GitHub Copilot 的核心特性，包括会话管理、多环境运行、计划智能体及编码能力。重点讲解了高级配置方法，如自定义指令（copilot-instructions.md、AGENTS.md）、智能体技能（Agent Skills）、自定义智能体（Custom Agents）及钩子（Hooks）。此外，还阐述了模型上下文协议（MCP）的配置与协同工作流。通过合理配置，可将 Copilot 升级为全栈开发助手，提升编码效率与代码质量。
本文总结 Copilot 的核心特性及使用方式，以及如何配置出像 Claude Code 一样强大的智能体。
Copilot 支持并行运行多个智能体会话，每个会话专注于不同任务。会话视图位于聊天面板中，为你提供了一个集中位置来监控所有活跃会话，无论这些会话是在本地运行、在后台运行还是在云端运行。你可以查看每个会话的状态、在会话之间切换、查看文件更改，以及从上次中断的地方继续操作。
智能体可以在三种环境中灵活运行：
| 运行环境 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| VS Code 本地 | 交互式开发、实时调试 | 即时响应，适合迭代开发 |
| 机器后台 | 长时间运行的自主任务 | 不占用编辑器，可执行批量操作 |
| 云端 | 团队协作、PR 自动化 | 通过拉取请求实现协作，支持多成员参与 |
你还可以使用来自 Anthropic 和 OpenAI 等提供商的第三方智能体。在任何时候，你都可以将任务从一种类型的智能体移交给另一种类型的智能体，并且完整的对话历史会随之转移。
使用内置的计划智能体，在编写任何代码之前将任务分解为结构化的实施计划。计划智能体会分析你的代码库，提出澄清问题，并生成逐步计划。当计划看起来合适时，将其交给实施智能体执行，可在本地、后台或云端进行。
| 功能 | 快捷键/触发方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 智能补全 (Tab) | 自动触发或 Tab | 从单行补全到完整函数实现 |
| 行内对话 | Ctrl + I | 在编辑器中直接打开聊天提示，原位建议编辑 |
| 智能操作 | 右键菜单 / 快捷键 | 生成提交信息、解决合并冲突、实现 TODO 注释等 |
| 代码审查 | 右键 → 审查 | 内联显示审阅评论 |
| 语义搜索 | 搜索视图 | 找到语义上相关的结果，即使文本不完全匹配 |
如果想要 Copilot 像 Claude Code 那样强大，除了以上基础功能，我们可以为自己的工作流定义人工智能：智能体在理解你项目的规范、拥有合适的工具并使用适合任务的模型时，能发挥最佳作用。VS Code 提供了多种方法来定制人工智能，使其从一开始就能生成符合你代码库的代码，而无需事后进行手动修正。
自定义指令允许你定义通用的指导方针和规则，这些规则会自动影响人工智能生成代码和处理其他开发任务的方式。无需在每个聊天提示中手动添加上下文，只需在 Markdown 文件中指定自定义指令，就能确保人工智能的响应符合你的编码规范和项目要求，保持一致性。你可以配置自定义指令，使其自动应用于所有聊天请求，或者仅应用于特定文件。此外，你也可以手动将自定义指令附加到特定的聊天提示中。
| 特性 | .github/copilot-instructions.md | AGENTS.md | .instructions.md |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 项目级「全局通用指令文件」 | Copilot Agent 专属「任务配置文件」 | 细粒度「文件 / 目录级指令文件」 |
| 生效范围 | 整个代码仓库（所有文件、所有目录） | 仅作用于 Copilot Agent 功能（全局 / 指定范围） | 仅作用于当前文件所在目录 / 工作区（局部） |
| 作用目标 | 所有 Copilot 基础能力（补全、注释、解释） | 仅 Copilot Agent 进阶功能（自动化复杂任务） | 所有 Copilot 基础能力（但仅限局部范围） |
| 触发逻辑 | 被动生效（Copilot 自动读取，无需手动触发） | 主动触发（需手动调用「Run Agent」功能） | 被动生效（Copilot 自动读取，仅限局部） |
| 内容风格 | 偏「项目级规则 / 背景」（编码规范、技术栈、业务逻辑） | 偏「任务级指令 / 步骤」（明确 Agent 要完成的具体任务、执行流程） | 偏「局部场景规则」（当前目录的特殊规范、文件专属逻辑） |
| 存放路径要求 | 强制：仓库根目录 /.github/（大小写敏感） | 无强制路径（建议放 .github/ 或根目录） | 无强制路径（放在需要生效的目录下即可，如 src/utils/） |
| 优先级 | 高于全局配置，低于 .instructions.md | 独立优先级（仅作用于 Agent 功能，不与其他两者冲突） | 最高（局部规则覆盖项目级规则） |
| 典型使用场景 | 定义全仓库统一的编码规范、技术栈要求 | 自动化代码重构、漏洞扫描、批量生成文档 | 为特定目录定制规则（如 src/api/ 目录要求接口命名加前缀） |
在聊天视图中，选择配置聊天（齿轮图标）> 聊天指令，然后选择新建指令文件：
选择创建说明文件的位置：
.github/instructions 文件夹中创建说明文件，以便仅在该工作区内使用。AGENTS.mdVS Code 可以分析你的工作区，并生成符合你的编码习惯和项目结构的持续有效的自定义指令。这些指令随后会自动应用于工作区中的所有聊天请求。
用自定义指令快速设置工作区的方法是在聊天输入框中输入 /init 斜线命令，Agent 会自动分析你的项目结构和编码模式，生成全面工作区说明 AGENTS.md。
*.instructions.md 文件，并通过 applyTo 属性有选择地应用它们。与 Claude Code 类似，Copilot 也可以配置 Agent Skills。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 定制 Copilot | 为特定领域任务定制功能，无需重复上下文 |
| 减少重复 | 创建一次，即可在所有对话中自动使用 |
| 组合功能 | 结合多项技能构建复杂工作流 |
| 高效加载 | 仅在需要时将相关内容加载到上下文中 |
| 特性 | 智能体技能（Agent Skills） | 自定义指令（Instructions） |
