Usar o servidor MCP para criar aplicativos com um agente de codificação

Aplica-se a: Desenvolvedor

O servidor MCP incorporado do SharePoint é um servidor de protocolo de contexto de modelo de software livre que permite que clientes de IA compatíveis com MCP configurem e gerenciem aplicativos incorporados do SharePoint por meio de linguagem natural. Os clientes com suporte incluem o GitHub Copilot no Visual Studio Code ou CLI, o Claude Desktop, o Cursor e o Fábrica de IA do Azure. Ele é distribuído como o @microsoft/spe-mcp pacote npm e é executado localmente em seu computador como uma ferramenta de desenvolvedor.

Em vez de clicar em portais e unir manualmente os comandos do Microsoft Graph e da CLI do Azure, você descreve o que deseja, "criar um tipo de contêiner de avaliação para meu aplicativo", e o cliente de IA chama as ferramentas do servidor para fazer isso.

Ferramentas disponíveis

O servidor expõe ferramentas que um cliente de IA pode chamar em seu nome.

Para obter a lista completa e versionada de ferramentas, sinalizadores CLI e variáveis de ambiente, consulte o LEIAME do servidor.

Pré-requisitos

• Node.js versão 22 ou posterior.
• CLI do Azure, conectado com az login --allow-no-subscriptions. O --allow-no-subscriptions sinalizador é necessário para locatários somente do Microsoft 365 que não têm assinatura do Azure.
• Um locatário do Microsoft 365 e acesso de administrador de locatário (Administrador Global ou Administrador de Aplicativos).
• Um cliente compatível com MCP, como o Visual Studio Code com GitHub Copilot, Claude Desktop ou Cursor.

Instalar e configurar

Os clientes MCP iniciam o servidor com npx, portanto, não há uma instalação global separada. Adicione uma entrada de servidor à configuração de MCP do cliente.

Visual Studio Code

Adicione uma entrada de servidor MCP ao .vscode/mcp.json seu workspace:

{
  "servers": {
    "spe": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@microsoft/spe-mcp", "start"]
    }
  }
}

O -y sinalizador permite que o Visual Studio Code inicie o servidor de forma não interativa. Depois que o servidor for registrado, use o Copilot Chat no modo de agente para chamar suas ferramentas.

Claude Desktop

Adicione o servidor a %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) ou ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):

{
  "mcpServers": {
    "spe": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@microsoft/spe-mcp", "start"]
    }
  }
}

Cursor e outros clientes MCP

Qualquer cliente que ofereça suporte a servidores MCP no transporte stdio pode executar o servidor com o mesmo npx -y @microsoft/spe-mcp start comando. Consulte a documentação do cliente para saber onde registrar servidores MCP.

Configuração

O servidor aceita a configuração operacional por meio de sinalizadores CLI ou variáveis de ambiente equivalentes. Quando você define ambos para a mesma opção, o sinalizador da CLI vence.

Defina sinalizadores na args matriz ou variáveis no env objeto da configuração MCP do seu cliente. Execute npx -y @microsoft/spe-mcp start --help ou consulte a referência de configuração do servidor para obter a lista completa de opções com versão.

Escolha como o servidor se autentica

O servidor suporta dois modos de execução.

• Modo de inicialização (recomendado para começar): nenhum registro de aplicativo é necessário. O servidor usa sua sessão da CLI do Azure para o painel de controle e provisiona o aplicativo proprietário do Microsoft Entra ID sob demanda. Entre uma vez e inicie o servidor sem nenhuma ID de cliente:

  az login --allow-no-subscriptions
  

• Modo de aplicativo pré-provisionado: Transmita FileStorageContainerTypeReg.Manage.Allum aplicativo de cliente público existente do Microsoft Entra ID que já tenha permissões delegadas consentidas pelo administrador para FileStorageContainer.Selected, FileStorageContainerType.Manage.Alle . Forneça a ID do aplicativo e a ID do locatário por meio das SPE_CLIENT_ID variáveis de ambiente and SPE_TENANT_ID (ou dos --client-id sinalizadores and --tenant-id ):

  {
    "servers": {
      "spe": {
        "type": "stdio",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@microsoft/spe-mcp", "start"],
        "env": {
          "SPE_CLIENT_ID": "your-client-id",
          "SPE_TENANT_ID": "your-tenant-id"
        }
      }
    }
  }
  

No modo de inicialização, a primeira chamada do SharePoint Embedded abre um navegador para um consentimento único e armazena o token em cache, portanto, nenhuma etapa terminal separada é necessária. Para obter a hierarquia de autenticação completa, detalhes de armazenamento de token e diretrizes sem periféricos/automação, consulte o LEIAME do servidor.

Experimente

Com o servidor registrado em seu cliente e uma entrada da CLI do Azure concluída, peça ao seu cliente de IA para trabalhar com o SharePoint Embedded. Por exemplo, no Copilot Chat:

• "Listar meus tipos de contêiner do SharePoint Embedded."
• "Crie um tipo de contêiner de avaliação chamado Contoso Docs para a ID do aplicativo abc-123."
• "Provisione um novo aplicativo do SharePoint Embedded e crie um scaffold de uma amostra do React."

O cliente chama as ferramentas de correspondência, solicita seu consentimento pela primeira vez e relata os resultados.

Controlar o que o servidor pode fazer

O servidor inclui controles para limitar quais ferramentas são expostas e chamáveis—útil quando você deseja que um cliente de IA explore seu ambiente sem fazer alterações:

• Modo somente leitura: anuncie e permita apenas ferramentas de leitura, lista, obtenção e pesquisa e rejeite qualquer chamada mutante. Defina o --read-only sinalizador ou a SPE_READ_ONLY variável de ambiente.
• Perfis de ferramenta: Restrinja as ferramentas expostas a um perfil (readOnly, docsOnly, provisioning, content, ou admin) ou uma lista separada por vírgulas de nomes de ferramentas, usando o --tools sinalizador ou a SPE_TOOLS variável de ambiente.

Consulte Configuração para as outras opções operacionais.

As ferramentas de operações de conteúdo também são protegidas por um consentimento explícito separado, para que um cliente de IA não possa ler ou alterar arquivos em seus contêineres até que você aceite. Para o modelo de segurança completo, consulte Controles de segurança no repositório do servidor.

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