重要
Microsoft Agent 365 の早期アクセスを利用するには、フロンティア プレビュープログラムに参加する必要があります。 フロンティアは、Microsoft の最新の AI イノベーションと直接接続します。 Frontier のプレビューは、お客様の契約書に記載されている既存のプレビュー利用規約に従います。 これらの機能は現在開発中であるため、提供状況や機能は今後変更される可能性があります。
概要
| 表示名称 | プロパティ |
|---|---|
| Microsoft Dataverse MCP サーバー | Dataverseを扱うためのツールを含むMCPサーバー。 |
使用可能なツール
| ツール | プロパティ |
|---|---|
| create_record | ユーザーが指定した Dataverse テーブルに新しいレコードを挿入できるようになります。 作成が成功すると、ツールは新規追加された行のグローバル一意識別子 (GUID) を返します。これにより、下流の操作やワークフローとのシームレスな連携が可能になります。 |
| describe_table | 指定された Dataverse テーブルの完全な T-SQLスキーマを取得します。これにはフィールド名、データ型、およびリレーションシップが含まれます。 これにより、開発者はクエリを構築し、データ モデルを効果的に管理するためのテーブルの構造を明確に理解できます。 |
| list_tables | 現在の Dataverse 環境内で使用可能なすべてのテーブルの包括的な一覧を返します。 これにより、ユーザーは組織環境内のデータ環境を迅速に発見し、ナビゲートできるようになります。 |
| read_query | SELECT ステートメントを実行して Dataverse データに直接クエリを実行し、指定したフィルターと条件に基づいて結果を返します。 動的なデータの取得が必要となるデータ探索、分析、統合のシナリオに最適です。 |
| update_record | ユーザーが、レコードの一意の識別子 (GUID) と更新対象のフィールドを指定することで、Dataverse テーブル内の既存レコードを変更できるようにします。 これにより、データの効率的なメンテナンスと同期が保証されます。 |
| create_table | スキーマ (列名、データ型、リレーションシップを含む) を定義することで、新しい Dataverse テーブルの作成ができるようになります。 このツールは、進化するビジネス ニーズに合わせた柔軟なスキーマ管理をサポートします。 |
| update_table | 既存テーブルのスキーマやメタデータの変更 (新しい列の追加、フィールド名の変更、制約の更新など) を、既存のデータやワークフローを妨げることなく容易に行うことができます。 |
| delete_table | Dataverse 環境からテーブルを完全に削除します。これには関連するスキーマとデータも含まれます。 この操作は、ガバナンスのコンプライアンスを確保するために、適切なアクセス許可を持つユーザーに制限されます。 |
| delete_record | 特定のレコードを、一意識別子を使用して、Dataverse テーブルから削除します。 この操作では、効率的なデータのライフサイクル管理と保存ポリシーの遵守をサポートします。 |
| 検索 | Dataverse 全体でのキーワード検索を可能にし、ユーザーが特定のレコード、エンティティ、またはフィールドを効率的に検索できるようになります。 このツールは、大規模なデータセット内での探索的分析や表の発見に特に有用です。 |
| フェッチ | Dataverseからテーブル名とレコードIDを使って完全なレコード詳細を取得します。 このツールは、レコードのデータを完全に可視化し、監査、レポート、AI 主導の分析情報をサポートします。 |
主な機能
データの作成とインジェスト
ビジネス レコード、構成、または運用エンティティの新しいデータを Dataverse テーブルに設定します。
ツールでの操作 :
- create_record – Dataverse テーブルに新しい行を挿入し、レコードの GUID を返します。これによりダウンストリームの自動化やリンクが可能になります。
- create_table – 開発者または管理者は、指定されたスキーマを持つ新しいテーブルを定義してビジネス データを格納できます。
データの探索と検出
既存のデータモデルの構造を理解し、Dataverse内で利用可能なテーブルを特定しましょう。
ツールでの操作 :
- list_tables – 接続された Dataverse 環境で使用できるすべてのテーブルを一覧表示します。
- describe_table – 列、型、リレーションシップなど、選択したテーブルの T-SQL スキーマを取得します。
データ クエリと分析
Copilot の推論や開発者ワークフロー向けに、ビジネスデータを取得、分析、または検証します。
ツールでの操作 :
- read_query – SELECT クエリを実行して、Dataverse テーブルからフィルター処理されたデータをフェッチします。
- search – キーワードを使用して Dataverse 全体を検索し、特定の条件に一致するレコードを検索します。
- fetch – エンティティ名と ID を使用することで、レコードの詳細情報を取得し、詳細な分析を行います。
データの更新とメンテナンス
既存のデータを変更するか、変更するビジネス ロジックまたはプロセスに合わせてスキーマを更新します。
ツールでの操作 :
- update_record – ステータス、所有者、優先度など、既存のレコードのフィールドを更新します。
- update_table – テーブルのスキーマやメタデータを調整します。 例えば、新しい列の追加やフィールドの名前の変更などです。
データの削除とライフサイクル管理
データ ガバナンスの維持と同時に、保持ポリシーの管理、不要なレコードやテーブルのクリーンアップをします。
ツールでの操作 :
- delete_record – GUID による特定のレコードを削除し、自動化されたクリーンアップや GDPR 準拠の削除をサポートします。
- delete_table – 使用されていないテーブルまたは非推奨のテーブルを Dataverse から安全に削除します。
インテリジェント Copilot と AI シナリオ
Microsoft Copilot StudioやClaude DesktopのようなAIの副操縦士やエージェントが、Dataverseデータを安全に解析できるようにします。
ツールでの操作 :
- search、read_query、fetch – Copilot が企業データを使用して動的に位置特定、解釈、応答できるようにします。
- create_record と update_record – 会話型ワークフローの一環として、Copilot が新しいアクションをログに記録したり、既存のレコードを変更したりできるようにします。