ラボ MCS6 - MCP サーバーの利用

このラボでは、Microsoft Copilot Studio で作成したエージェントを MCP (Model Context Protocol) サーバーで拡張する方法を理解します。具体的には、求人候補者のリストを管理するためのツールを提供する既存の MCP サーバーを利用します。MCP サーバーは次の機能を提供します。

候補者をすべて一覧表示
条件で候補者を検索
新しい候補者を追加
既存の候補者情報を更新
候補者を削除

このビデオでラボの概要をご覧ください。

Microsoft Copilot Studio でエージェントを構築したい場合は、これらのラボを実施してください

MCP について学ぶ

このラボでは MCP の概念を紹介し、Copilot Studio との統合方法を示します。MCP は AI アシスタントが外部データソースやツールに安全に接続できる新しいプロトコルです。詳細は Model Context Protocol (MCP) for beginners トレーニングクラスをご覧ください。

このラボで学ぶこと:

既存の MCP サーバーを構成し接続する方法
外部サーバーから MCP ツールとリソースを利用する方法
MCP サーバーと Copilot Studio エージェントを統合する方法

Exercise 1 : MCP サーバーのセットアップ

この演習では、求人候補者管理機能を提供する事前構築済みの MCP サーバーをセットアップします。サーバーは Microsoft .NET をベースに MCP SDK for C# を使用しています。候補者のリストを管理するツールを提供します。ここではサーバーをダウンロードして構成し、ローカルで実行できるようにします。

Step 1: MCP サーバーと前提条件の理解

このラボで利用する HR MCP サーバーは以下のツールを提供します。

list_candidates: 候補者の全リストを返す
search_candidates: 名前、メール、スキル、現在の役割で候補者を検索
add_candidate: 候補者を新規追加
update_candidate: メールをキーに既存候補者を更新
remove_candidate: メールをキーに候補者を削除

サーバーが管理する候補者情報:

個人情報 (firstname, lastname, full name, email)
職務情報 (spoken languages, skills, current role)

開始前に以下がインストールされていることを確認してください。

Step 2: MCP サーバーのダウンロードと起動

本ラボでは事前構築済みの HR MCP サーバーを使用します。サーバーファイルをこちらからダウンロードしてください。

ZIP を展開し、Visual Studio Code で対象フォルダーを開きます。サーバーは実装済みで、すぐに実行可能です。

The outline of the HR MCP Server project in Visual Studio Code showing the server files and candidate data.

プロジェクトの主な構成:

Configuration: MCP サーバーの設定を定義する HRMCPServerConfiguration.cs
Data: 候補者リストを持つ candidates.json
Services: リストを読み込み管理する ICandidateService.cs と CandidateService.cs
Tools: MCP ツールを定義する HRTools.cs とデータモデル Models.cs
DevTunnel_Instructions.MD: Dev tunnel で MCP サーバーを公開する手順
Progam.cs: MCP サーバーを初期化するエントリーポイント

Visual Studio Code 内で新しいターミナルを開くか、ターミナルでサーバーのルートフォルダーに移動し、以下のコマンドを実行して依存関係をインストールしてビルドし、.NET プロジェクトを起動します。

dotnet run

MCP サーバーが起動していることを確認します。ブラウザーで http://localhost:47002/ にアクセスでき、JSON メッセージ内にエラーが表示されれば正常です。これは MCP サーバーに到達していることを示します。

Info

このラボに付属する HR MCP サーバーは本番環境向けではありません。メモリ内の候補者リストを使用し、会話セッションをまたいでデータを保持しません。本ラボ用に、シンプルで手軽なソリューションとして開発されました。プロフェッショナル開発者の方は、HTTP で公開された MCP サーバー構築の基礎を理解する起点としてご利用ください。コンテナーアプリ化や永続ストレージ追加などで改善することも可能です。例えばこちらに Fabian Williams (Microsoft) が実装したより高度なサーバーがあります。

Step 3: Dev tunnel の構成

次に、MCP サーバーをパブリック URL で公開する必要があります。ローカルの localhost を公開するため、リバースプロキシツールが必要です。ここでは Microsoft 提供の dev tunnel ツールを使用します。

こちらの手順に従い dev tunnel をインストール
次のコマンドで dev tunnel にログイン

devtunnel user login

以下のコマンドで dev tunnel をホスト

Important

hr-mcp は一意になるよう任意の名称に置き換えてください。例えば Rose さんなら hr-mcp-rose など。Request not permitted. Unauthorized tunnel creation access ... のエラーが出た場合は、既にその名前が使われています。別の名前を指定してください。

devtunnel create hr-mcp -a --host-header unchanged
devtunnel port create hr-mcp -p 47002
devtunnel host hr-mcp

コマンドラインに接続情報が表示されます。

The dev tunnel running in a console window showing the hosting port, the connect via browser URL, and the URL to inspect network activity.

「Connect via browser」の URL をコピーして保存します。ブラウザーでその URL にアクセスすると、次のような確認ページが表示される場合があります。

The confirmation page to access the MCP server via the dev tunnel. There is a button to "Continue" that you should select.

