Copilot Studio から利用する自前 MCP Server を Azure Functions 上に構築する。
JSON-RPC 2.0 の最小実装、受信 Entra ID JWT 検証 / 送信 Managed Identity のキーレス認証、Private Endpoint 下でのデータ投入、Entra アプリ登録のスコープ公開と事前承認、デプロイの実測検証までを非対話スクリプトで完結させる。
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Copilot Studio のエージェントから 社内の業務データ（DB・ファイル共有・業務 API） を参照させるための 自前 MCP Server を Azure Functions 上に構築する。
役割分離: VNet / Private Endpoint / Managed Identity といった Azure 基盤の構成は azure-infra スキル に委譲する。本スキルは MCP プロトコル層・Entra 認可・データ投入・ Copilot Studio 登録 を担当する。
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| データ層は非公開、コンピュート層は公開 | SQL / Storage は Private Endpoint のみ。Function App の HTTP エンドポイントは公開する（Copilot Studio は SaaS からアウトバウンド接続するため、非公開にすると到達できない） |
| キーレス | 受信 = Entra ID Bearer JWT 検証、送信 = Managed Identity。関数キー・接続文字列・共有キーを使わない |
| プロトコルは最小実装 | initialize / tools/list / tools/call / ping のみ。SSE ストリーム・セッション管理は実装しないが、Streamable HTTP の規約には従う（Copilot Studio は Streamable のみ対応） |
| 成否はルート実測で判定 | デプロイの終了コードや ARM のメタデータを信用せず、HTTP プローブで実際のルートを確認する |
| 非対話で完走 | Azure 操作も auth_helper 経由（az login を手順に含めない）。→ 認証リファレンス |
| リファレンス | 内容 |
|---|---|
| MCP プロトコル最小実装 | JSON-RPC 2.0 の実装と Streamable HTTP の必須要件、ツール定義の書き方 |
| 認証モデル | 受信 JWT 検証 / 送信 Managed Identity の実装 |
| Private 環境でのデータ投入 | Private Endpoint 下でシードするための管理エンドポイントパターン |
| ファイルを読ませるツールの設計 | サイドカーテキストレイヤー・パストラバーサル対策・出力上限・プロンプトインジェクション防御 |
| SQL バックエンドのツール設計 | パラメータ化クエリ・集計軸のホワイトリスト・トークン寿命と接続プール・読み取り専用権限 |
| File / DB の認可とページ画像 | 本人認可、索引 ID、改訂・ページ照合、投入時画像キャッシュ、欠損404と実測ゲート |
| Copilot Studio への登録 | オンボーディングウィザード、コピペ用 MD 生成、OAuth 接続。OpenAPI 方式もここ |
| Copilot Studio の DLP 診断 | MCP ツールが DLP でブロックされた場合の読み取り診断と最小変更 |
| admin スキル | 明示依頼時・障害時だけの権限確認付き環境・DLP 診断、承認済みの最小修復 |
| .env サンプル | 本スキルのパラメータ |
| 異常系・トラブルシュート | 実際に踏んだ失敗と恒久対策 |
MCP は「エージェントがツール名と入力スキーマだけを見て呼ぶ」ため、実装より先にツール定義を決める。
list_* が無いと的外れな検索語で空振りする。name / description / inputSchema を確定する。→ protocol.md例: 部品DB MCP -> list_categories / search_parts / get_part_inquiries / search_inquiries
例: 文書共有 MCP -> list_categories / list_documents / get_document / search_documents
MCP Server を 保護対象 API として登録する。ここを飛ばすと、後でトークン取得が AADSTS650057 で失敗する。
python .github/skills/mcp-server/scripts/configure_entra_api.py
このスクリプトは以下を行う。
identifierUris に api://{app-id} を設定する。MCP.Access）を公開する。重要: スコープ公開と事前承認を 1 回の PATCH にまとめてはいけない。 新規スコープ ID が未登録扱いになり
InvalidValue ... delegatedPermissionIdsで失敗する。 スクリプトは 2 段階に分割して送信している。
azure-infra スキル の手順で以下を構築する。本スキル固有の要件のみ以下に示す。
| リソース | 本スキル固有の要件 |
|---|---|
| Function App | Flex Consumption + VNet 統合 + システム割り当て MI。HTTP は公開のまま |
| データストア | Private Endpoint のみ（publicNetworkAccess=Disabled・共有キー禁止） |
| RBAC | Function App の MI にデータ層へのデータプレーンロールを付与 |
| Functions 用ストレージ | 共有キー禁止のため AzureWebJobsStorage は使わず、AzureWebJobsStorage__accountName の ID ベース接続にする。MI に Storage Blob Data Owner が必要 |
