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Flow Studio - Power Automate MCP Server

by ninihen1
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FlowStudio MCP — 面向 AI 智能体的 Power Automate 技能

让你的 AI 智能体拥有与你在 Power Automate 门户中相同的可见性，甚至更多。 Graph API 仅返回顶层运行状态 — 智能体无法查看操作输入、循环迭代或嵌套失败。Flow Studio MCP 将这一切完全暴露出来。

智能体通过 MCP 调试 Power Automate 流

你可以通过点击门户网站找到根本原因。但你的智能体做不到 — 除非它拥有 MCP。

门户网站向人类展示了一切 — 但智能体通过 Graph API 只能看到顶层错误

有了 Flow Studio MCP，智能体可以看到你所看到的内容

何时需要此工具

  • 你的智能体能看到流失败了，但不知道原因 — Graph API 仅返回状态码

  • 你希望你的智能体能像你在门户中一样查看操作级别的输入和输出

  • 一个循环有数百次迭代，其中一些产生了错误的输出 — 在门户中你需要逐个点击查看，但智能体可以一次性扫描所有迭代的输入和输出

  • 你希望在不打开管理中心的情况下检查整个租户的流健康状况、失败率和制作者活动

  • 你需要大规模分类流、检测孤立资源或审计连接器 — 而无需安装 CoE 入门套件

  • 你厌倦了在智能体和门户之间充当中间人

Related MCP server: MCP Power Automate

Graph API 与 Flow Studio MCP 的对比

核心区别：Graph API 为你的智能体提供运行状态。MCP 为你的智能体提供每个操作的输入和输出。

智能体可见内容

Graph API

Flow Studio MCP

运行成功或失败

是

是

操作输入和输出

否

是

除状态码之外的错误详情

否

是

子流运行详情

否

是

循环迭代数据

否

是

流定义（读 + 写）

有限

完整 JSON

重新提交 / 取消运行

有限

是

缓存的流健康状况与失败率

否

是

制作者 / Power Apps / 连接清单

否

是

治理元数据（标签、影响、所有者）

否

是

技能

技能

描述

power-automate-mcp

连接并操作 Power Automate 云端流 — 列出流、读取定义、检查运行、重新提交、取消

power-automate-debug

用于调查失败流的分步诊断流程

power-automate-build

从零开始构建、搭建和部署 Power Automate 流定义

power-automate-monitoring

流健康状况、失败率、制作者清单、Power Apps、环境和连接计数

power-automate-governance

按影响分类流、检测孤立项、审计连接器、管理通知、计算归档分数

前三个技能使用实时 Power Automate API 调用。监控和治理技能使用缓存存储 — 包含聚合统计数据、补救提示和治理元数据的每日快照。存储工具需要 FlowStudio for Teams 或 MCP Pro+ 订阅。

每个技能都遵循 Agent Skills 规范，并适用于任何兼容的智能体。

支持的智能体

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

快速入门

作为 Claude Code 插件安装

审批后可通过 Claude 插件市场获取。本地测试：

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

然后连接 MCP 服务器：

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

在 mcp.flowstudio.app 获取你的令牌。

在 Codex 中安装

在 Codex 会话中，直接安装技能：

$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

然后在 ~/.codex/config.toml 中连接 MCP 服务器：

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

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

通过 skills.sh 安装

搜索 skills.sh 上的 flowstudio，或者：

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

通过 ClawHub 安装

npx clawhub@latest install power-automate-mcp

通过 Smithery 安装

npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp

手动安装

将技能文件夹复制到你项目的 .github/skills/ 目录中（或智能体发现技能的任何位置）。

连接 MCP 服务器

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>" }
    }
  }
}

在 mcp.flowstudio.app 获取你的令牌。

真实调试示例

这些来自真实的生产调查，而非演示。

  • 子流中的表达式错误 — contains(string(...)) 在嵌套属性上崩溃。智能体追踪父流、进入子流、遍历循环迭代，并找到了失败的输入。门户仅显示 "ExpressionEvaluationFailed" 且无上下文。

  • 数据录入问题，而非流错误 — 用户连续报告了两个“错误”。智能体证明两者都是数据录入错误（电子邮件中缺少逗号，抄送字段中只有一个地址）。流本身是正确的。在几秒钟内完成诊断。

  • 空值导致子流崩溃 — 当 38% 的记录具有空名称时，split(Name, ', ') 崩溃。智能体追踪从父流到子流、循环再到操作，找到了根本原因，并通过 update_live_flow 部署了修复程序。

先决条件

  • FlowStudio MCP 订阅（所有实时工具）

  • 对于存储工具（监控、治理）：FlowStudio for Teams 或 MCP Pro+

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

  • API 密钥 / JWT 令牌（作为 x-api-key 标头传递）

仓库结构

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

在 GitHub 上可用

适用于 Copilot、Claude 和任何兼容 MCP 的智能体。

贡献

欢迎贡献。每个技能文件夹必须包含一个带有必要 frontmatter 的 SKILL.md。请参阅现有技能以了解格式。

许可证

MIT

关键词：Power Automate 调试, 流运行历史, 表达式评估失败, 子流失败, 嵌套操作错误, 循环迭代输出, 智能体自动化 MCP, Power Platform AI, 流定义部署, 重新提交失败的运行, 流监控, 治理, CoE, 孤立项检测, 连接器审计, 归档分数, 制作者清单

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
1dResponse time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

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