Подключите GitHub Copilot CLI

Используйте GitHub Copilot CLI с моделями, инструментами MCP и навыками через Unity Gateway. Unity Gateway CLI (ug) обрабатывает вход и конфигурацию рабочего пространства. Также можно настроить подключения вручную.

Перед тем как начать

Вам нужен URL вашего рабочего пространства Azure Databricks и доступ к моделям, сервисам MCP и навыкам, которые вы хотите использовать. Для ручной настройки установите GitHub Copilot CLI и используйте персональный токен доступа Azure Databricks.

Если администратор уже настроил устройство, следуйте инструкциям организации по настройке.

Используйте Unity Gateway CLI

Установите ug, затем выполните эту команду из вашей директории проекта:

ug copilot

Следуйте инструкциям, чтобы выбрать рабочее место и войти. Команда открывает GitHub Copilot CLI с настроенной моделью. Начните работать с теми же подсказками и командами, которые уже используете.

Для начала с другой модели, доступной в вашем рабочем пространстве:

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

Используйте полное имя модели в каталоге Unity, например system.ai.claude-sonnet-4-6. Текущая ug интеграция настраивает модели Claude и GPT для Copilot CLI.

Настройка моделей вручную

Установите следующие переменные в терминале:

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"

Замените имя хоста, токена и имя модели. Тип провайдера openai выбирает API создания завершений чата шлюза, в том числе при использовании модели Claude. Офлайн-режим отключает подключение к серверам GitHub; запросы на модель всё равно поступают на Unity Gateway.

Запустите Copilot CLI с того же терминала:

copilot

См. документацию провайдера пользовательских моделей в GitHub для получения сведений об этих настройках.

Добавить инструменты MCP

Используйте Unity Gateway CLI

Запуск:

ug mcp add --agents copilot

Выберите сервисы, которые хотите добавить, затем начните новый сеанс с помощью ug copilot. В Copilot введите /mcp, чтобы увидеть подключённые серверы. Попросите агента использовать инструмент, описав, что вам нужно.

ug copilot загружает MCP-подключения, зарегистрированные в ug. Продолжайте использовать его для начала занятий.

Настройка MCP-сервисов вручную

Объединим эту запись в ~/.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": ["*"]
    }
  }
}

Замените имя хоста и токен. Для другого сервиса используйте уникальное имя сервера и замените system.ai.dbsql его на трёхчастное имя Unity Catalog. Сохрани существующие записи сервера, затем перезапусти Copilot CLI.

См. документацию GitHub по MCP.

Добавление навыков

Используйте Unity Gateway CLI

Скачайте опубликованные навыки:

ug skills add

Выбирайте навыки, которые хотите использовать. Copilot CLI считывает загрузки из ~/.agents/skills/. Начните новую сессию или введите /skills reload, затем используйте /skills list, чтобы увидеть их. Перезапустите команду скачивания, чтобы получить обновленные версии.

Настраивайте навыки вручную

Если у вас уже есть файлы навыков, поместите всю папку целиком, включая SKILL.md и входящие в комплект файлы, в ~/.agents/skills/ или в .github/skills/ вашего проекта. См. документацию GitHub по навыкам.

Чтобы получить доступ к опубликованному реестру навыков через MCP, добавьте второй сервер с использованием приведённой выше конфигурации MCP. Назовите его databricks-skill-registry и используйте этот URL с той же аутентификацией носителя:

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

Оставьте задний слэш. Перезапустите Copilot CLI и попросите использовать опубликованный навык с полным названием. Навыки из реестра доступны через MCP; /skills list показывает установленные навыки.

Навыки Unity Gateway — в бета-версии. См. раздел «Управление навыками » для поддержки и разрешений.

Troubleshooting

Запрос модели не выполняется: Проверьте URL шлюза, истечение токена, полное имя модели и разрешения модели. Текущая ug интеграция исключает модели Gemini из Copilot CLI из-за проблемы совместимости запросов.

Отсутствует MCP-сервер: Если вы зарегистрировали его с ug, перезапустите с ug copilot. Для ручной настройки проверьте ~/.copilot/mcp-config.json и сведения о подключении в /mcp.

Отсутствует скачанный навык: Проверьте, что его папка находится SKILL.md в поддерживаемой папке, затем введите /skills reload.

При проблемах со входом в рабочую область или ug настройкой запустите ug doctor.

Дальнейшие действия

  • Last updated on