Connetti la CLI di GitHub Copilot

Usa la CLI di GitHub Copilot con modelli, strumenti MCP e competenze tramite Unity Gateway. La Unity Gateway CLI (ug) gestisce il login e la configurazione dello spazio di lavoro. Puoi anche configurare le connessioni manualmente.

Prerequisites

Hai bisogno dell'URL dello spazio di lavoro di Azure Databricks e dell'accesso ai modelli, ai servizi MCP e alle competenze che vuoi utilizzare. Per la configurazione manuale, installa la CLI di GitHub Copilot e usa un token di accesso personale Azure Databricks.

Se il tuo amministratore ha già configurato il tuo dispositivo, segui le istruzioni di configurazione della tua organizzazione.

Usare la CLI Unity Gateway

Installa ug, poi esegui questo comando dalla cartella del progetto:

ug copilot

Segui le istruzioni per selezionare il tuo spazio di lavoro e accedi. Il comando apre la CLI di GitHub Copilot con un modello configurato. Inizia a lavorare con gli stessi prompt e comandi che già usi.

Per iniziare con un modello diverso disponibile nel tuo spazio di lavoro:

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

Usa il nome completo del Catalogo Unity del modello, come system.ai.claude-sonnet-4-6. L'integrazione attuale ug configura i modelli Claude e GPT per la CLI di Copilot.

Configurare i modelli manualmente

Imposta queste variabili nel tuo terminale:

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"

Sostituisci il nome host, il token e il nome del modello. Il tipo di provider openai seleziona l'API Chat Completions del gateway, anche quando si usa un modello Claude. La modalità offline disabilita le connessioni ai server di GitHub; le richieste di modello vanno comunque a Unity Gateway.

Inizia la CLI di Copilot dallo stesso terminale:

copilot

Consulta la documentazione di GitHub per il provider di modelli personalizzati per informazioni su queste impostazioni.

Aggiungi strumenti MCP

Per utilizzare system.ai.dbsql, system.ai.sandbox o system.ai.web_search, un amministratore dell'account deve abilitare la beta Unity Gateway dalla pagina Previews della console dell'account. Vedi Gestisci anteprime dell'account.

Usare la CLI Unity Gateway

Corri!

ug mcp add --agents copilot

Seleziona i servizi che vuoi aggiungere, poi inizia una nuova sessione con ug copilot. All'interno di Copilot, entra /mcp per vedere i server collegati. Chiedi all'agente di usare uno strumento descrivendo ciò di cui hai bisogno.

ug copilot carica le connessioni MCP registrate da ug. Continua a usarlo per iniziare le tue sessioni.

Configura manualmente i servizi MCP

Unisci questa voce in ~/.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": ["*"]
    }
  }
}

Sostituisci il nome host e il token. Per un altro servizio, usa un nome server unico e sostituisci system.ai.dbsql con il nome Unity Catalog in tre parti. Mantieni le voci esistenti del server, poi riavvia la CLI di Copilot.

Consulta la documentazione MCP di GitHub.

Aggiungere competenze

Usare la CLI Unity Gateway

Scarica le competenze pubblicate:

ug skills add

Scegli le abilità che vuoi usare. Copilot CLI legge i file scaricati da ~/.agents/skills/. Avvia una nuova sessione, oppure inserisci /skills reload, quindi usa /skills list per visualizzarli. Riesegui il comando download per ottenere le versioni aggiornate.

Configura manualmente le competenze

Per i file delle competenze già in tuo possesso, inserisci la cartella completa, inclusi SKILL.md e i file inclusi nel pacchetto, in ~/.agents/skills/ o nella cartella .github/skills/ del progetto. Consulta la documentazione sulle competenze di GitHub.

Per accedere al registro delle abilità pubblicato tramite MCP, aggiungi un secondo server usando la configurazione MCP sopra. Assegnagli il nome databricks-skill-registry e usa questo URL con la stessa autenticazione Bearer:

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

Mantieni la barra di seguimento. Riavvia la CLI di Copilot e chiedigli di usare una competenza pubblicata con il nome completo. Le competenze del registro sono accessibili tramite MCP; /skills list mostra le competenze installate.

Le abilità Unity Gateway sono in Beta. Vedi Competenze di Governo per abilitazione e permessi.

Troubleshooting

Una richiesta modello fallisce: Controlla l'URL del gateway, la scadenza del token, il nome completo del modello e i permessi del modello. L'integrazione attuale ug esclude i modelli Gemini dalla CLI di Copilot a causa di un problema di compatibilità delle richieste.

Manca un server MCP: Se lo hai registrato con ug, riavvia con ug copilot. Per la configurazione manuale, verifica ~/.copilot/mcp-config.json e i dettagli di connessione in /mcp.

Manca un'abilità scaricata: Controlla che la sua cartella sia presente SKILL.md in una cartella supportata, poi inserisci /skills reload.

Per problemi di login o ug configurazione dello spazio di lavoro, esegui ug doctor.

Passaggi successivi

  • Ultimo aggiornamento: