Ligar a CLI do GitHub Copilot

Usa o GitHub Copilot CLI com modelos, ferramentas MCP e competências através do Unity Gateway. A CLI do Unity Gateway (ug) trata do início de sessão e da configuração do espaço de trabalho. Também podes configurar as ligações manualmente.

Prerequisites

Precisa do URL do seu espaço de trabalho do Azure Databricks e de acesso aos modelos, serviços MCP e competências que pretende utilizar. Para a configuração manual, instale o GitHub Copilot CLI e tenha um token de acesso pessoal do Azure Databricks.

Se o seu administrador já configurou o seu dispositivo, siga as instruções de configuração da sua organização.

Utilize a CLI do Unity Gateway

Instale ug, depois execute este comando a partir do diretório do seu projeto:

ug copilot

Siga as instruções para selecionar o seu espaço de trabalho e iniciar sessão. O comando abre a CLI do GitHub Copilot com um modelo configurado. Começa a trabalhar com os mesmos prompts e comandos que já usas.

Para começar com um modelo diferente disponível no seu espaço de trabalho:

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

Use o nome completo do Catálogo Unity do modelo, como system.ai.claude-sonnet-4-6. A integração ug atual configura os modelos Claude e GPT para o Copilot CLI.

Configurar os modelos manualmente

Defina estas variáveis no seu terminal:

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"

Substitua o nome do host, o token e o nome do modelo. O tipo de fornecedor openai seleciona a API Chat Completions do gateway, incluindo quando utiliza um modelo Claude. O modo offline desativa as ligações aos servidores do GitHub; os pedidos de modelo continuam a ir para o Unity Gateway.

Comece o Copilot CLI a partir do mesmo terminal:

copilot

Consulte a documentação do fornecedor de modelos personalizados do GitHub para estas definições.

Adicionar ferramentas MCP

Para usar system.ai.dbsql, system.ai.sandbox, ou system.ai.web_search, um administrador de conta deve ativar a versão beta do Unity Gateway a partir da página de Pré-visualizações da consola da conta. Consulte Gerir pré-visualizações da conta.

Utilize a CLI do Unity Gateway

Corrida:

ug mcp add --agents copilot

Selecione os serviços que quer adicionar e depois inicie uma nova sessão com ug copilot. Dentro do Copilot, entra /mcp para ver os servidores ligados. Peça ao agente para usar uma ferramenta descrevendo o que precisa.

ug copilot carrega as ligações MCP registadas por ug. Continua a usá-lo para começar as tuas sessões.

Configurar manualmente os serviços MCP

Funde esta entrada em ~/.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": ["*"]
    }
  }
}

Substitui o nome do host e o token. Para outro serviço, use um nome de servidor único e substitua system.ai.dbsql pelo seu nome de três partes do Catálogo Unity. Mantém as entradas existentes do servidor e depois reinicia a CLI do Copilot.

Consulte a documentação MCP do GitHub.

Adicionar competências

Utilize a CLI do Unity Gateway

Descarregue competências publicadas:

ug skills add

Escolhe as competências que queres usar. O Copilot CLI lê os downloads de ~/.agents/skills/. Inicie uma nova sessão, ou introduza /skills reload, e depois use /skills list para os ver. Reexecute o comando de download para obter versões atualizadas.

Configure competências manualmente

Para os ficheiros de skill que já tem, coloque a pasta completa, incluindo SKILL.md e os ficheiros incluídos, em ~/.agents/skills/ ou em .github/skills/ do seu projeto. Consulte a documentação de competências do GitHub.

Para aceder ao registo de competências publicado através do MCP, adicione um segundo servidor usando a configuração MCP acima. Nomeie-o databricks-skill-registry e use esta URL com a mesma autenticação do portador:

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

Mantenha a barra final. Reinicia o CLI do Copilot e pede-lhe que utilize uma capacidade publicada pelo seu nome completo. As competências do registo são acedidas através de MCP; /skills list mostra as competências instaladas.

As funcionalidades do Unity Gateway estão em versão beta. Consulte Competências de Governar para habilitação e permissões.

Troubleshooting

Um pedido de modelo falha: Verifique o URL do gateway, expiração do token, nome completo do modelo e permissões do modelo. A integração atual ug exclui os modelos Gemini do Copilot CLI devido a um problema de compatibilidade dos pedidos.

Falta um servidor MCP: Se o registou com ug, reinicie com ug copilot. Para configuração manual, verifique ~/.copilot/mcp-config.json e os detalhes da ligação em /mcp.

Falta uma competência transferida: Verifique se a respetiva pasta contém SKILL.md num diretório suportado e, em seguida, introduza /skills reload.

Para problemas de início de sessão ou ug configuração do espaço de trabalho, execute ug doctor.

Passos seguintes

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