透過 Unity Gateway 使用 GitHub Copilot CLI 來搭配模型、MCP 工具與技能。 Unity Gateway CLI（ug） 負責工作區登入與設定。 你也可以手動設定連接。
在你開始之前
你需要 Azure Databricks 工作區的 URL 以及你想使用的模型、MCP 服務和技能的存取權。 手動設定的話，安裝 GitHub Copilot CLI，並設定 Azure Databricks 個人存取權杖。
如果你的管理員已經設定好你的裝置，請依照組織的設定說明操作。
使用 Unity Gateway CLI
安裝 ug，然後從你的專案目錄執行這個指令：
ug copilot
依照指示選擇你的工作區並登入。 此指令會開啟 GitHub Copilot CLI，並設定一個已設定的模型。 開始使用你已經使用的相同提示詞和指令。
先從你工作區中可用的不同模型開始：
ug copilot --model "<model-name>"
使用模型的完整 Unity 目錄名稱，例如 system.ai.claude-sonnet-4-6。 目前的 ug 整合會為 Copilot CLI 設定 Claude 和 GPT 模型。
手動設定模型
在終端機中設定以下變數：
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"
替換主機名稱、標記和型號名稱。
openai 提供者類型會選用閘道的 Chat Completions API，即使您使用的是 Claude 模型也是如此。 離線模式會停用與 GitHub 伺服器的連線;模型請求仍會送往 Unity Gateway。
從同一個終端機啟動 Copilot CLI：
copilot
請參閱 GitHub 的自訂模型提供者文件以了解這些設定。
新增 MCP 工具
使用 Unity Gateway CLI
跑步：
ug mcp add --agents copilot
選擇你要新增的服務，然後使用 ug copilot 開始新的工作階段。 在 Copilot 中，輸入 /mcp 即可查看已連線的伺服器。 請代理人使用工具，並描述你需要什麼。
ug copilot 載入由 登記的 ugMCP 連線。 持續用它來開始你的療程。
手動設定 MCP 服務
將此條目合併為 ~/.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": ["*"]
}
}
}
替換主機名稱和標記。 對於另一個服務，請使用唯一的伺服器名稱，並將 system.ai.dbsql 替換為其 Unity Catalog 三部分名稱。 保留現有伺服器條目，然後重新啟動 Copilot CLI。
請參閱 GitHub 的 MCP 文件。
新增技能
使用 Unity Gateway CLI
下載已發表的技能：
ug skills add
選擇你想使用的技能。 Copilot CLI 會從 ~/.agents/skills/ 讀取下載內容。 開始新的工作階段，或輸入 /skills reload，然後使用 /skills list 查看它們。 重新執行下載指令以取得更新版本。
手動設定技能
對於你已有的技能檔案，請將完整的資料夾（包括 SKILL.md 和隨附的檔案）放入 ~/.agents/skills/ 或你的專案 .github/skills/。 請參閱 GitHub 的技能文件。
若要透過 MCP 存取已發佈的技能登錄，請使用上述 MCP 設定新增第二台伺服器。 將其命名為 databricks-skill-registry，並使用此 URL 與相同的 Bearer 驗證：
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/
保留結尾斜線。 重新啟動 Copilot CLI，並要求它以已發佈技能的完整名稱來使用該技能。 登錄檔技能可透過 MCP 存取; /skills list 顯示已安裝的技能。
Unity Gateway 技能還在測試階段。 請參見 治理技能 以了解啟用與權限。
Troubleshooting
模型請求失敗：檢查閘道網址、令牌到期日、完整模型名稱及模型權限。 目前ug的整合因請求相容性問題，將 Gemini 型號排除在 Copilot CLI 之外。
遺失一個 MCP 伺服器：如果你是用 ug 註冊的，請使用 ug copilot 重新啟動。 如需手動設定，請查看 ~/.copilot/mcp-config.json 和 /mcp 中的連線詳細資料。
找不到已下載的技能：請檢查其資料夾是否位於支援的目錄中，且包含 SKILL.md，然後輸入/skills reload。
對於工作區登入或 ug 設定問題，請執行 ug doctor。