Trabajar con el servidor MCP de Power Apps

El protocolo de contexto de modelo (MCP) es un protocolo abierto que permite una integración perfecta entre aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas y orígenes de datos externos. El agente puede usar el servidor MCP de Power Apps para comunicarse con Power Apps, lo que proporciona supervisión humana adecuada o flujos de trabajo agente.

El Power Apps servidor MCP equipa al agente con dos tipos de funcionalidades:

• Automatizar tareas repetitivas de aplicaciones:

  El Power Apps servidor MCP permite a los agentes usar herramientas avanzadas de aplicaciones desarrolladas en Power Apps. Por ejemplo, las funcionalidades del agente de entrada de datos que estaban disponibles anteriormente como una característica de inteligencia artificial a petición ahora son accesibles para cualquier agente a través de Power Apps servidor MCP. Para usarlos, cree el agente, configure la herramienta MCP y lo dirija al contenido no estructurado para que pueda generar registros de Dataverse con revisión y aprobación humanas a través de la fuente del agente mejorada.

• Supervisión de la actividad del agente:

  El servidor MCP de Power Apps también proporciona herramientas especializadas a los usuarios empresariales para supervisar cualquier actividad del agente en el feed del agente. Los agentes ahora pueden ceder el control a los seres humanos para asistencia, revisión y dirección con las herramientas de MCP. Estas herramientas proporcionan a los creadores mucho más control sobre las tareas que quieren publicar en la fuente del agente y cuando necesitan la intervención de un agente humano.

Las herramientas de MCP de Power Apps mejoran cuanto más las use. Por ejemplo, cuando haces correcciones a las sugerencias en el lienzo del agente, la herramienta de entrada de datos mejora basándose en tus correcciones. Para usar las capacidades mejoradas del feed del agente, habilite y configure el servidor MCP de Power Apps desde Microsoft Copilot Studio. Una vez configurado, puede invocar las herramientas del servidor MCP de Power Apps a partir de instrucciones del agente utilizando lenguaje natural.

Más información: Crear un agente autónomo conectado a Power Apps servidor MCP

Incorporación del agente para usar el servidor MCP de Power Apps

Para configurar un agente existente que se encontraba en la versión anterior de la fuente del agente para usar el servidor MCP de Power Apps, debe hacer lo siguiente:

1. Agregue el servidor MCP de Power Apps a su agente. Para ello, abra el agente en Copilot Studio y seleccione Agregar herramienta.

2. Busque Power Apps MCP Server.

3. Seleccione Agregar y configurar.

4. Actualice las instrucciones del agente para usar cada una de las herramientas del servidor MCP de Power Apps en el momento adecuado durante la orquestación. Hay ejemplos de cómo hacerlo en el resto de este documento.

5. Guarde y publique su agente.

Lista de herramientas

Una vez conectado al Power Apps servidor MCP, el agente puede elegir entre varias herramientas en el entorno de Power Platform. Estas herramientas pueden generar elementos de la fuente del agente que representan diferentes experiencias de usuario, como una vista dividida para agentes de ingreso de datos o la navegación directa a un registro para escenarios request_for_assistance.

registro_para_revisar

Registra el trabajo completado del agente en el feed del agente para revisión. La log_for_review herramienta está pensada para escenarios en los que un agente tiene suficiente información para actuar de forma autónoma, pero el usuario debe tener en cuenta lo que el agente ha hecho. Esta herramienta puede considerarse como una manera de supervisar pasivamente las acciones de alta confianza o de bajo riesgo realizadas por los agentes. Es más adecuado para decisiones que se pueden revisar o revertir fácilmente si el agente llega a realizar la acción de manera incorrecta. Además del título, la descripción y los pasos, también puede pedir a la herramienta que agregue un vínculo al registro de Dataverse pertinente o a una dirección URL externa de la aplicación. Si una acción del agente toca varios registros de Dataverse, puede indicar al agente a qué registro debe navegar en conexión con la tarea creada. Podría ser el vínculo al registro que creó el agente mediante el servidor MCP de Dataverse o un vínculo de registro presente en contexto como el registro que desencadenó la ejecución del agente. Estas tareas se muestran en la pestaña Completado del canal del agente.

