Verwenden des GitHub MCP-Servers mit Copilot-Chat
Nachdem Sie nun gesehen haben, wie MCP-Server die Funktionen von GitHub Copilot erweitern, gehen wir den nächsten Schritt durch: Kombinieren sie mit dem agentischen Modus von Copilot. Hier bewegt sich Copilot über die Reaktion auf Eingabeaufforderungen hinaus und beginnt als echter Mitarbeiter zu handeln, in der Lage, Workflows zu planen, auszuführen und zu verfeinern.
In dieser Lektion lernen Sie Folgendes:
- Was der Agent-Modus von Copilot ist und wie es sich von der Standardnutzung unterscheidet.
- Wie MCP-Server den Agentmodus verbessern, indem Copilot mit externen Daten und Tools verbunden wird.
- Die wichtigsten Vorteile der Kombination von MCP mit dem Agentmodus, z. B. Automatisierung und reduzierter manueller Aufwand.
- So wenden Sie bewährte Methoden an, um Copilot in agentischen Workflows effektiv zu leiten.
So verwenden Sie GitHub MCP Server mit Copilot Chat
Öffnen Sie den Copilot-Chat in Visual Studio Code, und wechseln Sie zum Agentmodus, um die MCP-Servertools zu aktivieren.
Klicken Sie auf "Tools auswählen", um alle verfügbaren MCP-Serverfunktionen anzuzeigen.
Sie können jetzt versuchen, ein neues Problem zu erstellen, ein Repository zusammenzufassen oder Einblicke in Ihre Arbeit mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu erhalten.
Folgen Sie den Eingabeaufforderungen im Copilot-Chat, um Ihre Aufgaben effizient auszuführen.
Agentenfunktionen von Copilot und MCP
Bisher haben wir gesehen, wie MCP-Server GitHub Copilot erweitern, indem wir sie mit externen Tools und Ressourcen verbinden. Aber was geschieht, wenn wir dies mit dem Agentmodus kombinieren? Hier wechselt Copilot von einem reaktionsfähigen Assistenten zu einem unabhängigen Mitarbeiter.
Was sind agentische Funktionen?
Agentische Funktionen bieten Copilot folgende Möglichkeiten:
Arbeiten Sie unabhängig, indem Sie Workflows mit mehreren Schritten ausführen, ohne dass eine konstante Anleitung erforderlich ist.
Treffen Sie Entscheidungen, indem Sie auswählen, welche Tools oder Ansätze basierend auf dem Kontext verwendet werden sollen. Passen Sie sich an, und verbessern Sie sie, indem Sie auf Feedback reagieren, ihren Ansatz anpassen und ergebnisse durchlaufen.
Mit anderen Worten, der Agent-Modus ermöglicht Copilot, Aufgaben auf eine Weise zu verarbeiten, die sich autonomer fühlt, fast wie ein Teamkollege, der das größere Bild versteht, anstatt nur einzelne Anweisungen zu folgen.
Wie MCP den Agentmodus stärker macht
Der Agentmodus ist eigenständig leistungsfähig. Wenn Sie jedoch MCP-Server hinzufügen, bieten Sie Copilot die Möglichkeit, über die sofortige Codierungsumgebung hinaus zu gelangen. Über MCP kann Copilot:
- Greifen Sie direkt auf externe Daten, APIs oder Unternehmenstools zu.
- Bleiben Sie auf mehreren Plattformen im Kontext, ohne dass Sie Anwendungen wechseln müssen.
- Führen Sie "agentische Schleifen" aus, in denen sie dynamisch Informationen sucht, Ergebnisse analysiert und die nächsten Schritte informiert macht, alles, ohne den Prozess von Grund auf neu zu starten.
Dies bedeutet, dass Copilot nicht nur auf eine einzige Eingabeaufforderung reagiert. Stattdessen arbeitet es in einem Zyklus: Untersuchen, Anpassen und Verfeinern, bis es das gewünschte Ergebnis erzeugt.
Vorteile der Kombination von MCP mit dem Agentmodus
Wenn Sie diese beiden Funktionen zusammenbringen, entsperren Sie die wichtigsten Vorteile:
Erweiterter Kontext: Copilot kann auf Informationen aus mehreren Systemen zurückgreifen, nicht nur auf Ihren Code-Editor.
Reduzierter manueller Aufwand: Routinearbeit wie Öffnen von Problemen, Verwalten von Workflows oder Ausführen von Prüfungen können automatisiert werden, während Sie sich auf Entscheidungen mit höherem Wert konzentrieren.
Nahtlose Integration: Copilot kann Aufgaben ausführen, die sich über Tools und Plattformen erstrecken, ohne dass benutzerdefinierte Verbinder oder ein konstanter Wechsel erforderlich ist.
Bewährte Methoden für den Erfolg
Um den MCP- und Agent-Modus optimal zu verwenden, probieren Sie die folgenden Strategien aus:
- Seien Sie klar über Ziele: Definieren Sie, was Copilot erreichen soll, und wie die endgültige Ausgabe aussehen soll.
- Bereitstellen von Kontext: Geben Sie Hintergrunddetails zu Ihrem Projekt oder Workflow frei. Dazu können Links, Verweise oder vorherige Schritte gehören.
- Legen Sie Grenzen fest: Wenn Copilot bei der Planung beenden soll (und noch keine Änderungen vornehmen), geben Sie dies an. Sie können auch einschränken, welche MCP-Tools aktiv sind.
- Bitten Sie um Bestätigung: Vor großen Änderungen fassen Copilot seinen Plan zusammen, damit Sie ihn genehmigen oder verfeinern können.
- Verwenden Sie Eingabeaufforderungsdateien oder Anweisungen: Erstellen Sie benutzerdefinierte Eingabeaufforderungsdateien, die Copilot zum Verhalten mit bestimmten MCP-Servern führen. Dadurch bleibt das Verhalten konsistent und an Ihren Workflows ausgerichtet.