Koppla GitHub Copilot CLI

Använd GitHub Copilot CLI med modeller, MCP-verktyg och färdigheter via Unity Gateway. Unity Gateway CLI (ug) hanterar inloggning och konfiguration av arbetsytan. Du kan också konfigurera anslutningarna manuellt.

Prerequisites

Du behöver din URL till Azure Databricks arbetsområde och tillgång till de modeller, MCP-tjänster och färdigheter du vill använda. För manuell installation, installera GitHub Copilot CLI och ha en Azure Databricks personlig åtkomsttoken.

Om din administratör redan har konfigurerat din enhet, följ organisationens konfigurationsinstruktioner.

Använd Unity Gateway CLI

Installera ug, kör sedan detta kommando från din projektkatalog:

ug copilot

Följ instruktionerna för att välja din arbetsplats och logga in. Kommandot öppnar GitHub Copilot CLI med en konfigurerad modell. Börja arbeta med samma prompts och kommandon som du redan använder.

Börja med en annan modell som finns tillgänglig i din arbetsplats:

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

Använd modellens fullständiga Unity-katalognamn, såsom system.ai.claude-sonnet-4-6. Den nuvarande ug integrationen konfigurerar Claude- och GPT-modellerna för Copilot CLI.

Konfigurera modeller manuellt

Ställ in dessa variabler i din 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"

Byt ut värdnamn, token och modellnamn. Leverantörstypen openai väljer gatewayens Chat Completions API, inklusive när du använder en Claude-modell. Offline-läge inaktiverar anslutningar till GitHub:s servrar; modellförfrågningar går fortfarande till Unity Gateway.

Starta Copilot CLI från samma terminal:

copilot

Se GitHub:s dokumentation för anpassade modellleverantörer för dessa inställningar.

Lägg till MCP-verktyg

För att använda system.ai.dbsql, system.ai.sandbox eller system.ai.web_search måste en kontoadministratör aktivera Unity Gateway-betan från kontokonsolens Previews-sida. Se Hantera förhandsvisningar av konto.

Använd Unity Gateway CLI

Run:

ug mcp add --agents copilot

Välj de tjänster du vill lägga till och starta sedan en ny session med ug copilot. Inne i Copilot, gå in /mcp för att se anslutna servrar. Be agenten använda ett verktyg genom att beskriva vad du behöver.

ug copilot laddar MCP-anslutningarna som registreras av ug. Fortsätt använda den för att starta dina sessioner.

Konfigurera MCP-tjänster manuellt

Slå ihop denna post med ~/.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": ["*"]
    }
  }
}

Byt ut värdnamnet och token. För en annan tjänst, använd ett unikt servernamn och ersätt system.ai.dbsql med dess tredelade Unity Catalog-namn. Behåll befintliga serverposter och starta sedan om Copilot CLI.

Se GitHub:s MCP-dokumentation.

Lägga till kunskaper

Använd Unity Gateway CLI

Ladda ner publicerade färdigheter:

ug skills add

Välj de färdigheter du vill använda. Copilot CLI läser nedladdningarna från ~/.agents/skills/. Starta en ny session eller ange /skills reload och använd sedan /skills list för att se dem. Kör nedladdningskommandot igen för att få uppdaterade versioner.

Konfigurera färdigheter manuellt

För färdighetsfiler du redan har, placera hela mappen, inklusive SKILL.md och paketerade filer, i ~/.agents/skills/ eller i ditt projekts .github/skills/. Se GitHub:s dokumentation för färdigheter.

För att komma åt det publicerade färdighetsregistret via MCP, lägg till en andra server med MCP-konfigurationen ovan. Namnge den databricks-skill-registry och använd denna URL med samma bärarautentisering:

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

Behåll det avslutande snedstrecket. Starta om Copilot CLI och be den använda en publicerad färdighet med sitt fullständiga namn. Registerfärdigheter nås via MCP; /skills list visar de installerade färdigheterna.

Unity Gateway-färdigheter finns i Beta. Se Hantera kompetenser för aktivering och behörigheter.

Troubleshooting

En modellförfrågan misslyckas: Kontrollera gateway-URL:en, tokenens utgångsdatum, fullständigt modellnamn och modellbehörigheter. Den nuvarande ug integrationen utesluter Gemini-modeller från Copilot CLI på grund av ett kompatibilitetsproblem med begäran.

En MCP-server saknas: Om du registrerade den med ug, starta om med ug copilot. För manuell konfiguration, kontrollera ~/.copilot/mcp-config.json och anslutningsdetaljerna i /mcp.

En nedladdad skill saknas: Kontrollera att mappen innehåller SKILL.md i en katalog som stöds och skriv sedan /skills reload.

Vid problem med inloggning till arbetsområdet eller med ug-konfiguration, kör ug doctor.

Nästa steg

  • Uppdaterades senast