Instrucción de ejemplo

Cuando el cliente realiza una reserva desde el portal, este agente debe registrar los detalles para su revisión. El título del artículo de revisión debe basarse en el número de referencia de reserva y debe usar el prefijo exacto "Review Web Booking: ". En la descripción de la revisión, escriba un resumen conciso de la reserva que incluye campos principales, como Referencia de reserva, Fecha de reserva, Número de asiento y Estado, por lo que un revisor puede comprender rápidamente lo que se procesó sin abrir el registro. Asegúrese de que la descripción se lee como un párrafo corto y refleja con precisión los valores actuales del registro de reserva. Incluya el razonamiento en pasos. Además, incluye un enlace al registro de reserva.

request_assistance

El propósito previsto de la request_assistance herramienta es permitir que los agentes muestren errores, escalaciones o excepciones a los usuarios, para que puedan tomar las medidas adecuadas. Como creador, puede definir los escenarios en los que hacer que el agente use la herramienta request_assistance. Crea una tarea para la fuente del agente que se rellena en la sección Necesita atención del mismo. Se trata de una operación asincrónica que llama al agente de Microsoft Copilot Studio que espera hasta que el humano complete la acción. Para más información sobre completar la actividad de la fuente de acciones, vaya a Supervisar agentes en aplicaciones controladas por modelos con fuentes de agentes (versión preliminar)

Puede observar el estado en curso de la ejecución del agente en la pestaña de actividad al ver el agente en Copilot Studio. Una vez que el usuario complete la actividad desde el suministro de datos del agente, el control vuelve al agente a través de una devolución de llamada y el agente podrá completar la tarea.

Al igual que con la herramienta log_for_review, puede controlar la salida de la tarea para el título, la descripción y los pasos, y puede indicar al agente de manera específica qué vínculo asociar a una tarea determinada.

Instrucción de ejemplo

Al activarse este agente con la creación de un nuevo caso de soporte técnico, debe solicitar asistencia. Para la solicitud, establezca el título anteponiendo "Asistencia necesaria: " al valor de incidencia. En la descripción de la tarea se incluye el tipo de problema, la descripción del problema, la fecha notificada y el valor resuelto. Incluya los pasos de razonamiento. Incluya también un vínculo al registro de problemas de Dataverse relacionado. Una vez que el usuario complete la tarea, continúe procesando estableciendo el estado del caso en Cerrado.

Diseñe su usuario en el ciclo de interacción

Antes de escribir las instrucciones del agente, decida dónde pertenece la supervisión humana en el flujo de trabajo. Use las siguientes preguntas para identificar qué momentos deben usar request_assistance, cuáles deben usar log_for_review y cuáles puede controlar el agente de forma autónoma.

Instrucciones de ejemplo por patrón

Regla explícita:

"Para cualquier reclamación con una cantidad estimada de pérdida superior a $5.000, use request_assistance para enrutar la notificación al ajustador asignado antes de continuar".

Juicio dinámico:

"Si la causa de pérdida es ambigua o los documentos de notificación entran en conflicto entre sí, use request_assistance para marcar la notificación para la revisión del ajustador".

Supervisión pasiva:

"Después de completar la determinación de cobertura, utilice log_for_review para registrar el resultado y confirmar que la reclamación se ha aprobado para avanzar".

Ejemplo: Agente encargado de determinar la cobertura del seguro del propietario

En el ejemplo siguiente se muestra cómo se aplican estos patrones a un flujo de trabajo completo y real.

El agente se desencadena automáticamente cuando se envía una nueva reclamación. Extrae la política, los endosos y los documentos de apoyo pertinentes de Dataverse, y a continuación razona sobre ellos para producir una determinación de cobertura, comprueba si la política estaba activa, si el riesgo reclamado está cubierto y si los conflictos de documentos afectan la confianza en el resultado.

