중요
Microsoft 에이전트 365에 대한 초기 액세스를 얻으려면 프론티어 미리 보기 프로그램의 일부여야 합니다. 프론티어는 Microsoft의 최신 AI 혁신과 직접 연결합니다. 프론티어 미리 보기에는 고객 계약의 기존 미리 보기 조건이 적용됩니다. 이러한 기능은 아직 개발 중이므로 가용성 및 기능은 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있습니다.
개요
| 표시 이름 | 설명 |
|---|---|
| Microsoft Dataverse 웹 서비스 | Microsoft Dataverse로 작업할 수 있는 도구가 포함된 MCP 서버 |
사용 가능한 도구
| 도구 | 설명 |
|---|---|
| create_record | 사용자가 지정된 Dataverse 테이블에 새 레코드를 삽입할 수 있습니다. 성공적으로 만들면 도구는 새로 추가된 행의 GUID(Globally Unique Identifier)를 반환하여 다운스트림 작업 및 워크플로와 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. |
| describe_table | 필드 이름, 데이터 형식 및 관계를 포함하여 지정된 Dataverse 테이블에 대한 전체 T-SQL 스키마 를 검색합니다. 이를 통해 개발자는 쿼리를 빌드하고 데이터 모델을 효과적으로 관리하기 위한 테이블의 구조를 명확하게 이해할 수 있습니다. |
| list_tables | 현재 Dataverse 환경 내에서 사용 가능한 모든 테이블의 포괄적인 목록을 반환합니다. 이렇게 하면 사용자가 조직 환경 내에서 데이터 환경을 빠르게 검색하고 탐색할 수 있습니다. |
| read_query | SELECT 문을 실행하여 Dataverse 데이터를 직접 쿼리하고 지정된 필터 및 조건에 따라 결과를 반환합니다. 동적 데이터 검색이 필요한 데이터 탐색, 분석 및 통합 시나리오에 이상적입니다. |
| update_record | 사용자가 업데이트할 레코드의 GUID(고유 식별자) 및 필드를 지정하여 Dataverse 테이블 내의 기존 레코드를 수정할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터의 효율적인 유지 관리 및 동기화가 보장됩니다. |
| create_table | 열 이름, 데이터 형식 및 관계를 포함하여 스키마를 정의하여 새 Dataverse 테이블을 만들 수 있습니다. 이 도구는 변화하는 비즈니스 요구 사항에 맞게 유연한 스키마 관리를 지원합니다. |
| update_table | 기존 데이터 또는 워크플로를 방해하지 않고 기존 테이블의 스키마 또는 메타데이터(예: 새 열 추가, 필드 이름 바꾸기 또는 제약 조건 업데이트)를 쉽게 수정할 수 있습니다. |
| delete_table | 연결된 스키마 및 데이터를 포함하여 Dataverse 환경에서 테이블을 영구적으로 제거합니다. 이 작업은 거버넌스 규정 준수를 보장하기 위해 적절한 권한이 있는 사용자로 제한됩니다. |
| delete_record | 고유 식별자를 사용하여 Dataverse 테이블에서 특정 레코드를 삭제합니다. 이 작업은 효율적인 데이터 수명 주기 관리 및 보존 정책 준수를 지원합니다. |
| 검색 | 사용자가 특정 레코드, 엔터티 또는 필드를 효율적으로 찾을 수 있도록 Dataverse에서 키워드 기반 검색을 사용하도록 설정합니다. 이 도구는 대규모 데이터 세트 내에서 예비 분석 및 엔터티 검색에 특히 유용합니다. |
| /fetch | 엔터티 이름 및 레코드 ID를 사용하여 Dataverse에서 전체 레코드 세부 정보를 검색합니다. 이 도구는 감사, 보고 및 AI 기반 인사이트를 지원하는 레코드의 데이터에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. |
주요 특징
데이터 만들기 및 수집
비즈니스 레코드, 구성 또는 운영 엔터티에 대한 새 데이터로 Dataverse 테이블을 채웁니다.
도구
- create_record – 새 행을 Dataverse 테이블에 삽입하고 레코드의 GUID를 반환하여 다운스트림 자동화 또는 연결을 사용하도록 설정합니다.
- create_table – 개발자 또는 관리자가 지정된 스키마를 사용하여 비즈니스 데이터를 저장할 새 테이블을 정의할 수 있습니다.
데이터 탐색 및 검색
기존 데이터 모델의 구조를 이해하고 Dataverse 내에서 사용 가능한 엔터티를 식별합니다.
도구
- list_tables – 연결된 Dataverse 환경에서 사용할 수 있는 모든 테이블을 나열합니다.
- describe_table – 열, 형식 및 관계를 포함하여 선택한 테이블의 T-SQL 스키마를 검색합니다.
데이터 쿼리 및 분석
Copilot 추론 또는 개발자 워크플로에 대한 비즈니스 데이터를 검색, 분석 또는 유효성 검사합니다.
도구
- read_query – SELECT 쿼리를 실행하여 Dataverse 테이블에서 필터링된 데이터를 가져옵니다.
- 검색 – 키워드를 사용하여 Dataverse를 검색하여 특정 조건과 일치하는 레코드를 찾습니다.
- fetch – 자세한 분석을 위해 엔터티 이름 및 ID를 사용하여 레코드의 전체 세부 정보를 검색합니다.
업데이트 및 유지 관리
기존 데이터를 수정하거나 변경된 비즈니스 논리 또는 프로세스에 맞게 스키마를 업데이트합니다.
도구
- update_record – 상태, 소유자 또는 우선 순위와 같은 기존 레코드의 필드를 업데이트합니다.
- update_table – 테이블의 스키마 또는 메타데이터(예: 새 열 추가 또는 필드 이름 바꾸기)를 조정합니다.
데이터 삭제 및 수명 주기 관리
데이터 거버넌스를 유지하면서 보존 정책을 관리하거나 사용되지 않는 레코드 및 테이블을 정리합니다.
도구
- delete_record – GUID로 특정 레코드를 제거하여 자동화된 정리 또는 GDPR 규격 삭제를 지원합니다.
- delete_table – 사용되지 않거나 사용되지 않는 테이블을 Dataverse에서 안전하게 삭제합니다.
지능형 부조종사 및 AI 시나리오
AI 부조종사 및 에이전트(예: Microsoft Copilot Studio, Claude Desktop)가 Dataverse 데이터를 안전하게 추론할 수 있도록 지원합니다.
도구
- 검색, read_query 및 가져오기 – 부조종사에서 엔터프라이즈 데이터를 사용하여 동적으로 찾고 해석하고 응답할 수 있도록 합니다.
- create_record 및 update_record – 부조종사들이 대화형 워크플로의 일부로 새 작업을 기록하거나 기존 레코드를 수정할 수 있도록 허용합니다.