als Claude Code-Plugin installieren

Nach der Genehmigung über den Claude-Plugin-Marketplace verfügbar. Für einen lokalen Test:

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

Dann verbinden Sie den MCP-Server:

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

Ihr Token erhalten Sie unter mcp.flowstudio.app.

In Codex installieren

Installieren Sie die Skills direkt in einer Codex-Sitzung:

$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

Verbinden Sie dann den MCP-Server in ~/.codex/config.toml:

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

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

Über skills.sh installieren

Suchen Sie nach flowstudio auf skills.sh, oder:

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

Über ClawHub installieren

npx clawhub@latest install power-automate-mcp

Über Smithery installieren

npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp

Manuelle Installation

Kopieren Sie den/die Skill-Ordner in das Verzeichnis .github/skills/ Ihres Projekts (oder dorthin, wo Ihr Agent Skills findet).

MCP-Server verbinden

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>" }
    }
  }
}

Ihr Token erhalten Sie unter mcp.flowstudio.app.

Echte Debugging-Beispiele

Diese stammen aus echten Produktionsuntersuchungen, nicht aus Demos.

• Ausdrucksfehler im untergeordneten Flow — contains(string(...)) ist an einer verschachtelten Eigenschaft abgestürzt. Der Agent verfolgte den Pfad vom übergeordneten Flow in den untergeordneten Flow und durch die Schleifeniterationen und fand die fehlerhafte Eingabe. Das Portal zeigte „ExpressionEvaluationFailed“ ohne Kontext an.

• Dateneingabe, kein Flow-Bug — Ein Nutzer meldete zwei „Bugs“ direkt hintereinander. Der Agent wies nach, dass beide Dateneingabefehler waren (fehlendes Komma in der E-Mail, einzelne Adresse im CC-Feld). Der Flow war korrekt. In Sekunden diagnostiziert.

• Null-Wert lässt untergeordneten Flow abstürzen — split(Name, ', ') stürzte ab, als bei 38 % der Datensätze die Namen null waren. Der Agent verfolgte den Pfad vom übergeordneten Flow zum untergeordneten Flow, zur Schleife und zur Aktion, fand die Ursache und stellte über update_live_flow einen Fix bereit.

Voraussetzungen

• Ein FlowStudio MCP-Abonnement (alle Live-Tools)

• Für Store-Tools (Monitoring, Governance): FlowStudio for Teams oder MCP Pro+

• MCP-Endpunkt: https://mcp.flowstudio.app/mcp

• API-Schlüssel / JWT-Token (als x-api-key-Header übergeben)

Repository-Struktur

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

Verfügbar auf GitHub

Funktioniert mit Copilot, Claude, ChatGPT und jedem MCP-kompatiblen Agenten.

• awesome-copilot (integriert)

• skills.sh (3K+ Installationen)

• Smithery (veröffentlicht)

• ClawHub (v1.1.0)

Mitwirken

Beiträge sind willkommen. Jeder Skill-Ordner muss eine SKILL.md mit dem erforderlichen Frontmatter enthalten. Das Format finden Sie in den vorhandenen Skills.

Lizenz

MIT

Keywords: Power Automate debugging, flow run history, expression evaluation failed, child flow failure, nested action errors, loop iteration output, agent automation MCP, Power Platform AI, flow definition deploy, resubmit failed run, flow monitoring, governance, CoE, orphan detection, connector audit, archive score, maker inventory