【免费下载链接】power-platform-skills
A plugin marketplace for GitHub Copilot and other AI agents that provides Power Platform development plugins, including reusable skills, agents, and commands for building and deploying solutions.
power-platform-skills是微软官方的 AI 插件市场，其中的Canvas Apps 插件通过MCP（Model Context Protocol）协议把你的编码智能体（coding agent）直连到 Power Apps Studio，让你用一句自然语言，就能让 AI 直接创建和修改画布应用（Canvas App）的屏幕、控件、Power Fx 公式与数据源——无需手写一行代码。
本文带你完整走通这条工作流：从环境准备、插件安装、MCP 连接，到 AI 五阶段流水线构建应用的内部机制与常见问题排查。
一、先搞懂：这个插件到底在做什么？
传统上，画布应用要靠鼠标在 Power Apps Studio 里逐个拖控件、手敲公式。Canvas Apps 插件换了一种方式：
- MCP 服务器（
canvas-authoring）由插件自动注册，它通过coauthoring（协同编辑）会话与 Power Apps Studio 通信，把应用状态同步为本地.pa.yaml文件； - AI 代理在本地直接编辑这些 YAML 文件，再调用
compile_canvas通过官方 Power Apps 创作服务校验并回写应用； - Skills 与 Agents负责编排：一个面向用户的技能命令，背后是多角色专业代理分工协作的流水线。
一句话概括：你在聊天框说需求，AI 写 YAML，MCP 把它编译进你打开的应用里。
核心入口文件：
- 插件说明：plugins/canvas-apps/README.md
- 架构总览：plugins/canvas-apps/AGENTS.md
- MCP 服务器注册配置：plugins/canvas-apps/.mcp.json
二、上手前准备：3 项硬性前置条件
| 条件 | 说明 |
|---|---|
| ✅ 支持 MCP 与 agent 插件的编码智能体 | 如 VS Code Agent 模式、GitHub Copilot CLI、Claude Code |
| ✅.NET 10 SDK | MCP 服务器依赖它运行（注意是 SDK，不只是 Runtime） |
| ✅已存在且开启 coauthoring 的应用 | 应用必须先在 Power Apps 中创建、保存并开启协同编辑；插件不能替你创建应用本身 |
验证 .NET SDK 版本（输出需包含10.开头的版本号）：
dotnet --list-sdks⚠️ 关键细节：应用必须已在 Power Apps Studio 中打开，并在Settings → Updates → Coauthoring中开启协同编辑，且整个会话期间不能关闭该浏览器标签页——关闭即断连，
compile_canvas与sync_canvas会失效。
三、快速安装与连接：三步走
第 1 步：安装插件
在你的智能体插件市场中执行：
/plugin marketplace add microsoft/power-platform-skills /plugin install canvas-apps@power-platform-skills在 VS Code 中，打开扩展视图（Ctrl+Shift+X）搜索@agentPlugins canvas apps，安装 Microsoft 发布的Canvas Apps即可。若搜索不到，可在用户设置 JSON 中加上"chat.plugins.enabled": true。
第 2 步：连接你的应用（/configure-canvas-mcp）
运行configure-canvas-mcp技能，或直接用自然语言说：
Connect the Canvas Apps MCP server to my app.
按提示从浏览器地址栏粘贴Studio 完整 URL，完成登录。这个技能会自动从 URL 中解析出ENV_ID、APP_ID、环境类别（prod / gov / china 等），并调用connect工具接入你的协同编辑会话。
技能定义见：plugins/canvas-apps/skills/configure-canvas-mcp/SKILL.md
第 3 步：验证连接
对 AI 说：
List the available Canvas App controls.
