copilot-cli-for-beginners
如果 Copilot 能從終端機讀取你的 GitHub 問題、查詢資料庫、建立 PR……會怎麼樣？
目前為止，Copilot 只能處理你直接給它的內容：你用 @ 引用的檔案、對話記錄，以及它自己的訓練資料。但如果它能主動查詢你的 GitHub 儲存庫、瀏覽專案檔案，或查找某個函式庫的最新文件呢？
這就是 MCP（模型情境協定）的用途。它是一種讓 Copilot 連接外部服務、取得即時真實資料的方式。Copilot 連接的每個服務都稱為「MCP 伺服器」。本章你將設定幾個這類連線，看看它們如何讓 Copilot 功能大幅提升。
💡 已經熟悉 MCP？ 直接跳到快速開始 確認運作並開始設定伺服器。
🎯 學習目標
完成本章後，你將能夠：
- 了解 MCP 是什麼，以及為何重要
- 使用
/mcp指令管理 MCP 伺服器 - 設定 GitHub、檔案系統與文件的 MCP 伺服器
- 在書籍應用程式專案中使用 MCP 強化的工作流程
- 知道何時、如何打造自訂 MCP 伺服器（選用）
⏱️ 預估時間：約 50 分鐘（15 分鐘閱讀 + 35 分鐘實作）
🧩 真實世界比喻：瀏覽器擴充功能
把 MCP 伺服器想像成瀏覽器擴充功能。你的瀏覽器本身能顯示網頁，但擴充功能能讓它連接到額外的服務：
| 瀏覽器擴充功能 | 連接到什麼 | MCP 對應 |
|---|---|---|
| 密碼管理器 | 你的密碼保險庫 | GitHub MCP → 你的儲存庫、問題、PR |
| Grammarly | 寫作分析服務 | Context7 MCP → 函式庫文件 |
| 檔案管理器 | 雲端儲存空間 | Filesystem MCP → 本地專案檔案 |
沒有擴充功能，瀏覽器還是有用，但有了它們就變得強大。MCP 伺服器對 Copilot 也是如此。它們讓 Copilot 連接到真實、即時的資料來源，能讀取 GitHub 問題、探索檔案系統、取得最新文件等等。
MCP 伺服器讓 Copilot 連接到外部世界：GitHub、儲存庫、文件等等
💡 關鍵洞見：沒有 MCP，Copilot 只能看到你用
@明確分享的檔案。有了 MCP，它能主動探索你的專案、查詢 GitHub 儲存庫、查找文件——全部自動完成。
快速開始：30 秒體驗 MCP
使用內建 GitHub MCP 伺服器立即上手
讓我們馬上體驗 MCP 的威力，還不用設定任何東西。 GitHub MCP 伺服器預設已包含。試試看：
copilot
> List the recent commits in this repository
如果 Copilot 回傳了真實的提交資料，你已經親眼見到 MCP 的運作。這就是 GitHub MCP 伺服器代表你連線到 GitHub。但 GitHub 只是 其中一個 伺服器。本章會教你如何新增更多（檔案系統存取、最新文件等），讓 Copilot 能做得更多。
/mcp show 指令
使用 /mcp show 查看目前已設定哪些 MCP 伺服器，以及它們是否啟用：
copilot
> /mcp show
MCP Servers:
✓ github (enabled) - GitHub integration
✓ filesystem (enabled) - File system access
💡 只看到 GitHub 伺服器？ 這是正常的！如果你還沒新增其他 MCP 伺服器，GitHub 就是唯一列出的。下一節你會新增更多。
📚 想看所有 MCP 管理指令？ 你可以在聊天中用
/mcp斜線指令管理伺服器，或直接在終端機用copilot mcp。完整指令參考請見本章結尾的 指令總覽。
🎬 實際操作展示！
 *示範輸出會有所不同。你的模型、工具與回應可能和這裡展示的不一樣。*MCP 帶來哪些改變？
MCP 在實務上的差異如下：
沒有 MCP：
> What's in GitHub issue #42?
"我無法存取 GitHub。你需要自行複製貼上問題內容。"
有 MCP：
> What's in GitHub issue #42 of this repository?