| ファイル共有 | 共有の作成はマネジメントプレーンで行う（データプレーンのロールでは共有を作成できない） |
Function App の作成直後は AzureWebJobsStorage に共有キーの接続文字列が入る。共有キー禁止のストレージでは
この状態でホストが起動できず、デプロイは成功するのに全ルートが 404 になる。作成直後に必ず切り替える。
python .github/skills/mcp-server/scripts/configure_function_storage.py --app <function-app-name> --account <storage-account>
Azure Functions（Node.js 20 / TypeScript / v4 プログラミングモデル）で実装する。
<server-name>/
├── local.settings.json # ★ 必須（Step 5 参照）
├── host.json
├── package.json
├── src/
│ ├── functions/
│ │ ├── mcp.ts # route: mcp 認可 + JSON-RPC ディスパッチ
│ │ └── adminSeed.ts # route: seed-* 一時的なデータ投入用（Step 8 で削除）
│ ├── lib/
│ │ ├── auth.ts # 受信 JWT 検証
│ │ └── <datasource>.ts # 送信 Managed Identity アクセス
│ └── tools/
│ └── <domain>Tools.ts # ツール定義 + ハンドラ
authLevel: 'anonymous' にし、認可はコード側の JWT 検証で行う（関数キーを使わない）。src/index.ts は各関数モジュールを import するだけにする。存在しないモジュールを 1 行でも import すると worker が
起動できず、全ルートが 404 になる（関数を削除・退避したら import も必ず消す）。protocolVersion は 2025-03-26 以降をネゴシエート、GET / DELETE に 405）。これを外すと
curl では成功するのにコネクタ接続だけが失敗する。python .github/skills/mcp-server/scripts/deploy_mcp_function.py --project <path> --app <function-app-name>
このスクリプトは デプロイ前チェック → ビルド → publish → ルート実測検証 を通しで行う。手作業で func を叩かない。
事前チェックの内容（いずれも実際に失敗した事象への恒久対策）:
| チェック | 理由 |
|---|---|
local.settings.json の存在と FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME | 無いと Worker runtime cannot be 'None' で publish が失敗する。このファイルは .gitignore 対象のため clone 直後は存在しない |
func コマンドの実行可否 | npm グローバルインストールで zip が未展開のまま残ることがある。失敗時は自動で展開して復旧する |
ビルド出力（dist/）の存在 | 空パッケージのままデプロイされ、ルートが 404 になるのを防ぐ |
ビルド前の dist/ 削除 | tsc は dist/ をクリーンしない。削除した関数の .js が残り、ルートが復活する |
src/index.ts の相対 import が全て実在すること | 解決できない import が 1 行でもあると worker が起動できず、残すはずのルートまで含めて全滅する |
AzureWebJobsStorage が ID ベース接続であること | 共有キー禁止のストレージに接続文字列で繋ごうとするとホストが起動しない（Step 3） |
| publish 後のルート実測 | func publish は成功しても終了コード 1 と "appears to be unhealthy" を返すことがある。終了コードで判定しない |
ルートが 404 のままなら、ホストの起動ログで原因を特定する（0 functions loaded なら worker の起動失敗）。
python .github/skills/mcp-server/scripts/query_host_logs.py --component <app-insights-name>
データ層が Private Endpoint 内にあるため、ローカル PC からは接続できない。 VNet 統合された Function App 内の一時的な管理エンドポイント経由で投入する。
python .github/skills/mcp-server/scripts/seed_mcp_data.py
ADMIN_SEED_SECRET） で保護し、アプリ設定に置く。python .github/skills/mcp-server/scripts/verify_mcp_server.py
api://{app-id}/.default のトークンを取得し、Streamable HTTP 準拠の検査に続けて
tools/list でツール一覧、tools/call で実データが返ることを確認する。
ツール一覧が返るだけでは不十分で、必ず 1 つ以上のツールを実行して中身を見る。
投入用の管理エンドポイントを削除して再デプロイする（攻撃面を残さない）。
python .github/skills/mcp-server/scripts/cleanup_admin_endpoints.py --project <path> --app <function-app-name> --route seed-upload --route seed-sql
このスクリプトは関数ファイルの削除に加えて **`src/index.ts` から該当 `import` を除去**し、