如果 AI 成功列出控件清单（触发list_controls工具），说明整条链路已打通。🎉
四、核心玩法：/canvas-app的完整工作流
这是插件的主角技能。直接说：
Create a Canvas App for managing inventory
或
修改我现有的 Canvas App，给表单加上校验
技能会自动识别你是在「从零创建」（CREATE）还是「修改现有应用」（EDIT），走不同的流水线。技能入口：plugins/canvas-apps/skills/canvas-app/SKILL.md
CREATE：五阶段流水线，先设计后实现
新建应用时，插件不是让 AI 一口气写代码，而是像一支小型产品团队那样分工，共 5 个阶段、7 个专职代理（Agents 不可被用户直接调用，均由技能通过Task工具调度）：
| 阶段 | 代理 | 产出物 | 职责 |
|---|---|---|---|
| 1️⃣ 功能定义 | canvas-create-functionality | create-functionality.md | 只梳理用户、任务、需求R*与动作A*，不碰任何控件 |
| 2️⃣ 屏幕规划 | canvas-create-screens | create-screens.md | 把功能组织成任务导向的屏幕与导航 |
| 3️⃣ 布局设计 | canvas-create-layout | create-design.md+ 各屏composition.md | 视觉层级、密度、响应式断点等纯设计决策 |
| 4️⃣ 可行性发现 | canvas-create-discovery | create-discovery.md | 调 MCP 工具核对真实控件、数据源、连接器、图片是否支持你的设计 |
| 5️⃣ 屏幕实现 | canvas-create-builder | 单个屏幕的.pa.yaml | 每个 builder只负责一个屏幕，按波次并行实现 |
关键设计亮点 👇
- 体验先于实现：前 3 个阶段严禁提前选型控件，避免 AI "先射箭再画靶"；
- 人工审批关卡：可行性确认后，AI 会先呈现一份
## Canvas App Plan（屏幕用途、关键交互、数据假设、视觉方向），你批准后才允许写任何 YAML 并编译； - 编译权集中：只有协调者（技能本身）能执行
compile_canvas，workers 只写自己那个屏幕文件，杜绝互相覆盖。
工作流完整规则：plugins/canvas-apps/references/CreateWorkflow.md
各阶段代理源码（可深入了解每个角色的职责边界）：
- canvas-create-functionality.md
- canvas-create-screens.md
- canvas-create-layout.md
- canvas-create-discovery.md
- canvas-create-builder.md
EDIT：三级路由，改得稳才快
修改现有应用时，插件先用assess_edit_execution工具对改动"体量"做一次评估，返回三级路由：
| 路由 | 适用场景 | 行为 |
|---|---|---|
| Direct | 加一个按钮这类单点小改 | 顶层代理直接改完即编译，不打扰你审批 |
| Partitioned | 多个文件互不影响的独立修改 | 顺序（或回退到 Planned）逐文件执行 |
| Planned | 跨屏共享状态、记录增删改、破坏性布局变更 | 先出## Canvas Edit Plan给你批准 →canvas-app-planner制定分派计划 →canvas-screen-builder逐屏实施 |
这套"先评估、再分级、重大改动必审批"的机制，是插件防止 AI 误伤现有应用的核心保险。路由规则详见：plugins/canvas-apps/references/EditWorkflow.md
五、MCP 工具速查表：AI 的手与眼
以下工具由canvas-authoring服务器提供（无需手动调用，仅作了解）：
| 工具 | 作用 |
|---|---|
connect | 连接指定应用与环境（必须最先调用） |
sync_canvas | 从 Studio 下载当前应用状态，覆盖本地 YAML |
compile_canvas | 校验并应用本地 YAML 到 Power Apps 创作服务 |
list_controls/describe_control | 列出 / 查询控件的属性与变体 |
list_apis/describe_api | 列出 / 查询可用连接器及其操作 |
list_data_sources/get_data_source_schema | 列出数据源 / 查看列与类型 |
search_stock_images | 搜索可用库存图片 |
check_accessibility/check_app | 对已应用的应用做诊断（仅 EDIT 阶段） |
六、常见问题排查
| 现象 | 解决办法 |
|---|---|
| 插件搜不到 / 装不上 | 确认宿主支持 MCP 与 agent 插件；VS Code 中重启后仍无果，请咨询管理员是否组织策略禁用了插件 |
dotnet/dnx找不到 | 安装.NET 10 SDK（不是 Runtime），重启终端与智能体 |
| 工具调用后连不上 | 确认 URL 来自Studio 编辑页（非应用播放器）、应用已保存、coauthoring 已开启、标签页未关闭 |
| 登录失败或账号不对 | 重试并选择正确的组织账号；无界面环境（SSH）可指定auth_flow: "devicecode" |
| Studio 里看不到 AI 的修改 | 确认原 Studio 标签页仍打开且已登录；检查 AI 是否报告了编译错误 |
完整故障表（含 NuGet 源问题）见：plugins/canvas-apps/README.md
七、安全须知 ⚠️
- 凭据由官方 Azure Identity SDK 处理，插件不直接存储令牌；
- 用最小权限账号连接，审批操作前核对环境、应用 URL 与工具参数；
- 先在开发环境中验证 AI 生成的改动，再应用到生产；
- 永远不要把密码、令牌、连接串粘贴进提示词或 Issue。
八、总结：一句话记住这套工作流
装插件 → 开 coauthoring → /configure-canvas-mcp 连接 → /canvas-app 说需求 → AI 五阶段设计 + 你审批 → 编译回写 StudioCanvas Apps 插件的价值不只是"AI 帮你写应用"，更在于它把软件工程的纪律（角色分工、可行性核对、变更分级、审批关卡、编译隔离）内建到了 AI 工作流里——这正是它区别于"一键生成"玩具的关键。
想动手试试？打开你的编码智能体，对它说：
"给我建一个管理员工休假申请（Canvas App），要能审批和统计。"
然后看着它一步步把设计稿变成可运行的应用。🚀
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