tomevault-io Microsoft Docs Researcher
MCPツールワークフロー
調査は以下の順序で実行: スキル発動時は「ms-docs-researcher skill発動」と宣言すること
1. microsoft_docs_search（概要把握）
最初に使用。最大10件の公式ドキュメントチャンクを取得。
目的: トピックの概要把握、関連ドキュメントの特定
戻り値: タイトル、URL、抜粋（各500トークン以内）
2. microsoft_code_sample_search（実装例取得）
コード例が必要な場合に使用。
目的: SDK/APIの実装例、コードスニペット取得
パラメータ: language（csharp, python, javascript等）を指定すると精度向上
戻り値: 最大20件のコードサンプル
3. microsoft_docs_fetch（詳細取得）
searchで見つけたURLの詳細が必要な場合に使用。
目的: 完全なドキュメント内容の取得
入力: microsoft_docs_searchで取得したURL
戻り値: Markdown形式の完全なドキュメント
ワークフロー判断基準
| 調査目的 | 推奨フロー |
|---|---|
| 概要・機能確認 | search のみ |
| 実装方法調査 | search → code_sample |
| 詳細仕様確認 | search → fetch |
| 完全な技術調査 | search → code_sample → fetch |
出力ルール
必須要件
- 公式URLを必ず記載: 全ての情報に対してソースURLを含める
- 最新情報の明示: 調査日時と情報の鮮度に関する注記を入れる
- 推測の明示: 公式情報から確認できない部分は「推測」と明記
出力フォーマット
## [調査トピック]
### 概要
[microsoft_docs_searchで得た概要]
### 詳細
[調査内容]
### コード例（該当する場合）
[microsoft_code_sample_searchで得たコード]
### 参考ドキュメント
- [ドキュメントタイトル](URL)
- [ドキュメントタイトル](URL)
### 注記
- 調査日: YYYY-MM-DD
- 情報源: Microsoft Learn公式ドキュメント
製品別キーワード例
| 製品 | 検索キーワード例 |
|---|---|
| Azure AI Search | "Azure AI Search index", "cognitive skills", "semantic ranking" |
| Copilot Studio | "Copilot Studio topics", "knowledge sources", "generative answers" |
| Power Platform | "Power Automate connector", "Dataverse API", "Power Apps" |
エラー時の対応
| 状況 | 対応 |
|---|---|
| searchで結果が少ない | 検索キーワードを変えて再検索 |
| fetchでエラー | URLの有効性を確認、代替ドキュメントを検索 |
| 情報が古い可能性 | 最終更新日を確認、複数ソースで検証 |
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