`dist/` をクリーンしてから再デプロイする。どちらか一方でも漏れると、残すべき `mcp` を含む全ルートが落ちる。
`--route` は実際の削除対象すべてを列挙する必須引数。上記2ルートは例であり、関数登録の `route` と照合する。独自名の管理関数は自動検出されないため、削除計画に明示してから実行する。
2. アプリ設定から `ADMIN_SEED_SECRET` を削除する。
3. 残すルートが 401、削除したルートが 404 であることを HTTP で実測する。
4. Copilot Studio の MCP オンボーディングウィザードで、エージェントにツールとして追加する。
→ [copilot-studio-registration.md](references/copilot-studio-registration.md)
```powershell
python .github/skills/mcp-server/scripts/configure_connector_oauth.py --audience $env:MCP_API_AUDIENCE --secret-out .secrets/connector-oauth.json
python .github/skills/mcp-server/scripts/generate_copilot_studio_guide.py `
--server-name example-files-mcp `
--server-description "文書を検索して内容を取得します。" `
--server-url "https://<function-app>.azurewebsites.net/api/mcp" `
--display-name "文書 MCP 接続" `
--environment-id $env:POWER_PLATFORM_ENVIRONMENT_ID `
--output "<server-dir>/copilot-studio-connection.md"
Server name は 1～64 文字の英字・数字・ハイフン・ドットのみ。日本語や空白は
Power Platform の内部コネクタ名作成で 400 になるため、生成スクリプトが事前に拒否する。
生成する Scopes は <API scope> offline_access とする。offline_access がないとリフレッシュトークンが
発行されず、アクセストークン失効後に接続が Missing refresh token で無効になる。生成スクリプトが必ず付与する。
Copilot Studioで利用する場合は、エージェント固有の
https://copilotstudio.microsoft.com/c2/tenants/<tenant-id>/environments/<environment-id>/bots/<bot-schema>/channels/pva-studio/conversations/<conversation-id>/user-connections
を直接提示する。Power Apps / Power Automateのみで利用する場合は、コネクタ固有の
https://make.preview.powerapps.com/environments/<environment-id>/connections/available/<connector-id>
だけを提示し、Copilot Studio URLは出さない。
接続作成、サインイン、同意、Studioでの接続選択は利用者本人が行い、エージェントは事後検証を担当する。
接続作成後は pac connection list --environment <environment-id> で各接続のIDを取得し、
https://make.preview.powerapps.com/environments/<environment-id>/connections/<connector-id>/<connection-id>/details
形式のリンクを接続ごとに利用者へ提示する。接続の作成や再認証は代行しない。
OAuthポップアップはPower Appsへ戻るまで閉じない。認可中断で残った Error 接続は再利用せず、
個別詳細ページから削除して利用者本人が新しい接続を作成する。
生成 MD は Client secret を含む。MCP Server ごとに分け、先に .gitignore へ追加する。
pac connector download の apiProperties.json は clientSecretを含まない。そのまま
pac connector updateへ渡すと有効なsecretが失われるため、既存コネクタの更新には必ず次を使う。
python .github/skills/mcp-server/scripts/update_connector_oauth.py `
--environment $env:POWER_PLATFORM_ENVIRONMENT_ID `
--connector-id <connector-id> `
--secret-file .secrets/connector-oauth.json
認証は OAuth 2.0、構成は Manual を選ぶ。接続画面では任意の表示名も生成 MD から貼り付ける。
コネクタ作成後に表示された callback URL、または AADSTS50011 に表示された URI は、次で Entra に追加する。
python .github/skills/mcp-server/scripts/add_connector_redirect_uri.py `
--audience $env:MCP_API_AUDIENCE `
--redirect-uri "https://global.consent.azure-apim.net/redirect/<connector-id>"
This tool is blocked by your data loss prevention policy と表示された場合は、公開やポリシー変更を
繰り返さず、Copilot Studio の DLP 診断 に従って適用ポリシーと
