microsoft/ai-agents-for-beginners/microsoft-docs

Microsoft Docs

Навык исследования для экосистемы технологий Microsoft. Охватывает learn.microsoft.com и документацию, которая размещена вне него (VS Code, GitHub, Aspire, репозитории Agent Framework).

Default: Microsoft Learn MCP

Используйте эти инструменты для всего на learn.microsoft.com — Azure, .NET, M365, Power Platform, Agent Framework, Semantic Kernel, Windows и прочее. Это основной инструмент для подавляющего большинства запросов по документации Microsoft.

Используйте microsoft_docs_fetch после поиска, когда вам нужны полные руководства, все параметры конфигурации или когда фрагменты поиска обрезаны.

Exceptions: When to Use Other Tools

Следующие категории размещены вне learn.microsoft.com. Используйте указанный инструмент вместо этого.

.NET Aspire — Use Aspire MCP Server (preferred) or Context7

Документация Aspire размещена на aspire.dev, а не в Learn. Лучший инструмент зависит от версии Aspire CLI:

CLI 13.2+ (рекомендуется) — Сервер Aspire MCP включает встроенные инструменты поиска по документации:

Они включены в Aspire CLI 13.2 (PR #14028). Чтобы обновить: aspire update --self --channel daily. Ref: https://davidpine.dev/posts/aspire-docs-mcp-tools/

CLI 13.1 — MCP сервер предоставляет поиск интеграций (list_integrations, get_integration_docs), но не поиск по документации. В этом случае используйте Context7:

VS Code — Use Context7

Документация VS Code размещена на code.visualstudio.com, а не в Learn.

GitHub — Use Context7

Документация GitHub размещена на docs.github.com и cli.github.com.

Agent Framework — Use Learn MCP + Context7

Учебные материалы по Agent Framework находятся на learn.microsoft.com (используйте microsoft_docs_search), но репозиторий на GitHub содержит детали уровня API, которые часто опережают опубликованную документацию — в частности справочник DevUI REST API, параметры CLI и интеграция с .NET.

DevUI tip: Сначала запрашивайте на сайте Learn руководства по практическому использованию, затем обращайтесь к исходникам репозитория для деталей уровня API (схемы конечных точек, конфиг прокси, токены аутентификации).

Context7 Setup

Для любого запроса в Context7 сначала разрешите идентификатор библиотеки (один раз за сессию):

1. Вызовите mcp_context7_resolve-library-id с названием технологии
2. Вызовите mcp_context7_query-docs с возвращенным идентификатором библиотеки и конкретным запросом

Writing Effective Queries

Будьте конкретны — указывайте версию, намерение и язык:

# ❌ Too broad
"Azure Functions"
"agent framework"
 
# ✅ Specific
"Azure Functions Python v2 programming model"
"Cosmos DB partition key design best practices"
"GitHub Actions workflow_dispatch inputs matrix strategy"
"Aspire AddUvicornApp Python FastAPI integration"
"DevUI serve agents tracing OpenTelemetry directory discovery"
"Agent Framework workflow conditional edges branching handoff"

Include context:

• Version when relevant (.NET 8, Aspire 13, VS Code 1.96)
• Task intent (quickstart, tutorial, overview, limits, API reference)
• Language for polyglot docs (Python, TypeScript, C#)

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START --> Отказ от ответственности: Этот документ был переведён с использованием сервиса автоматического перевода на базе ИИ Co-op Translator. Хотя мы стремимся к точности, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод, выполненный человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неверные толкования, возникшие в результате использования этого перевода. <!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->