⚡

CopilotMCPServerSkill copilot-mcp-server

GitHub Copilot MCP服务器工具的直接访问，用于AI驱动的开发辅助

0 次安装 0 次浏览 更新于 3/2/2026

Copilot MCP Server

当使用这个技能时：

  • 当你需要直接访问 Copilot AI模型来完成特定任务时
  • 当你想使用 Copilot 的专业工具（审查，调试，解释等）时
  • 当你需要在 copilot-flow工作流之外获得AI帮助时

可用MCP工具

核心工具

ask-copilot

用于编码帮助、调试和架构设计的通用AI助手。

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="string",           // 必需：Copilot的问题或任务
  context="string",          // 可选：附加上下文
  model="string",            // 可选：使用特定模型（默认：claude-sonnet-4.5）
  allowAllTools=true/false   // 可选：允许Copilot使用所有可用工具
)

copilot-review

专注于特定领域的专业代码审查。

mcp__plugin__copilot__copilot-review(
  code="string",                      // 必需：要审查的代码
  focusAreas=["security", "performance", "maintainability", "best-practices"]  // 可选：特别关注的领域
)

copilot-explain

获取代码片段的详细解释。

mcp__plugin__copilot__copilot-explain(
  code="string",      // 必需：要解释的代码
  model="string"      // 可选：使用的模型
)

copilot-debug

通过上下文感知分析调试代码中的错误。

mcp__plugin__copilot__copilot-debug(
  code="string",      // 必需：有错误的代码
  error="string",     // 必需：错误信息
  context="string"    // 可选：附加上下文
)

copilot-refactor

获取代码重构和改进的建议。

mcp__plugin__copilot__copilot-refactor(
  code="string",      // 必需：要重构的代码
  goal="string"       // 必需：重构目标（例如，"提高性能"）
)

copilot-test-generate

为现有代码生成单元测试。

mcp__plugin__copilot__copilot-test-generate(
  code="string",        // 必需：要测试的代码
  framework="string"    // 可选：测试框架（例如，jest，pytest，mocha）
)

copilot-suggest

获取特定任务的CLI命令建议。

mcp__plugin__copilot__copilot-suggest(
  task="string",       // 必需：任务描述
  model="string"       // 可选：使用的模型
)

会话管理

copilot-session-start

开始一个新的会话，带有上下文跟踪。

mcp__plugin__copilot__copilot-session_start()

copilot-session-history

检索会话历史以保持连续性。

mcp__plugin__copilot__copilot-session_history(
  sessionId="string"   // 可选：特定会话ID
)

模型选择

根据任务复杂性选择可用模型：

claude-sonnet-4.5 （默认）

  • 最适合：系统设计，架构决策，代码审查，性能优化
  • 能力和速度的平衡

claude-opus-4.5

  • 最适合：需要严格执行的复杂问题
  • 最高的推理能力

claude-haiku-4.5

  • 最适合：快速语法查询，简单的逻辑问题，API使用
  • 最快的响应

gemini-3-pro-preview

  • 最适合：Flutter，Angular，GCP，Firebase，Google Cloud开发
  • Google生态系统专业化

gpt-5-mini （无限使用）

  • 最适合：概念解释，一般技术问题，文档查询
  • Pro+订阅者无使用限制

gpt-5.1-codex / gpt-5.1-codex-max

  • 最适合：复杂算法，系统重构，大型功能开发
  • 高级代码生成

gpt-5.2

  • 最适合：具有大型上下文的复杂推理
  • 最高的理解和领悟

使用示例

代码实现

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="实现一个用于用户认证的REST API端点，使用JWT",
  model="claude-sonnet-4.5",
  allowAllTools=true
)

安全审查

mcp__plugin__copilot__copilot_review(
  code=`function login(username, password) {
    const query = \`SELECT * FROM users WHERE username = '\${username}' AND password = '\${password}'\`;
    return db.query(query);
  }`,
  focusAreas=["security", "sql-injection", "authentication"]
)

错误调试

mcp__plugin__copilot__copilot_debug(
  code="const result = await fetchData().json;",
  error="TypeError: fetchData(...).json is not a function",
  context="尝试从API解析JSON响应"
)

测试生成

mcp__plugin__copilot__copilot_test_generate(
  code=`function isPrime(n) {
    if (n <= 1) return false;
    for (let i = 2; i * i <= n; i++) {
      if (n % i === 0) return false;
    }
    return true;
  }`,
  framework="jest"
)

最佳实践

应该

  • 在提示中具体明确
  • 提供可用的上下文
  • 根据任务复杂性选择合适的模型
  • 使用会话管理进行相关查询
  • 专注于特定领域的审查

不应该

  • 使用过于宽泛的提示，如"写代码"
  • 对简单任务过度使用强大的模型
  • 传递空参数
  • 在没有重点的情况下对所有领域进行审查
  • 在一个会话中混合不相关的查询

错误处理

如果MCP服务器不可用：

  1. 检查GitHub Copilot CLI认证
  2. 验证MCP服务器配置
  3. 重启Claude Code或您的MCP客户端

集成说明

  • 此技能提供直接工具访问
  • 对于结构化工作流，请使用copilot-flow-integration技能
  • 所有工具需要活跃的GitHub Copilot订阅
  • 使用计入Copilot API限制

关键词

copilot, mcp, ai, 代码审查，调试，测试，重构，github copilot, claude, gpt, gemini