コネクタ分類を読み取り確認する。認証は standard スキルの auth_helper.py に統一し、
PowerShell の対話サインインやブラウザ認証を追加しない。
DLP を解消したのに Edit 画面で Couldn't load MCP tools ... HTTP 401 が出る場合は、
DLP やアプリ登録を疑う前に必ず次のスクリプトで原因を分類する。
python .github/skills/mcp-server/scripts/diagnose_connector_token.py --apps $env:MCP_FUNCTION_APPS
繰り返す jwt expired と診断された場合は設定不備ではなく、Copilot Studio 側が保持する
アクセストークンが失効したまま更新されていないだけ。Copilot Studio（または Power Apps >
Connections）で対象コネクタの接続を選び、**再認証（reconnect）**すれば解消する。
詳細は troubleshooting.md を参照。
OpenAPI をコード管理する必要がある場合だけ、カスタムコネクタのインポート方式を使う。
複数の MCP Server を 1 エージェントに束ねる場合は、コネクタの description とエージェントの指示文の
**両方に「どの質問でどのサーバーを使うか」**を明記しないと選択を誤る。
エージェント本体の構築は copilot-studio-v2 スキル に委譲する。
agentConnectors.remoteMcpServer としても登録する。Server の実装は増えない
（API アプリを 1 つに集約しておけば登録が 2 系統になるだけ）。
→ cowork/references/custom-mcp-connector.mdlist_* 系があり、エージェントが語彙を獲得できるlocal.settings.json が存在し FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME が設定されているAzureWebJobsStorage__accountName による ID ベース接続になっている（接続文字列が残っていない）src/index.ts の相対 import が全て実在するモジュールを指しているtools/call で実データが返ることを確認したADMIN_SEED_SECRET をアプリ設定から消したauth_helper 経由で非対話に完走する（az login を要求しない）<API scope> offline_access が含まれ、再接続後に自動更新できるdiagnose_connector_token.py で
「未接続・トークン失効・その他」を切り分けたNo reviews yet. Tell others what you thought.
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Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する。通常開発では事前チェックせず、環境チェックの明示依頼時または開発・デプロイ障害時だけ診断する。依頼者の現在有効な委任権限と対象範囲を確認し、権限内の最小診断・承認済み修復・限定リトライ、権限不足なら管理者への依頼へ分岐する。環境・DLP・ACP・環境グループ・テナント戦略の確認と dry-run 付き管理操作を提供する。
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Copilot Studio 新 UI の Agent flows / Workflows を構築・公開・検証する。Dataverse レコード作成/更新トリガーから既存の発行済み Copilot Studio v2 を Agent ノードで呼ぶ標準経路、Code Apps との非同期要求/結果連携、および手動 Start + inline Agent の API ライフサイクル検証を扱う。
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株主総会の想定問答を、IR 抜粋（決算短信・説明資料・招集通知など）を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
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株主総会の想定問答を点検し、根拠の IR 抜粋に無い数値・存在しない根拠 ID・回答者や注意事項の抜け・趣旨の重複・下書きのまま残っているものを一覧にするスキル（書き込みはしない）。 Use when ユーザーが「想定問答を点検して」「根拠の無い数値が無いか確認して」「下書きの想定問答を一覧にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data）を使用する。書き込み・削除のツールは使わない。
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株主総会の質疑応答のリハーサル台本（議長・株主・回答役員の読み上げ原稿）を、承認済みの想定問答から作り、Dataverse のリハーサル台本テーブルへ登録するスキル。 Use when ユーザーが「リハーサルの台本を作って」「QA-001〜QA-010 で読み上げ原稿を作って」「番号を言わない株主も入れた台本を作って」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
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AI Builder の AI プロンプト（GPT Dynamic Prompt）を Dataverse API で作成し、Copilot Studio エージェントにツール（アクション）として追加する。Power Automate フローとの統合パターンも含む。
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