|---|---|---|
| 目的 | 教授专业能力和工作流程 | 定义编码标准和指南 |
| 便携性 | 适用于 VS Code、Copilot CLI 和 Copilot 编码智能体 | 仅适用于 VS Code 和 GitHub.com |
| 内容 | 说明、脚本、示例和资源 | 仅指令 |
| 范围 | 特定任务，按需加载 | 始终适用（或通过通配符模式） |
| 标准 | 开放标准（agentskills.io） | 特定于 VS Code |
类型：
.github/skills/~/.copilot/skills/创建方法：
.github/skills 目录。.github/skills/webapp-testing）。SKILL.md 文件。SKILL.md 结构示例：
--- name: webapp-testing description: Guide for testing web applications using Playwright. Use this when asked to create or run browser-based tests. --- # 使用 Playwright 进行 Web 应用程序测试 本技能助力您运用 Playwright 为 Web 应用程序创建并运行基于浏览器的测试。 ## 何时使用本技能 当您需要以下操作时，使用本技能： - 为 Web 应用程序创建新的 Playwright 测试 - 调试失败的浏览器测试 - 为新项目搭建测试基础设施 ## 创建测试 1. 查看 [测试模板](./test-template.js)，了解标准测试结构 2. 确定要测试的用户流程 3. 在 `tests/` 目录中创建一个新的测试文件 4. 使用 Playwright 的定位器查找元素（优先选用基于角色的选择器） 5. 添加断言以验证预期行为
格式要求：
SKILL.md 文件是一个带有 YAML 前置内容的 Markdown 文件，用于定义技能的元数据和行为。包括：
元数据字段说明：
| 字段 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|
| name | 是 | 技能的唯一标识符。必须为小写，使用连字符代替空格 |
| description | 是 | 对该技能的功能以及何时使用该技能的描述 |
| argument-hint | 否 | 当该技能作为斜杠命令调用时，聊天输入框中显示的提示文本 |
| user-invokable | 否 | 控制该技能是否在聊天菜单中以斜杠命令的形式显示 |
| disable-model-invocation | 否 | 控制智能体是否可以根据相关性自动加载技能 |
配置选项组合：
| 配置 | 斜杠命令 | 由 Copilot 自动加载 | 用例 |
|---|---|---|---|
| 默认（两个属性均省略） | 是 | 是 | 通用技能 |
| user-invokable: false | 否 | 是 | 模型在相关时加载的背景知识技能 |
| disable-model-invocation: true | 是 | 否 | 仅希望按需运行的技能 |
| 两者都设置 | 否 | 否 | 已禁用技能 |
技能可作为聊天中的斜杠命令使用。在聊天输入框中输入 /，即可查看可用技能和提示的列表，并选择一个技能来调用它。
你可以在斜杠命令后添加额外的上下文。例如，/webapp-testing for the login page 或 /github-actions-debugging PR #42。
从 GitHub 仓库寻找可用技能，例如 Claude Code 官方技能库。
如果说自定义指令和 Agent Skills 是 Copilot 的「知识库」，那么自定义智能体就是为特定开发角色量身定制的「专业顾问」。通过 .agent.md 文件，你可以配置 AI 采用不同的角色身份，专注于特定的开发任务——比如让某个智能体专门负责代码审查，另一个专注于架构规划。
自定义智能体通过 .agent.md Markdown 文件定义，使用 YAML 前置元数据配置元信息：
存放位置：
.github/agents/ —— 仅当前工作区可用文件结构示例：
--- name: code-reviewer description: Specialized agent for thorough code reviews focusing on security, performance, and maintainability tools: - readFile - runTests model: gpt-4o user-invokable: true --- # 代码审查专家 你是一个经验丰富的代码审查专家，专注于以下维度： ## 审查维度 1. **安全性**：检查潜在的 SQL 注入、XSS、敏感信息泄露等安全风险 2. **性能**：识别 N+1 查询、内存泄漏、不必要的计算等性能瓶颈 3. **可维护性**：评估代码可读性、函数复杂度、命名规范等 4. **测试覆盖**：检查是否包含充分的单元测试和集成测试 ## 输出格式 请按以下结构输出审查结果： - **严重问题**（阻塞合并）：... - **建议优化**（可选）：... - **亮点**：... #tool:readFile #tool:runTests
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
name | 是 | 智能体唯一标识符，小写，使用连字符代替空格 |
description | 是 | 功能描述，Copilot 根据此描述决定何时加载该智能体 |
tools | 否 | 允许使用的工具列表，限制智能体的操作范围 |
agents | 否 | 可委托的子智能体列表，实现分层协作 |
model | 否 | 指定使用的模型（如 gpt-4o、claude-3.5-sonnet） |
handoffs | 否 | 定义工作流交接点，实现多智能体协作流程 |
user-invokable | 否 | 是否允许用户手动调用（默认 true） |
工作流交接是自定义智能体的高级特性，允许你创建引导式顺序工作流，在不同智能体之间传递任务。这对复杂的多阶段开发任务特别有用——比如「架构设计 → 代码实现 → 代码审查」的流水线。
配置示例：