ラボの間は dev tunnel と MCP サーバーを起動したままにしてください。再起動が必要な場合は devtunnel host hr-mcp を再実行します。

Step 4: MCP サーバーのテスト

ローカル環境で MCP サーバーをテストします。簡単のため MCP Inspector を使用します。ターミナルで次のコマンドを実行してください。

npx @modelcontextprotocol/inspector

Node.js が MCP Inspector をダウンロードして起動し、ターミナルには次のような出力が表示されます。

The output of the MCP inspector when started in a terminal window. You have the proxy port that the MCP Inspector is listening on and the URL of the MCP Inspector.

ブラウザーが自動起動し、次のインターフェースが表示されます。

The web interface of the MCP Inspector. On the left there are the settings to configure the MCP Server and the "Connect" button to connect to the actual MCP server.

MCP Inspector を以下の設定で構成します。

1️⃣ Transport type: Streamable HTTP
2️⃣ URL: dev tunnel の「Connect via browser」でコピーした URL

続いて 3️⃣ Connect ボタンを選択して MCP サーバーに接続します。接続が成功すると緑色の丸と Connected が表示されます。
画面の Tools セクションで 1️⃣ List Tools を選択して MCP サーバーが公開するツールの一覧を取得します。
次に 2️⃣ list_candidates ツールを選択し、3️⃣ Run tool を選択してツールを実行します。

The web interface of the MCP Inspector when listing the tools and invoking the "list_candidates" tool. There are commands to "List Tools", one item for each of the tools offered by the MCP server, and a command "Run tool" to invoke a single tool.

成功すると緑色の Success メッセージとツール実行結果が表示されます。
History セクションではサーバーへの呼び出し履歴を確認できます。

The web interface of the MCP Inspector when invoking a tool. There is a green successful message and the actual output of the tool invocation.

これで Microsoft Copilot Studio のエージェントから MCP サーバーを利用する準備が整いました。

Exercise 2 : Copilot Studio で新しいエージェントを作成

この演習では、Exercise 1 で構成した MCP サーバーを利用する新しいエージェントを Microsoft Copilot Studio で作成します。

Step 1: 新しいエージェントの作成

ブラウザーを開き、対象 Microsoft 365 テナントの作業アカウントで https://copilotstudio.microsoft.com にアクセスします。

左ナビゲーションの Copilot Dev Camp 環境 ( Lab MCS0 - Setup Exercise 1 で作成した環境) を選択し、Create を選択して Agent を選択します。

Configure を選択し、次の設定で新しいエージェントを定義します。

Name:

HR Candidate Management

Description:

An AI assistant that helps manage HR candidates using MCP server integration 
for comprehensive candidate management

Instructions:

You are a helpful HR assistant that specializes in candidate management. You can help users search 
for candidates, check their availability, get detailed candidate information, and add new 
candidates to the system. 
Always provide clear and helpful information about candidates, including their skills, experience, 
contact details, and availability status.

The agent creation dialog in Copilot Studio with the name, description, and instructions filled in for the "HR Candidate Management" agent.

Create を選択してエージェントを作成します。

Step 2: エージェントの会話スターターの構成

エージェント作成後、設定ページに移動します。Suggested prompts セクションに次のプロンプトを追加します。

Title: List all candidates - Prompt: List all the candidates
Title: Search candidates - Prompt: Search for candidates with name [NAME_TO_SEARCH]
Title: Add new candidate - Prompt: Add a candidate with firstname [FIRSTNAME], lastname [LASTNAME], e-mail [EMAIL], role [ROLE], spoken languages [LANGUAGES], and skills [SKILLS]

The agent configuration page showing the "Suggested prompts" sections filled in with the suggested information.

Save ボタンを選択して変更を保存します。

Exercise 3 : MCP サーバーと Copilot Studio の統合

この演習では MCP サーバーと Copilot Studio エージェントの統合を構成します。

Step 1: MCP サーバーが公開するツールの追加

エージェントで 1️⃣ Tools セクションに移動し、2️⃣ + Add a tool を選択します。

The "Tools" section of the agent with the "+ Add a tool" command highlighted.

1️⃣ Model Context Protocol グループを選択し、既に利用可能な MCP サーバー一覧を表示します。2️⃣ + New tool を選択して HR MCP サーバーを追加します。

The panel to add new tools, with the "+ New tool" command highlighted.

表示されたダイアログで Model Context Protocol を選択します。

The dialog to add a new tool with the "Model Context Protocol" option highlighted.

続くダイアログで MCP サーバーの名前、説明、URL、認証方法を設定します。

サーバー名の例:

HR MCP Server

説明の例:

Allows managing a list of candidates for the HR department

サーバー URL には dev tunnel でコピーした [Connect via browser of your dev tunnel] を入力します。

認証方法は None を選択し、Create を選択します。

The dialog to add a new MCP server to the agent. There are settings to configure the server name, the server description, the server URL, and the authentication method. There is also a command to "Create" the MCP server.

