重要
Microsoft Agent 365 の早期アクセスを利用するには、フロンティア プレビュープログラムに参加する必要があります。 フロンティアは、Microsoft の最新の AI イノベーションと直接接続します。 Frontier のプレビューは、お客様の契約書に記載されている既存のプレビュー利用規約に従います。 これらの機能は現在開発中であるため、提供状況や機能は今後変更される可能性があります。
概要
| 表示名称 | プロパティ |
|---|---|
| Microsoft Dataverse MCP サーバー | Microsoft Dataverse を操作するツールを含む MCP サーバー。 |
使用可能なツール
| ツール | プロパティ |
|---|---|
| create_record | ユーザーが指定した Dataverse テーブルに新しいレコードを挿入できるようになります。 作成が成功すると、ツールは新規追加された行のグローバル一意識別子 (GUID) を返します。これにより、下流の操作やワークフローとのシームレスな連携が可能になります。 |
| describe_table | 指定された Dataverse テーブルの完全な T-SQLスキーマを取得します。これにはフィールド名、データ型、およびリレーションシップが含まれます。 これにより、開発者はクエリを構築し、データ モデルを効果的に管理するためのテーブルの構造を明確に理解できます。 |
| list_tables | 現在の Dataverse 環境内で使用可能なすべてのテーブルの包括的な一覧を返します。 これにより、ユーザーは組織環境内のデータ環境を迅速に発見し、ナビゲートできるようになります。 |
| read_query | SELECT ステートメントを実行して Dataverse データに直接クエリを実行し、指定したフィルターと条件に基づいて結果を返します。 動的なデータの取得が必要となるデータ探索、分析、統合のシナリオに最適です。 |
| update_record | ユーザーが、レコードの一意の識別子 (GUID) と更新対象のフィールドを指定することで、Dataverse テーブル内の既存レコードを変更できるようにします。 これにより、データの効率的なメンテナンスと同期が保証されます。 |
| create_table | スキーマ (列名、データ型、リレーションシップを含む) を定義することで、新しい Dataverse テーブルの作成ができるようになります。 このツールは、進化するビジネス ニーズに合わせた柔軟なスキーマ管理をサポートします。 |
| update_table | 既存テーブルのスキーマやメタデータの変更 (新しい列の追加、フィールド名の変更、制約の更新など) を、既存のデータやワークフローを妨げることなく容易に行うことができます。 |
| delete_table | Dataverse 環境からテーブルを完全に削除します。これには関連するスキーマとデータも含まれます。 この操作は、ガバナンスのコンプライアンスを確保するために、適切なアクセス許可を持つユーザーに制限されます。 |
| delete_record | 特定のレコードを、一意識別子を使用して、Dataverse テーブルから削除します。 この操作では、効率的なデータのライフサイクル管理と保存ポリシーの遵守をサポートします。 |
| 検索 | Dataverse 全体でのキーワード検索を可能にし、ユーザーが特定のレコード、エンティティ、またはフィールドを効率的に検索できるようになります。 このツールは、大規模データセット内での探索的分析やエンティティの検出に特に役立ちます。 |
| フェッチ | エンティティ名とレコード ID を使用して、Dataverse から完全なレコードの詳細を取得します。 このツールは、レコードのデータを完全に可視化し、監査、レポート、AI 主導の分析情報をサポートします。 |
主な機能
データの作成とインジェスト
ビジネス レコード、構成、または運用エンティティの新しいデータを Dataverse テーブルに設定します。
ツールでの操作 :
- create_record – Dataverse テーブルに新しい行を挿入し、レコードの GUID を返します。これによりダウンストリームの自動化やリンクが可能になります。
- create_table – 開発者または管理者は、指定されたスキーマを持つ新しいテーブルを定義してビジネス データを格納できます。
データの探索と検出
既存のデータ モデルの構造を理解し、Dataverse 内で使用可能なエンティティを識別します。
ツールでの操作 :
- list_tables – 接続された Dataverse 環境で使用できるすべてのテーブルを一覧表示します。
- describe_table – 列、型、リレーションシップなど、選択したテーブルの T-SQL スキーマを取得します。
データ クエリと分析
Copilot の推論や開発者ワークフロー向けに、ビジネスデータを取得、分析、または検証します。
ツールでの操作 :
- read_query – SELECT クエリを実行して、Dataverse テーブルからフィルター処理されたデータをフェッチします。
- search – キーワードを使用して Dataverse 全体を検索し、特定の条件に一致するレコードを検索します。
- fetch – エンティティ名と ID を使用することで、レコードの詳細情報を取得し、詳細な分析を行います。
データの更新とメンテナンス
既存のデータを変更するか、変更するビジネス ロジックまたはプロセスに合わせてスキーマを更新します。
ツールでの操作 :
- update_record – ステータス、所有者、優先度など、既存のレコードのフィールドを更新します。
- update_table – 新しい列の追加やフィールド名の変更など、テーブルのスキーマまたはメタデータを調整します。
データの削除とライフサイクル管理
データ ガバナンスの維持と同時に、保持ポリシーの管理、不要なレコードやテーブルのクリーンアップをします。
ツールでの操作 :
- delete_record – GUID による特定のレコードを削除し、自動化されたクリーンアップや GDPR 準拠の削除をサポートします。
- delete_table – 使用されていないテーブルまたは非推奨のテーブルを Dataverse から安全に削除します。
インテリジェント Copilot と AI シナリオ
AI Copilot とエージェント (Microsoft Copilot Studio、Claude Desktop など) が Dataverse データを安全に推論できるようにします。
ツールでの操作 :
- search、read_query、fetch – Copilot が企業データを使用して動的に位置特定、解釈、応答できるようにします。
- create_record と update_record – 会話型ワークフローの一環として、Copilot が新しいアクションをログに記録したり、既存のレコードを変更したりできるようにします。