FlowStudio MCP — Habilidades de Power Automate para agentes de IA

Dale a tu agente de IA la misma visibilidad que tienes en el portal de Power Automate — y un poco más. La Graph API solo devuelve el estado de ejecución de nivel superior: los agentes no pueden ver entradas de acciones, iteraciones de bucles ni errores anidados. FlowStudio MCP lo expone todo.

Puedes hacer clic en el portal y encontrar la causa raíz. Tu agente no puede — a menos que tenga MCP.

Cuándo lo necesitas

• Tu agente puede ver que un flujo ha fallado, pero no por qué: la Graph API solo devuelve códigos de estado

• Quieres que tu agente vea las entradas y salidas a nivel de acción, como puedes hacer tú en el portal

• Un bucle tiene cientos de iteraciones y algunas produjeron salidas incorrectas: en el portal tendrías que hacer clic en cada una, pero el agente puede examinar todas las entradas y salidas de las iteraciones a la vez

• Quieres comprobar el estado de los flujos, las tasas de fallo y la actividad de los creadores en todo tu tenant sin abrir el centro de administración

• Necesitas clasificar flujos, detectar recursos huérfanos o auditar conectores a escala, sin instalar el CoE Starter Kit

• Estás cansado de ser el intermediario entre tu agente y el portal

Related MCP server: MCP Power Automate

Graph API vs FlowStudio MCP

La diferencia clave: la Graph API proporciona a tu agente el estado de la ejecución. MCP proporciona a tu agente las entradas y salidas de cada acción.

Habilidades

Las tres primeras habilidades usan llamadas en vivo a la API de Power Automate. Las habilidades de monitorización y gobernanza usan el almacén en caché: una instantánea diaria con estadísticas agregadas, sugerencias de corrección y metadatos de gobernanza. Requiere una suscripción a FlowStudio for Teams o MCP Pro+ para las herramientas del almacén.

Cada habilidad sigue la especificación Agent Skills y funciona con cualquier agente compatible.

Agentes compatibles

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

Guías

Tutoriales completos en learn.flowstudio.app:

• Primeros pasos — instala FlowStudio MCP para cualquier agente

• Crea flujos con agentes de IA — un ejemplo resuelto en 3 pasos

• Vibe code Power Automate — describe el flujo, el agente lo construye

• Power Automate en VS Code — trabaja con flujos desde tu editor

• Depura un flujo con errores — encuentra la causa raíz a partir de los datos a nivel de acción

• Por agente: ChatGPT · Claude · GitHub Copilot · Copilot Studio · Codex

Inicio rápido

Conecta desde ChatGPT o claude.ai

Inicia sesión con tu cuenta de Microsoft en lugar de pegar una clave. Añade https://mcp.flowstudio.app/mcp/oauth como conector en ChatGPT (con el modo desarrollador activado) o en claude.ai, y sigue las indicaciones de inicio de sesión. Tutorial: ChatGPT para Power Automate.

Instalar como plugin de Claude Code

Disponible en el marketplace de plugins de Claude tras su aprobación. Para probarlo localmente:

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

Luego conecta el servidor MCP:

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

Obtén tu token en mcp.flowstudio.app.

Instalar en Codex

Dentro de una sesión de Codex, instala las habilidades directamente:

$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

Luego conecta el servidor MCP en ~/.codex/config.toml:

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

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

Instalar mediante skills.sh

Busca flowstudio en skills.sh, o:

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

Instalar mediante ClawHub

npx clawhub@latest install power-automate-mcp

Instalar mediante Smithery

npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp

Instalación manual

Copia la(s) carpeta(s) de habilidades en el directorio .github/skills/ de tu proyecto (o donde tu agente descubra las habilidades).

Conectar el servidor MCP

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>" }
    }
  }
}

Obtén tu token en mcp.flowstudio.app.

Ejemplos reales de depuración

Estos casos provienen de investigaciones reales en producción, no de demos.

• Error de expresión en un flujo secundario — contains(string(...)) falló en una propiedad anidada. El agente recorrió el flujo principal, entró en el secundario, pasó por las iteraciones del bucle y encontró la entrada que fallaba. El portal mostró "ExpressionEvaluationFailed" sin contexto.

• Entrada de datos, no un error del flujo — El usuario informó de dos "bugs" seguidos. El agente demostró que ambos eran errores de entrada de datos (una coma que faltaba en un correo electrónico, una sola dirección en el campo CC). El flujo era correcto. Diagnosticado en segundos.

• Un valor nulo hace fallar un flujo secundario — split(Name, ', ') falló cuando el 38 % de los registros tenían nombres nulos. El agente siguió el rastro del flujo principal al secundario, del bucle a la acción, encontró la causa raíz y desplegó una corrección mediante update_live_flow.

Requisitos previos

• Una suscripción MCP de FlowStudio (todas las herramientas en vivo)

• Para las herramientas del almacén (monitorización, gobernanza): FlowStudio for Teams o MCP Pro+

• Endpoint MCP: https://mcp.flowstudio.app/mcp

• Clave API / token JWT (se pasa como cabecera x-api-key)

Estructura del repositorio

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

Disponible en GitHub

Funciona con Copilot, Claude, ChatGPT y cualquier agente compatible con MCP.

• awesome-copilot (fusionado)

• skills.sh (3K+ instalaciones)

• Smithery (publicado)

• ClawHub (v1.1.0)

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Cada carpeta de habilidades debe contener un SKILL.md con el frontmatter requerido. Consulta las habilidades existentes para ver el formato.

Licencia

MIT

Palabras clave: depuración de Power Automate, historial de ejecución de flujos, error de evaluación de expresiones, fallo de flujo secundario, errores de acciones anidadas, salida de iteraciones de bucle, automatización de agentes con MCP, IA de Power Platform, despliegue de definiciones de flujo, reenvío de ejecuciones fallidas, monitorización de flujos, gobernanza, CoE, detección de huérfanos, auditoría de conectores, puntuación de archivado, inventario de creadores