ツールが作成されると MCP サーバーへの接続を求めるダイアログが表示されます。

The dialog to connect to the MCP server. There is a "Connection" status with "Not connected" value.

Not connected を選択し Create a new connection を選択して接続設定を進めます。

The option to "Create a new connection" to the MCP server.

接続が完了したら Add and configure を選択し、MCP サーバーとツールが追加されたことを確認します。

The dialog to add the "HR MCP Server" connector as a tool to the current agent in Copilot Studio. There are buttons to "Add to agent" and to "Add and configure", as well as a button to "Cancel".

MCP サーバーが公開するすべてのツールがエージェントで利用可能になったことを確認できます。

The details about the settings and tools of the MCP server that you just registered. There is the list of tools exposed by the server.

Step 2: MCP サーバー統合のテスト

右上の Publish を選択してエージェントを公開します。公開後、組み込みの Test パネルで次のプロンプトを試します。

List all candidates

エージェントは MCP サーバーの list_candidates ツールを使用して候補者の完全なリストを返すはずです。
ただしリストを取得するにはコネクタへの接続が必要なため、Copilot Studio から Open connection manager を求められます。MCP サーバーへ接続し、Retry してください。

The initial dialog with the agent, which prompts the user to open the connection manager to connect to the MCP server and then to retry the request, once the connection is established.

接続後、HR MCP サーバーから候補者リストを取得できます。

The list of candidates retrieved from the HR MCP Server.

ローカルで MCP サーバーをデバッグ

開発者の方は HRTools.cs にブレークポイントを設定し、Visual Studio Code でデバッガーをアタッチして MCP サーバーの動作を調査できます。

エージェントを Microsoft 365 Copilot Chat でも利用できるようにします。1️⃣ Channels セクションを開き、2️⃣ Teams and Microsoft 365 Copilot チャンネルを選択し、3️⃣ Make agent available in Microsoft 365 Copilot をチェックして 4️⃣ Add channel を選択します。チャンネルが有効になるまで待ち、サイドパネルを閉じたらエージェントを再度 Publish します。

The interface to publish an agent in the "Teams and Microsoft 365 Copilot" channel. There is a checkbox to make the agent available in Microsoft 365 Copilot and a command to "Add channel".

再度 Teams and Microsoft 365 Copilot チャンネルを開き、See agent in Microsoft 365 を選択してエージェントを Microsoft 365 Copilot に追加します。

The interface to publish an agent in the "Teams and Microsoft 365 Copilot" channel with the "See agent in Microsoft 365" command highlighted.

エージェント追加画面が表示されたら Add、続いて Open を選択し、Microsoft 365 Copilot でエージェントを試してください。

エージェントの詳細

Teams and Microsoft 365 Copilot チャンネルの設定パネルで説明やカスタムアイコンなどの詳細情報を追加できます。

The interface to add the agent to Microsoft 365 Copilot. There are information about the agent and a command to "Add" the agent to Microsoft 365 Copilot.

Microsoft 365 Copilot でエージェントを試すと、設定した Suggested prompts が表示されます。
例として次のプロンプトを入力してみます。

Search for candidate Alice

The Microsoft 365 Copilot chat interface with the suggested prompts configured for the "HR Candidate Management" and the prompt "Search for candidate Alice" ready to be processed.

エージェントは MCP サーバーの search_candidates ツールを使用し、検索条件に合致する候補者を 1 名返すはずです。
ただし Microsoft 365 Copilot のコンテキストでも MCP サーバーへの接続が必要なため、再度接続を行います。

The Microsoft 365 Copilot chat instructing the user to "Open the connection manager" to verify credentials and connect to the MCP server.

接続後、プロンプトを再実行すると期待した結果が得られます。

Microsoft 365 Copilot showing information about the candidate Alice Johnson, who is matching the search criteria defined in the prompt.

次に、より高度な add_candidate ツールを使用して新しい候補者を追加します。次のプロンプトを入力してください。

Add a new candidate: John Smith, Software Engineer, skills: React, Node.js, 
email: john.smith@email.com, speaks English and Spanish

エージェントは意図を理解し、add_candidate ツールの入力パラメーターを抽出してツールを呼び出し、新しい候補者を追加します。MCP サーバーからは確認のみが返ります。

The agent confirming that a new candidate has been added to the HR system via the MCP Server.

再度候補者リストを取得すると、John Smith が末尾に追加されていることを確認できます。

The updated list of candidates retrieved from the HR system via the MCP Server. The newly added candidate with name John Smith is at the end of the list.

他にも次のようなプロンプトで試してみましょう。

Update the candidate with email bob.brown@example.com to speak also French

または:

Add skill "Project Management" to candidate bob.brown@example.com

または:

Remove candidate bob.brown@example.com

エージェントは適切なツールを呼び出し、プロンプトに従って動作します。

お疲れさまでした！エージェントは完全に機能し、HR MCP サーバーが提供するすべてのツールを利用できます。

おめでとうございます！

Lab MCS6 - MCP サーバーの利用を完了しました！

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