Issue #42: Login fails with special characters
Status: Open
Labels: bug, priority-high
Description: Users report that passwords containing...
MCP 讓 Copilot 能夠認知你的實際開發環境。
📚 官方文件：關於 MCP 深入了解 MCP 如何與 GitHub Copilot 協作。
設定 MCP 伺服器
你已經看過 MCP 的運作，接下來來設定更多伺服器。你可以用兩種方式新增伺服器：從內建註冊表（最簡單——直接在 CLI 有引導式設定），或手動編輯設定檔（更有彈性）。如果不確定，先從註冊表選項開始。
從註冊表安裝 MCP 伺服器
CLI 內建 MCP 伺服器註冊表，讓你能發現並安裝熱門伺服器，過程有引導——不用編輯 JSON。
copilot
> /mcp search
Copilot 會開啟互動式選擇器，顯示可用伺服器。選擇一個後，CLI 會引導你完成必要設定（API 金鑰、路徑等），並自動加入設定檔。
💡 為什麼用註冊表？ 這是最簡單的入門方式——你不用知道 npm 套件名稱、指令參數或 JSON 結構。CLI 會幫你處理一切。
MCP 設定檔
MCP 伺服器設定在 ~/.copilot/mcp-config.json（使用者層級，適用所有專案）或 .mcp.json（專案層級，放在專案根目錄）。如果你剛才用了 /mcp search，CLI 已經幫你建立或更新這個檔案，但了解格式有助於自訂。
⚠️ 注意：
.vscode/mcp.json不再支援作為 MCP 設定來源。如果你有舊的.vscode/mcp.json，請移到專案根目錄的.mcp.json。CLI 偵測到舊設定檔會顯示遷移提示。
{
"mcpServers": {
"server-name": {
"type": "local",
"command": "npx",
"args": ["@package/server-name"],
"tools": ["*"]
}
}
}
大多數 MCP 伺服器以 npm 套件形式發佈，並透過 npx 執行。
💡 第一次接觸 JSON？ 點此了解各欄位意義
| 欄位 | 意義 | |-------|---------------| | `"mcpServers"` | 所有 MCP 伺服器設定的容器 | | `"server-name"` | 你自訂的名稱（如 "github"、"filesystem"） | | `"type": "local"` | 伺服器在你的機器上執行 | | `"command": "npx"` | 執行的程式（npx 執行 npm 套件） | | `"args": [...]` | 傳給指令的參數 | | `"tools": ["*"]` | 允許此伺服器的所有工具 | **重要 JSON 規則：** - 字串用雙引號 `"`（不要用單引號） - 最後一項後面不能有逗號 - 檔案必須是有效 JSON（不確定時可用 [JSON 驗證工具](https://jsonlint.com/)）新增 MCP 伺服器
GitHub MCP 伺服器是內建的，不需設定。以下是你可以新增的其他伺服器。挑你有興趣的，或依序操作。
| 我想要… | 跳到 |
|---|---|
| 讓 Copilot 瀏覽我的專案檔案 | Filesystem Server |
| 取得最新函式庫文件 | Context7 Server |
| 探索進階功能（自訂伺服器、web_fetch） | Beyond the Basics |
Filesystem Server - 讓 Copilot 探索你的專案檔案
### Filesystem Server ```json { "mcpServers": { "filesystem": { "type": "local", "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."], "tools": ["*"] } } } ``` > 💡 **`.` 路徑**：`.` 代表「目前目錄」。Copilot 能存取你啟動時所在目錄的檔案。在 Codespace 中，這是你的工作區根目錄。你也可以用絕對路徑（如 `/workspaces/copilot-cli-for-beginners`）。 將此內容加入 `~/.copilot/mcp-config.json` 並重新啟動 Copilot。Context7 Server - 取得最新函式庫文件
### Context7 Server（文件） Context7 讓 Copilot 能存取熱門框架與函式庫的最新文件。不再依賴可能過時的訓練資料，Copilot 會取得實際的現行文件。 ```json { "mcpServers": { "context7": { "type": "local", "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"], "tools": ["*"] } } } ``` - ✅ **不需 API 金鑰** - ✅ **不需帳號** - ✅ **你的程式碼保持本地** 將此內容加入 `~/.copilot/mcp-config.json` 並重新啟動 Copilot。進階功能 - 自訂伺服器與網頁存取（選用）
這些是進階選項，適合你已熟悉上述核心伺服器。 ### Microsoft Learn MCP Server 目前看到的每個 MCP 伺服器（filesystem、Context7）都在你的機器本地執行。但 MCP 伺服器也能遠端運作，只要 Copilot CLI 指向一個 URL，剩下的都自動處理。不需 `npx`、不需 `python`、不需本地安裝任何依賴。 [Microsoft Learn MCP Server](https://github.com/microsoftdocs/mcp) 就是範例。它讓 Copilot CLI 直接存取官方 Microsoft 文件（Azure、Microsoft Foundry 與其他 AI 主題、.NET、Microsoft 365 等），能搜尋文件、抓取完整頁面、查找官方程式碼範例，而不是只依賴模型訓練資料。 - ✅ **不需 API 金鑰** - ✅ **不需帳號** - ✅ **不需本地安裝** **用 `/plugin install` 快速安裝：** 不用手動編輯 JSON 設定檔，只需一個指令： ```bash copilot > /plugin install microsoftdocs/mcp ``` 這會自動加入伺服器及相關 agent 技能。安裝的技能包括： - **microsoft-docs**：概念、教學與事實查詢 - **microsoft-code-reference**：API 查詢、程式碼範例、疑難排解 - **microsoft-skill-creator**：生成 Microsoft 技術自訂技能的 meta-skill **使用方式：** ```bash copilot > What's the recommended way to deploy a Python app to Azure App Service? Search Microsoft Learn. ``` 📚 詳細介紹：[Microsoft Learn MCP Server 概述](https://learn.microsoft.com/training/support/mcp-get-started) ### 用 `web_fetch` 存取網頁 Copilot CLI 內建 `web_fetch` 工具，可從任何 URL 抓取內容。這適合在終端機直接拉取 README、API 文件或發行說明。不需 MCP 伺服器。 你可以在 `~/.copilot/config.json`（一般 Copilot 設定）控制哪些 URL 可存取，這與 `~/.copilot/mcp-config.json`（MCP 伺服器定義）是分開的。 ```json { "permissions": { "allowedUrls": [ "https://api.github.com/**", "https://docs.github.com/**", "https://*.npmjs.org/**" ], "blockedUrls": [ "http://**" ] } } ``` **使用方式：** ```bash copilot > Fetch and summarize the README from https://github.com/facebook/react ``` ### 建立自訂 MCP 伺服器 想讓 Copilot 連接你的 API、資料庫或內部工具嗎？你可以用 Python 建立自訂 MCP 伺服器。這完全是選用，因為預設伺服器（GitHub、filesystem、Context7）已涵蓋大多數需求。 📖 詳細教學請見 [自訂 MCP 伺服器指南](/06-mcp-servers/mcp-custom-server.html)，以書籍應用程式為例完整說明。 📚 更多背景請參考 [MCP for Beginners 課程](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners)。完整設定檔範例
這是包含 filesystem 與 Context7 伺服器的完整 mcp-config.json：
💡 注意： GitHub MCP 是內建的，不需加入設定檔。
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"type": "local",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."],
"tools": ["*"]
},
"context7": {
"type": "local",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"],
"tools": ["*"]
}
}
}
將此檔案儲存為 ~/.copilot/mcp-config.json（全域存取）或專案根目錄的 .mcp.json（專案專屬設定）。
使用 MCP 伺服器
你已設定好 MCP 伺服器，現在來看看它們能做什麼。
伺服器使用範例
挑一個伺服器探索，或依序操作。
| 我想嘗試… | 跳到 |
|---|---|
| GitHub 儲存庫、問題、PR | GitHub Server |
| 瀏覽專案檔案 | Filesystem Server Usage |
| 查詢函式庫文件 | Context7 Server Usage |
| 自訂伺服器、Microsoft Learn MCP 與 web_fetch 使用 | Beyond the Basics Usage |
GitHub Server（內建） - 存取儲存庫、問題、PR 等
### GitHub Server（內建） GitHub MCP 伺服器是**內建**的。如果你已登入 Copilot（初始設定時已完成），它就能運作。不需任何設定！ > 💡 **無法運作？** 執行 `/login` 重新驗證 GitHub。Dev Container 認證說明
- **GitHub Codespaces**（推薦）：認證自動完成。`gh` CLI 會繼承你的 Codespace token。無需操作。 - **本地 dev container（Docker）**：容器啟動後執行 `gh auth login`，然後重啟 Copilot。 **認證疑難排解：** ```bash # 檢查是否已認證 gh auth status # 若未認證，登入 gh auth login # 確認 GitHub MCP 已連線 copilot > /mcp show ```Filesystem Server - 瀏覽與分析專案檔案
