메모
이 문서의 기능은 standard harness를 기반으로 하며, standard harness 기반 에이전트의 라이선스에 설명된 청구 옵션을 사용합니다. Access 표준 에이전트와 에이전트 플로우에서 표준 기능에 접근하는 방법을 배워보세요.
Important
미리 보기 기능입니다.
- Microsoft 고객이 조기에 액세스하고 피드백을 제공할 수 있도록 공식 릴리스 전에 미리 보기 기능을 릴리스합니다.
- 미리 보기 기능은 기능이 제한되어 있으며 프로덕션용으로 사용되지 않습니다.
- Microsoft 미리 보기 MCP 도구 이름 및 매개 변수를 변경할 수 있습니다. 하드 코딩된 종속성을 방지합니다. Microsoft 시나리오 지원을 유지 관리합니다.
- 미리 보기 기능은 Microsoft 추가 사용 약관 적용됩니다.
Overview
| 표시 이름 | Description |
|---|---|
| Microsoft Dataverse MCP 서버 | Dataverse로 작업할 도구가 포함된 MCP 서버입니다. |
사용 가능한 도구
| 도구 | Description |
|---|---|
| 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 (테이블을 설명) | 필드 이름, 데이터 형식 및 관계를 포함하여 지정된 Dataverse 테이블에 대한 전체 T-SQL 스키마 를 검색합니다. 이 스키마는 개발자에게 쿼리를 빌드하고 데이터 모델을 효과적으로 관리하기 위한 테이블의 구조를 명확하게 이해할 수 있게 합니다. |
| list_tables | 현재 Dataverse 환경 내에서 사용 가능한 모든 테이블의 포괄적인 목록을 반환합니다. 이 목록은 사용자가 조직 환경 내에서 데이터 환경을 빠르게 검색하고 탐색하는 데 도움이 됩니다. |
| read_query | SELECT 문을 실행하여 Dataverse 데이터를 직접 쿼리하고 지정된 필터 및 조건에 따라 결과를 반환합니다. 이 도구는 동적 데이터 검색이 필요한 데이터 탐색, 분석 및 통합 시나리오에 적합합니다. |
| update_record | 사용자가 업데이트할 레코드의 GUID(고유 식별자) 및 필드를 지정하여 Dataverse 테이블 내의 기존 레코드를 수정할 수 있습니다. 이 기능은 데이터의 효율적인 유지 관리 및 동기화를 보장합니다. |
| 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. |
| 테이블_삭제 | 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 테이블 검색에 특히 유용합니다. |
| 가져오기 | 테이블 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 기능
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 테이블을 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.
데이터 업데이트 및 유지 관리
기존 데이터를 수정하거나 변경 중인 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 메타데이터를 조정합니다. 예를 들어 새 열을 추가하거나 필드 이름을 변경합니다.
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
Microsoft Copilot Studio 및 Claude Desktop과 같은 AI 부조종사 및 에이전트가 Dataverse 데이터를 안전하게 추론할 수 있도록 합니다.
도구:
- 검색, read_query 및 가져오기 – 부조종사에서 엔터프라이즈 데이터를 사용하여 동적으로 찾고 해석하고 응답할 수 있도록 합니다.
- create_record 및 update_record – 부조종사에서 새 작업을 기록하거나 대화형 워크플로의 일부로 기존 레코드를 수정할 수 있습니다.