Sambungkan GitHub Copilot CLI

Gunakan GitHub Copilot CLI dengan model, alat MCP, dan keterampilan melalui Unity Gateway. CLI Unity Gateway (ug) menangani proses masuk dan konfigurasi workspace. Anda juga dapat mengonfigurasi koneksi secara manual.

Prerequisites

Anda membutuhkan URL workspace Azure Databricks Anda dan akses ke model, layanan MCP, dan keterampilan yang ingin Anda gunakan. Untuk pengaturan manual, instal GitHub Copilot CLI dan miliki token akses pribadi Azure Databricks.

Jika admin Anda sudah mengonfigurasi perangkat, ikuti instruksi pengaturan organisasi Anda.

Gunakan CLI Unity Gateway

Instal, uglalu jalankan perintah ini dari direktori proyek Anda:

ug copilot

Ikuti petunjuk untuk memilih ruang kerja Anda dan masuk. Perintah ini membuka GitHub Copilot CLI dengan model yang dikonfigurasi. Mulailah bekerja dengan prompt dan perintah yang sama yang sudah Anda gunakan.

Untuk memulai dengan model berbeda yang tersedia di ruang kerja Anda:

ug copilot --model "<model-name>"

Gunakan nama lengkap Unity Catalog model, seperti system.ai.claude-sonnet-4-6. Integrasi saat ini ug mengonfigurasi model Claude dan GPT untuk Copilot CLI.

Konfigurasikan model secara manual

Atur variabel berikut di terminal Anda:

export COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai"
export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mlflow/v1"
export COPILOT_PROVIDER_BEARER_TOKEN="<databricks-pat>"
export COPILOT_MODEL="system.ai.claude-sonnet-4-6"
export COPILOT_OFFLINE="true"

Ganti nama host, token, dan nama model. Jenis penyedia openai memilih API Chat Completions milik gateway, termasuk saat Anda menggunakan model Claude. Mode offline menonaktifkan koneksi ke server GitHub; permintaan model masih masuk ke Unity Gateway.

Mulai Copilot CLI dari terminal yang sama:

copilot

Lihat dokumentasi penyedia model kustom GitHub untuk pengaturan ini.

Tambahkan alat MCP

Untuk menggunakan system.ai.dbsql, system.ai.sandbox, atau system.ai.web_search, admin akun harus mengaktifkan beta Unity Gateway dari halaman Pratinjau konsol akun. Lihat Kelola pratinjau akun.

Gunakan CLI Unity Gateway

Run:

ug mcp add --agents copilot

Pilih layanan yang ingin Anda tambahkan, lalu mulai sesi baru dengan ug copilot. Di dalam Copilot, masuk /mcp untuk melihat server yang terhubung. Minta agen menggunakan alat dengan menjelaskan apa yang Anda butuhkan.

ug copilot memuat koneksi MCP yang terdaftar oleh ug. Terus gunakan untuk memulai sesi Anda.

Konfigurasikan layanan MCP secara manual

Gabungkan entri ini ke dalam ~/.copilot/mcp-config.json:

{
  "mcpServers": {
    "dbsql": {
      "type": "http",
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      },
      "tools": ["*"]
    }
  }
}

Ganti nama host dan token. Untuk layanan lain, gunakan nama server unik dan ganti system.ai.dbsql dengan nama Unity Catalog tiga bagian. Pertahankan entri server yang ada, lalu restart Copilot CLI.

Lihat dokumentasi MCP GitHub.

Menambahkan keterampilan

Gunakan CLI Unity Gateway

Unduh keterampilan yang dipublikasikan:

ug skills add

Pilih keterampilan yang ingin Anda gunakan. Copilot CLI membaca unduhan dari ~/.agents/skills/. Mulai sesi baru, atau masukkan /skills reload, lalu gunakan /skills list untuk melihatnya. Jalankan ulang perintah unduh untuk mendapatkan versi yang diperbarui.

Konfigurasikan keterampilan secara manual

Untuk file keterampilan yang sudah Anda miliki, tempatkan folder lengkap, termasuk SKILL.md dan file yang dibundel, di ~/.agents/skills/ atau .github/skills/ proyek Anda. Lihat dokumentasi keterampilan GitHub.

Untuk mengakses registry keterampilan yang dipublikasikan melalui MCP, tambahkan server kedua menggunakan konfigurasi MCP di atas. Beri nama databricks-skill-registry dan gunakan URL ini dengan autentikasi bearer yang sama:

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/

Pertahankan garis miring di akhir. Mulai ulang Copilot CLI dan minta agar menggunakan keahlian yang telah dipublikasikan dengan nama lengkapnya. Keterampilan registri diakses melalui MCP; /skills list menampilkan keterampilan yang terpasang.

Keterampilan Unity Gateway masih dalam tahap Beta. Lihat Mengatur keterampilan untuk pemberdayaan dan izin.

Troubleshooting

Permintaan model gagal: Periksa URL gateway, kedaluwarsa token, nama lengkap model, dan izin model. Integrasi saat ini ug mengecualikan model Gemini dari Copilot CLI karena masalah kompatibilitas permintaan.

Server MCP tidak ditemukan: Jika Anda mendaftarkannya dengan ug, mulai ulang dengan ug copilot. Untuk pengaturan manual, periksa ~/.copilot/mcp-config.json dan detail koneksi di /mcp.

Skill yang diunduh hilang: Periksa bahwa foldernya berisi SKILL.md direktori yang didukung, lalu masukkan /skills reload.

Untuk masalah saat masuk ke ruang kerja atau penyiapan ug, jalankan ug doctor.

Langkah berikutnya

  • Terakhir diperbarui pada