記事公開日 2025/07/30

Copilot Studio エージェントで MCP サーバー使ってみた

はじめに
作成手順

エージェントの作成
カスタムコネクタの作成
エージェントの設定
動作確認

最後に

はじめに

Copilot Studio のエージェントで、MCPサーバーを利用してみたのでご紹介しようと思います。
※MCPサーバーについては、「Azure AI エージェントサービスを使って MCP サーバを作成してみた」をご確認下さい。

今回の構成は、Copilot Studio のエージェントをUIに利用して、Microsoft Learn Docs MCP Server にリクエストを送る構成としました。

作成手順

１．エージェントの作成

まずは、以下手順でエージェントを準備します。

１．Copilot Studio を開き、[エージェント] → [新しいエージェント]をクリックします。

２．オーケストレーションの機能を利用するので、言語を「英語(en-US)」に変更して、[作成]をクリックします。
※オーケストレーションの機能は、現在、英語のみでサポートされています。
　生成オーケストレーションの使用についてよくあるご質問

３．エージェントが作成されたら、詳細セクションの[編集]をクリックします。

４．名前、説明を入力して、保存をクリックします。

５．[生成AIを有効化する]をクリックし、オーケストレーションを有効化します。

２．カスタムコネクタの作成

続いて、MCPサーバーの接続に使用するカスタムコネクタを作成します。

１．ツールセクションより、[ツールを追加する]をクリックします。

２．[新しいツール]をクリックします。

３．[カスタムコネクタ]をクリックします。

４．[カスタムコネクタの新規作成]を選択肢、[OpenAPI ファイルをインポートします]をクリックします。

５．コネクタ名、OpenAPI ファイルをインポートしますを設定し、[続行]をクリックします。

OpenAPI ファイルは以下内容のファイルを使用しました。

【ms_learn_mcp.yaml】

swagger: '2.0' 
info:
  title: MCP Server TEST
  description: Microsoft Learn Docs MCP Server に接続します。
  version: 1.0.0
host: learn.microsoft.com
basePath: /api
schemes:
  - https
paths:
  /mcp:
    post:
      summary: Microsoft Learn Docs MCP Server
      x-ms-agentic-protocol: mcp-streamable-1.0
      operationId: InvokeMCP
      responses:
        '200':
          description: Success

６．[コネクタの作成]をクリックして、カスタムコネクタを作成します。

７．Copilot Studio のサイトに戻り、更新ボタンをクリックします。

８．[モデルコンテキストプロトコル]より、追加したカスタムコネクタをクリックします。

９．[未接続]をクリックして、接続情報を作成します。

１０．[新しい接続を作成する]を選択します。

１１．[作成]をクリックします。

１２．接続が追加されたことを確認し、[エージェントに追加する]をクリックします。

１３．カスタムコネクタがツールに追加されます。

３．エージェントの設定

最後にエージェントの指示を設定します。

１．指示セクションの[編集]をクリックします。

２．指示を入力して、[保存]をクリックします。

４．動作確認

テストパネル下部のフィールドにメッセージを入力して、動作確認します。
テストパネルが表示されていない場合は、[テスト]をクリックすると表示できます。

質問を入力すると日本語に翻訳されていませんが、回答が返ってきました。

エージェントに翻訳を指示すると日本語になりました。
少し手間ですが、英語で回答されても何とか使えそうです。

また、活動マップよりMCPサーバーへ問い合わせできていることが確認できました。

最後に

カスタムコネクタを作成するひと手間で、MCPサーバーを利用することができました。
今後、さまざまなMCPサーバーが登場すれば、AIは多くのツールやサービスとスムーズに連携できるようになり、より幅広い業務への活用が期待されます。

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