FlowStudio MCP — навыки Power Automate для ИИ-агентов

Дайте вашему ИИ-агенту ту же видимость, что есть у вас на портале Power Automate, — и даже немного больше. Graph API возвращает только статус запуска верхнего уровня — агенты не видят входные данные действий, итерации циклов или вложенные сбои. FlowStudio MCP раскрывает всё это.

Вы можете открыть портал и найти корневую причину. Ваш агент не может — пока у него нет MCP.

Когда это нужно

• Ваш агент видит, что поток завершился сбоем, но не понимает, почему — Graph API возвращает только коды статуса

• Вы хотите, чтобы агент видел входные и выходные данные на уровне действий, как вы можете на портале

• Цикл содержит сотни итераций, и некоторые дали некорректный результат — на портале вам пришлось бы кликать по каждой, а агент может просканировать входные и выходные данные всех итераций сразу

• Вы хотите проверять работоспособность потоков, частоту сбоев и активность makers по всему тенанту, не открывая центр администрирования

• Вам нужно классифицировать потоки, находить осиротевшие ресурсы или аудировать коннекторы в масштабе — без установки CoE Starter Kit

• Вы устали быть посредником между агентом и порталом

Related MCP server: MCP Power Automate

Graph API против FlowStudio MCP

Ключевое различие: Graph API даёт агенту статус запуска. MCP даёт агенту входные и выходные данные каждого действия.

Навыки

Первые три навыка используют реальные вызовы API Power Automate. Навыки мониторинга и управления используют кэшированное хранилище — ежедневный снимок с агрегированной статистикой, подсказками по исправлению и метаданными управления. Для инструментов хранилища требуется подписка FlowStudio for Teams или MCP Pro+.

Каждый навык соответствует спецификации Agent Skills и работает с любым совместимым агентом.

Поддерживаемые агенты

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

Руководства

Полные пошаговые руководства на learn.flowstudio.app:

• Начало работы — установка FlowStudio MCP для любого агента

• Создание потоков с помощью ИИ-агентов — разобранный пример из 3 шагов

• Vibe-кодинг Power Automate — опишите поток — агент его построит

• Power Automate в VS Code — работа с потоками из вашего редактора

• Отладка сбойного потока — поиск корневой причины по данным уровня действий

• По агентам: ChatGPT · Claude · GitHub Copilot · Copilot Studio · Codex

Быстрый старт

Подключение из ChatGPT или claude.ai

Войдите с помощью учётной записи Microsoft, а не вставляйте ключ. Добавьте https://mcp.flowstudio.app/mcp/oauth как коннектор в ChatGPT (включив режим разработчика) или в claude.ai, затем следуйте подсказкам входа. Пошаговое руководство: ChatGPT для Power Automate.

Установка в качестве плагина Claude Code

Доступен в маркетплейсе плагинов Claude после одобрения. Для локального тестирования:

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

Затем подключите MCP-сервер:

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

Получите токен на mcp.flowstudio.app.

Установка в Codex

Внутри сессии Codex установите навыки напрямую:

$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

Затем подключите MCP-сервер в ~/.codex/config.toml:

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

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

Установка через skills.sh

Найдите flowstudio на skills.sh или:

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

Установка через ClawHub

npx clawhub@latest install power-automate-mcp

Установка через Smithery

npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp

Ручная установка

Скопируйте папку(-и) навыков в каталог .github/skills/ вашего проекта (или туда, где ваш агент обнаруживает навыки).

Подключение MCP-сервера

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>" }
    }
  }
}

Получите токен на mcp.flowstudio.app.

Реальные примеры отладки

Это примеры из реальных расследований в продакшене, а не демо.

• Ошибка выражения в дочернем потоке — contains(string(...)) упал на вложенном свойстве. Агент проследил путь от родительского потока к дочернему, прошёл по итерациям цикла и нашёл сбойные входные данные. Портал показал «ExpressionEvaluationFailed» без контекста.

• Ошибка ввода данных, а не баг потока — Пользователь сообщил о двух «багах» подряд. Агент доказал, что оба были ошибками ввода данных (пропущенная запятая в email, единственный адрес в поле CC). Поток был корректным. Диагноз поставлен за секунды.

• Значение NULL вызывает сбой дочернего потока — split(Name, ', ') падал, когда у 38% записей Name был равен NULL. Агент проследил путь от родительского потока к дочернему, затем к циклу и действию, нашёл корневую причину и развернул исправление через update_live_flow.

Предварительные требования

• Подписка MCP FlowStudio (все живые инструменты)

• Для инструментов хранилища (мониторинг, управление): FlowStudio for Teams или MCP Pro+

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

• API-ключ / JWT-токен (передаётся в заголовке x-api-key)

Структура репозитория

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

Доступно на GitHub

Работает с Copilot, Claude, ChatGPT и любым MCP-совместимым агентом.

• awesome-copilot (включено)

• skills.sh (3K+ установок)

• Smithery (опубликовано)

• ClawHub (v1.1.0)

Вклад

Вклад приветствуется. Каждая папка навыка должна содержать SKILL.md с обязательными frontmatter-метаданными. Формат можно посмотреть в существующих навыках.

Лицензия

MIT

Ключевые слова: отладка Power Automate, история запусков потоков, сбой вычисления выражения, сбой дочернего потока, ошибки вложенных действий, вывод итераций цикла, автоматизация агентов MCP, Power Platform AI, развёртывание определения потока, повторный запуск неудачного выполнения, мониторинг потоков, управление, CoE, обнаружение осиротевших ресурсов, аудит коннекторов, оценка архивации, инвентаризация makers.