Desde allí, el agente usa el servidor MCP de Power Apps para mostrar los resultados en la fuente del agente en función de lo que encontró. Si la reclamación es ambigua, entra en conflicto o requiere juicio del ajustador, el agente usa request_assistance para crear una tarea para el ajustador asignado con el contexto que necesitan para actuar. Si la reclamación es clara, el agente usa log_for_review para registrar el resultado pasivamente y no se requiere ninguna acción. Cuando un ajustador completa una tarea, el agente reanuda su actividad, lee la decisión, actualiza el registro de la reclamación y registra un aviso de finalización en el feed.

El resultado es un flujo de trabajo, en el que el agente gestiona el volumen de rutina de forma autónoma e involucra a un humano, solo en puntos genuinos de decisión, con suficiente contexto para que el ajustador de seguros pueda actuar inmediatamente.

invoke_data_entry

La invoke_data_entry herramienta simplifica la creación de registros de Dataverse mediante la extracción de información estructurada de entradas no estructuradas, como correos electrónicos, mensajes o documentos. Cuando se invoca desde un agente de Copilot Studio, analiza automáticamente el contenido entrante, rellena el formulario adecuado con los datos extraídos y presenta la entrada propuesta como una tarea en la fuente del agente para la revisión y aprobación del usuario. Requiere revisión de la entrada propuesta por un usuario antes de crear el registro. Los registros nunca se crean automáticamente con la invoke_data_entry herramienta . Esto permite una captura rápida y confiable de datos con un esfuerzo manual mínimo.

Instrucción de ejemplo: agente activado por un correo electrónico compartido

Usted es el agente generador de ideas de viaje. Su trabajo consiste en procesar correos electrónicos entrantes y crear registros de idea de viaje en Dataverse.

Cuando llega un correo electrónico:

1. Determine si contiene información relacionada con viajes (ya sea en el cuerpo del correo electrónico o datos adjuntos).

2. Use la invoke_data_entry herramienta para crear un registro de idea de viaje con la información extraída en las columnas siguientes:

   • cr3ea_title
   • cr3ea_descripción
   • cr3ea_triptype
   • cr3ea_customername
   • cr3ea_customeremail
   • cr3ea_customerphone
   • cr3ea_destinationcity
   • cr3ea_travelstart
   • cr3ea_travelend
   • cr3ea_número_de_viajeros
   • cr3ea_budgetusd
   • cr3ea_specialrequests

3. Si falta información, cree el registro con datos disponibles: deje vacíos los campos desconocidos.

Funcionamiento de la herramienta invoke_data_entry

Al configurar un agente de Copilot Studio para usar el servidor MCP de Power Apps y habilitar la herramienta invoke_data_entry, el agente sigue este proceso:

1. Un desencadenador de agente se activa dependiendo de la configuración: por ejemplo, la llegada de un correo electrónico a un buzón supervisado o la carga de un nuevo documento en SharePoint.
2. El agente analiza el contenido entrante y las instrucciones para determinar si se debe usar la invoke_data_entry herramienta.
3. Si es necesario, se invoca la herramienta invoke_data_entry, pasando el contenido de entrada y las columnas de la tabla de Dataverse de destino para la predicción.
4. La herramienta procesa la entrada, extrae información relevante y rellena un formulario de Dataverse con valores sugeridos para cada columna asignada.
5. Aparece una tarea en la fuente del agente. Al seleccionarla, se abre la experiencia de revisión de entrada de datos. El panel izquierdo muestra la entrada original y el panel derecho muestra el formulario rellenado con valores sugeridos.
6. El usuario puede revisar los valores extraídos, realizar correcciones si es necesario y, a continuación, guardar el registro en Dataverse.

Proporcionar comentarios

Para proporcionar comentarios sobre la herramienta invoke_data_entry:

1. Abra una tarea invoke_data_entry en el feed del agente.
2. Seleccione el botón de sugerencias en el encabezado de la tarea.
3. Elija dar un cumplido, notificar un problema o hacer una sugerencia.

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