### Filesystem Server 設定完成後，filesystem MCP 提供 Copilot 可自動使用的工具： ```bash copilot > How many Python files are in the book-app-project directory? Found 3 Python files in samples/book-app-project/: - book_app.py - books.py - utils.py > What's the total size of the data.json file? samples/book-app-project/data.json: 2.4 KB > Find all functions that don't have type hints in the book app Found 2 functions without type hints: - samples/book-app-project/utils.py:10 - get_user_choice() - samples/book-app-project/utils.py:14 - get_book_details() ```Context7 Server - 查詢函式庫文件
### Context7 Server ```bash copilot > What are the best practices for using pytest fixtures? From pytest Documentation: Fixtures - Use fixtures to provide a fixed baseline for tests: import pytest @pytest.fixture def sample_books(): return [ {"title": "1984", "author": "George Orwell", "year": 1949}, {"title": "Dune", "author": "Frank Herbert", "year": 1965}, ] def test_find_by_author(sample_books): # fixture is automatically passed as argument results = [b for b in sample_books if "Orwell" in b["author"]] assert len(results) == 1 最佳實踐： - 用 fixture 取代 setup/teardown 方法 - 臨時檔案用 tmp_path fixture - 修改環境用 monkeypatch - 適當設定 fixture 範圍（function、class、module、session） > How can I apply this to the book app's test file? # Copilot 現在知道官方 pytest 模式 # 並能應用到 samples/book-app-project/tests/test_books.py ```進階功能 - 自訂伺服器與 web_fetch 使用
### 進階功能 **自訂 MCP 伺服器**：如果你依照 [自訂 MCP 伺服器指南](/06-mcp-servers/mcp-custom-server.html) 建立了 book-lookup server，可以直接查詢你的書籍收藏： ```bash copilot > Look up information about "1984" using the book lookup server. Search for books by George Orwell ``` **Microsoft Learn MCP**：如果你安裝了 [Microsoft Learn MCP server](#microsoft-learn-mcp-server)，可以直接查詢官方 Microsoft 文件： ```bash copilot > How do I configure managed identity for an Azure Function? Search Microsoft Learn. ``` **Web Fetch**：用內建 `web_fetch` 工具從任何 URL 抓取內容： ```bash copilot > Fetch and summarize the README from https://github.com/facebook/react ```多伺服器工作流程
這些工作流程展示為什麼開發者會說「再也不想沒有這個工具」。每個範例都在單一 session 結合多個 MCP 伺服器。
完整 MCP 工作流程：GitHub MCP 取得儲存庫資料、Filesystem MCP 找到程式碼、Context7 MCP 提供最佳實踐、Copilot 負責分析
下方每個範例都自成一體。挑你有興趣的，或全部閱讀。
| 我想看到… | 跳到 |
|---|---|
| 多個伺服器協作 | Multi-Server Exploration |
| 一次 session 從問題到 PR | Issue-to-PR Workflow |
| 快速專案健康檢查 | Health Dashboard |
多伺服器探索 - 在一個 session 結合 filesystem、GitHub、Context7
