Flow Studio - Power Automate MCP Server
FlowStudio MCP — AI 에이전트를 위한 Power Automate 기술
AI 에이전트에게 Power Automate 포털에서 볼 수 있는 것과 동일한 가시성을 제공하세요. 그 이상도 가능합니다. Graph API는 최상위 실행 상태만 반환하므로 에이전트는 작업 입력, 루프 반복 또는 중첩된 실패를 볼 수 없습니다. Flow Studio MCP는 이 모든 것을 노출합니다.

포털을 클릭하여 근본 원인을 찾을 수 있습니다. MCP가 없다면 에이전트는 할 수 없습니다.


이 도구가 필요한 경우
에이전트가 흐름 실패를 감지할 수는 있지만 이유는 알 수 없는 경우 (Graph API는 상태 코드만 반환)
포털에서처럼 에이전트가 작업 수준의 입력 및 출력을 확인하기를 원하는 경우
루프에 수백 번의 반복이 있고 일부에서 잘못된 출력이 생성된 경우 (포털에서는 각각 클릭해야 하지만, 에이전트는 모든 반복 입력과 출력을 한 번에 스캔할 수 있음)
관리 센터를 열지 않고도 테넌트 전반의 흐름 상태, 실패율 및 제작자 활동을 확인하려는 경우
CoE Starter Kit를 설치하지 않고도 대규모로 흐름을 분류하거나, 고아 리소스를 감지하거나, 커넥터를 감사해야 하는 경우
에이전트와 포털 사이에서 중개자 역할을 하는 것에 지친 경우
Graph API vs Flow Studio MCP
핵심 차이점: Graph API는 에이전트에게 실행 상태를 제공합니다. MCP는 에이전트에게 모든 작업의 입력과 출력을 제공합니다.
에이전트가 보는 것 | Graph API | Flow Studio MCP |
실행 성공 또는 실패 | 예 | 예 |
작업 입력 및 출력 | 아니요 | 예 |
상태 코드 외의 오류 세부 정보 | 아니요 | 예 |
자식 흐름 실행 세부 정보 | 아니요 | 예 |
루프 반복 데이터 | 아니요 | 예 |
흐름 정의 (읽기 + 쓰기) | 제한적 | 전체 JSON |
실행 재제출 / 취소 | 제한적 | 예 |
캐시된 흐름 상태 및 실패율 | 아니요 | 예 |
제작자 / Power Apps / 연결 인벤토리 | 아니요 | 예 |
거버넌스 메타데이터 (태그, 영향, 소유자) | 아니요 | 예 |
기술(Skills)
기술 | 설명 |
Power Automate 클라우드 흐름 연결 및 운영 — 흐름 나열, 정의 읽기, 실행 확인, 재제출, 취소 | |
실패하는 흐름을 조사하기 위한 단계별 진단 프로세스 | |
처음부터 Power Automate 흐름 정의 빌드, 스캐폴딩 및 배포 | |
흐름 상태, 실패율, 제작자 인벤토리, Power Apps, 환경 및 연결 수 | |
영향별 흐름 분류, 고아 감지, 커넥터 감사, 알림 관리, 아카이브 점수 계산 |
처음 세 가지 기술은 실시간 Power Automate API 호출을 사용합니다. 모니터링 및 거버넌스 기술은 캐시된 저장소를 사용합니다. 이는 집계된 통계, 수정 힌트 및 거버넌스 메타데이터가 포함된 일일 스냅샷입니다. 저장소 도구를 사용하려면 FlowStudio for Teams 또는 MCP Pro+ 구독이 필요합니다.
각 기술은 Agent Skills 사양을 따르며 호환되는 모든 에이전트와 작동합니다.
지원되는 에이전트
Copilot, Claude Code, Codex, OpenClaw, Gemini CLI, Cursor, Goose, Amp, OpenHands
빠른 시작
Claude Code 플러그인으로 설치
승인 후 Claude 플러그인 마켓플레이스를 통해 제공됩니다. 로컬에서 테스트하려면:
git clone https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills.git
claude --plugin-dir ./power-automate-mcp-skills그런 다음 MCP 서버를 연결합니다:
claude mcp add --transport http flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp \
--header "x-api-key: <YOUR_TOKEN>"mcp.flowstudio.app에서 토큰을 받으세요.
Codex에 설치
Codex 세션 내에서 기술을 직접 설치합니다:
$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-governance그런 다음 ~/.codex/config.toml에서 MCP 서버를 연결합니다:
[mcp_servers.flowstudio]
url = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"
[mcp_servers.flowstudio.http_headers]
x-api-key = "<YOUR_TOKEN>"skills.sh를 통해 설치
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-governanceClawHub를 통해 설치
npx clawhub@latest install power-automate-mcpSmithery를 통해 설치
npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp수동 설치
기술 폴더를 프로젝트의 .github/skills/ 디렉토리(또는 에이전트가 기술을 검색하는 위치)로 복사합니다.
MCP 서버 연결
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>" }
}
}
}mcp.flowstudio.app에서 토큰을 받으세요.
실제 디버깅 예시
다음은 데모가 아닌 실제 프로덕션 조사 사례입니다.
자식 흐름의 식 오류 —
contains(string(...))이 중첩된 속성에서 충돌했습니다. 에이전트가 부모 흐름에서 자식 흐름으로, 루프 반복을 통해 추적하여 실패한 입력을 찾았습니다. 포털에는 컨텍스트 없이 "ExpressionEvaluationFailed"가 표시되었습니다.흐름 버그가 아닌 데이터 입력 문제 — 사용자가 연달아 두 개의 "버그"를 보고했습니다. 에이전트는 둘 다 데이터 입력 오류(이메일의 쉼표 누락, CC 필드의 단일 주소)임을 증명했습니다. 흐름은 올바랐습니다. 몇 초 만에 진단되었습니다.
Null 값으로 인한 자식 흐름 충돌 — 레코드의 38%에 이름이 null일 때
split(Name, ', ')가 충돌했습니다. 에이전트가 부모에서 자식으로, 루프에서 작업으로 추적하여 근본 원인을 찾고update_live_flow를 통해 수정 사항을 배포했습니다.
필수 조건
FlowStudio MCP 구독 (모든 실시간 도구)
저장소 도구(모니터링, 거버넌스)의 경우: FlowStudio for Teams 또는 MCP Pro+
MCP 엔드포인트:
https://mcp.flowstudio.app/mcpAPI 키 / JWT 토큰 (
x-api-key헤더로 전달)
저장소 구조
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 MITGitHub에서 사용 가능
Copilot, Claude 및 모든 MCP 호환 에이전트와 작동합니다.
awesome-copilot (병합됨)
skills.sh (3천 건 이상 설치)
Smithery (게시됨)
ClawHub (v1.1.0)
기여
기여를 환영합니다. 각 기술 폴더에는 필수 프런트매터가 포함된 SKILL.md가 있어야 합니다. 형식은 기존 기술을 참조하세요.
라이선스
키워드: Power Automate 디버깅, 흐름 실행 기록, 식 평가 실패, 자식 흐름 실패, 중첩된 작업 오류, 루프 반복 출력, 에이전트 자동화 MCP, Power Platform AI, 흐름 정의 배포, 실패한 실행 재제출, 흐름 모니터링, 거버넌스, CoE, 고아 감지, 커넥터 감사, 아카이브 점수, 제작자 인벤토리
This server cannot be installed
Maintenance
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ninihen1/power-automate-mcp-skills'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server