#### 用多個 MCP 伺服器探索書籍應用程式 ```bash copilot # 步驟 1：用 filesystem MCP 探索書籍應用程式 > List all Python files in samples/book-app-project/ and summarize > what each file does Found 3 Python files: - book_app.py: CLI entry point with command routing (list, add, remove, find) - books.py: BookCollection class with data persistence via JSON - utils.py: Helper functions for user input and display # 步驟 2：用 GitHub MCP 查詢近期變更 > What were the last 3 commits that touched files in samples/book-app-project/? Recent commits affecting book app: 1. abc1234 - Add test fixtures for BookCollection (2 days ago) 2. def5678 - Add find_by_author method (5 days ago) 3. ghi9012 - Initial book app setup (1 week ago) # 步驟 3：用 Context7 MCP 查詢最佳實踐 > What are Python best practices for JSON data persistence? From Python Documentation: - 用 context manager（with 陳述式）處理檔案 I/O - 處理 JSONDecodeError 避免檔案損毀 - 用 dataclass 結構化資料 - 考慮原子寫入防止資料損毀 # 步驟 4：整合建議 > Based on the book app code and these best practices, > what improvements would you suggest? 建議： 1. add_book() 增加輸入驗證，避免空字串與無效年份 2. save_books() 考慮原子寫入防止資料損毀 3. utils.py 函式（get_user_choice, get_book_details）加上型別提示 ```🎬 MCP 工作流程實際操作！
 *示範輸出會有所不同。你的模型、工具與回應可能和這裡展示的不一樣。*問題到 PR 工作流程 - 不離開終端機就從 GitHub 問題到拉取請求
#### 問題到 PR 工作流程（在自己的儲存庫） 這在你有寫入權限的 fork 或儲存庫效果最佳： > 💡 **現在無法操作也沒關係。** 如果你是唯讀 clone，會在作業練習。現在先閱讀流程即可。 ```bash copilot > Get the details of GitHub issue #1 Issue #1: Add input validation for book year Status: Open Description: The add_book function accepts any year value... > @samples/book-app-project/books.py Fix the issue described in issue #1 [Copilot implements year validation in add_book()] > Run the tests to make sure the fix works All 8 tests passed ✓ > Create a pull request titled "Add year validation to book app" ✓ Created PR #2: Add year validation to book app ``` **零複製貼上。零情境切換。一個終端機 session。**健康儀表板 - 用多個伺服器快速檢查專案健康狀態
#### 書籍應用程式健康儀表板 ```bash copilot > Give me a health report for the book app project: > 1. List all functions across the Python files in samples/book-app-project/ > 2. Check which functions have type hints and which don't > 3. Show what tests exist in samples/book-app-project/tests/ > 4. Check the recent commit history for this directory Book App Health Report ====================== 📊 Functions Found: - books.py: 8 methods in BookCollection (all have type hints ✓) - book_app.py: 6 functions (4 have type hints, 2 missing) - utils.py: 3 functions (1 has type hints, 2 missing) 🧪 Test Coverage: - test_books.py: 8 test functions covering BookCollection - Missing: no tests for book_app.py CLI functions - Missing: no tests for utils.py helper functions ```📝 最近活動： - 過去一週有 3 次提交 - 最近一次：新增測試 fixture 建議事項： - 為 utils.py 的函式加上型別註記 - 為 book_app.py 的 CLI 處理器新增測試 - 所有檔案都很精簡（小於 100 行）－結構很棒！ ``` **結果**：多個資料來源在數秒內彙整。若手動執行，需跑 grep、計算行數、檢查 git log、瀏覽測試檔案。輕鬆就要花 15 分鐘以上。練習
🎉 你已掌握核心要點！ 你了解 MCP，學會如何設定伺服器，也看過實際工作流程。現在輪到你親自嘗試。
▶️ 自己動手試試看
現在輪到你了！完成以下練習，熟悉在書籍應用程式專案中使用 MCP 伺服器。
練習 1：檢查你的 MCP 狀態
先看看有哪些 MCP 伺服器可用：
copilot
> /mcp show
你應該會看到 GitHub 伺服器已啟用。如果沒有，請執行 /login 進行驗證。
練習 2：用檔案系統 MCP 探索書籍應用程式
如果你已設定檔案系統伺服器，利用它來探索書籍應用程式：
copilot
> samples/book-app-project/ 中有多少個 Python 檔案？
> 每個檔案中定義了哪些函式？
預期結果：Copilot 列出 book_app.py、books.py 和 utils.py 及其函式。
💡 還沒設定檔案系統 MCP？ 請參考上方 完整設定檔 區段建立設定檔，然後重新啟動 Copilot。
練習 3：用 GitHub MCP 查詢儲存庫歷史
利用內建的 GitHub MCP 探索本課程儲存庫：
copilot
> 列出本儲存庫最近的 5 次提交
> 本儲存庫有哪些分支？
預期結果：Copilot 顯示 GitHub 遠端的最近提交訊息與分支名稱。
⚠️ 在 Codespace 中嗎？ 這會自動運作，驗證會繼承。如果是在本地複製，請確認
gh auth status顯示你已登入。
練習 4：結合多個 MCP 伺服器
現在在同一個 session 中結合檔案系統與 GitHub MCP：
copilot
> 讀取 samples/book-app-project/data.json，告訴我收藏有哪些書。然後查詢最近的提交，看看這個檔案何時最後被修改。
預期結果：Copilot 讀取 JSON 檔案（檔案系統 MCP），列出 5 本書，包括 “The Hobbit”、”1984”、”Dune”、”To Kill a Mockingbird” 和 “Mysterious Book”，再查詢 GitHub 的提交歷史。
自我檢查：當你能解釋為什麼「查詢我的儲存庫提交歷史」比手動執行 git log 並貼到提示詞更好時，就代表你理解 MCP。
📝 作業
主要挑戰：書籍應用程式 MCP 探索
練習在書籍應用程式專案中同時使用 MCP 伺服器。請在單一 Copilot session 完成以下步驟：
- 確認 MCP 運作正常：執行
/mcp show，確認至少 GitHub 伺服器已啟用 - 設定檔案系統 MCP（若尚未設定）：建立
~/.copilot/mcp-config.json，內容為檔案系統伺服器設定 - 探索程式碼：請 Copilot 使用檔案系統伺服器：
- 列出
samples/book-app-project/books.py中所有函式 - 檢查
samples/book-app-project/utils.py中哪些函式缺少型別註記 - 讀取
samples/book-app-project/data.json，找出任何資料品質問題（提示：檢查最後一筆資料）
- 列出
- 檢查儲存庫活動：請 Copilot 使用 GitHub MCP：
- 列出最近有修改
samples/book-app-project/內檔案的提交 - 檢查是否有任何開放的 issue 或 pull request
- 列出最近有修改
- 結合伺服器：在單一提示中請 Copilot：
- 讀取
samples/book-app-project/tests/test_books.py測試檔案 - 比較測試涵蓋的函式與
books.py中所有函式 - 總結哪些測試涵蓋尚未完成
- 讀取
成功標準：你能在單一 Copilot session 中順利結合檔案系統與 GitHub MCP 資料，並能解釋每個 MCP 伺服器對回應的貢獻。
💡 提示（點擊展開）
**步驟 1：確認 MCP** ```bash copilot > /mcp show # 應顯示 "github" 已啟用 # 若沒有，執行：/login ``` **步驟 2：建立設定檔** 使用上方 [完整設定檔](#complete-configuration-file) 區段的 JSON，儲存為 `~/.copilot/mcp-config.json`。 **步驟 3：資料品質問題提示** `data.json` 最後一本書是： ```json { "title": "Mysterious Book", "author": "", "year": 0, "read": false } ``` 作者為空、年份為 0。這就是資料品質問題！ **步驟 5：測試涵蓋比較** `test_books.py` 的測試涵蓋：`add_book`、`mark_as_read`、`remove_book`、`get_unread_books` 和 `find_book_by_title`。像 `load_books`、`save_books`、`list_books` 沒有直接測試。`book_app.py` 的 CLI 函式和 `utils.py` 的輔助函式完全沒有測試。 **如果 MCP 沒運作**：編輯設定檔後請重新啟動 Copilot。加分挑戰：打造自訂 MCP 伺服器
想更深入嗎？請參考 自訂 MCP 伺服器指南，用 Python 建立自己的 MCP 伺服器連接任意 API。