---name: planning-agent description: Creates detailed implementation plans before coding tools:- readFile - search handoffs:-label:"Execute this plan"agent: implementation-agent prompt:"Implement the following plan..."send:true---
典型使用场景：
通过工作流交接，你可以确保复杂任务按既定流程推进，每个阶段由最适合的智能体负责，避免单一智能体在复杂任务中「迷失方向」。
让我们通过实际案例来理解如何创建和使用自定义智能体。假设我们需要一个专门负责 API 接口开发的智能体：
步骤 1：创建智能体文件
在 .github/agents/api-developer.agent.md 创建文件：
--- name: api-developer description: Specialized agent for API development with NestJS. Use this when creating RESTful APIs, defining DTOs, or implementing controllers and services. tools: - readFile - editFile - createFile - runTerminalCommand model: gpt-4o user-invokable: true --- # API 开发专家 你是一个专注于 NestJS 后端开发的专家，擅长设计 RESTful API、数据验证和业务逻辑实现。 ## 开发规范 ### 1. DTO 设计原则 - 使用 `class-validator` 进行属性验证 - 必填字段使用 `@IsNotEmpty()` 或 `@IsDefined()` - 可选字段使用 `@IsOptional()` - 枚举类型使用 `@IsEnum()` - 使用 `ApiProperty` 添加 Swagger 文档 ### 2. Controller 设计原则 - 使用 RESTful 命名规范 - 统一响应格式：`{ code: number, data: T, message: string }` - 使用装饰器进行权限控制 (`@Roles`, `@Permissions`) - 使用 `@ApiTags` 分组接口文档 ### 3. Service 设计原则 - 业务逻辑封装在 Service 层 - 使用 Repository 模式进行数据库操作 - 异常处理使用自定义异常类 - 日志记录使用 Winston 或 NestJS 内置 Logger ## 文件组织
src/modules/{module-name}/
├── dto/
│ ├── create-{entity}.dto.ts
│ ├── update-{entity}.dto.ts
│ └── {operation}-{entity}.dto.ts
├── entities/
│ └── {entity}.entity.ts
├── {entity}.controller.ts
├── {entity}.service.ts
{}
import { IsNotEmpty, IsString, IsOptional, IsEnum, IsNumber } from 'class-validator';
import { ApiProperty, ApiPropertyOptional } from '@nestjs/swagger';
export class CreateUserDto {
@ApiProperty({ description: '用户名' })
@IsNotEmpty({ message: '用户名不能为空' })
@IsString()
username: string;
@ApiProperty({ description: '邮箱' })
@IsNotEmpty({ message: '邮箱不能为空' })
@IsEmail()
email: string;
@ApiPropertyOptional({ description: '年龄' })
@IsOptional()
@IsNumber()
age?: number;
}
import { Controller, Get, Post, Body, Param, Query } from '@nestjs/common';
import { ApiTags, ApiOperation, ApiResponse } from '@nestjs/swagger';
import { UserService } from './user.service';
import { CreateUserDto } from './dto/create-user.dto';
@ApiTags('用户管理')
@Controller('users')
export class UserController {
constructor(private readonly userService: UserService) {}
@Post()
@ApiOperation({ summary: '创建用户' })
@ApiResponse({ status: 201, description: '创建成功' })
create(@Body() createUserDto: CreateUserDto) {
return this.userService.create(createUserDto);
}
@Get()
@ApiOperation({ : })
() {
..(query);
}
}
#tool:readFile
#tool:editFile
#tool:createFile
#tool:runTerminalCommand
步骤 2：使用智能体
创建完成后，你可以在 Copilot 聊天中直接调用这个智能体：
/api-developer 然后描述你的需求 - 例如：/api-developer 为用户模块创建 CRUD 接口@ 符号选择智能体，例如 @api-developer 帮我优化这个 controller智能体会根据你定义的规范生成符合项目标准的代码，确保一致性和最佳实践。
1. 角色边界清晰
每个智能体应该专注于一个明确的领域或任务。避免创建「全能型」智能体，这样会导致决策模糊和执行效率低下。
✅ 推荐：
database-designer —— 专注于数据库建模api-developer —— 专注于 RESTful API 开发test-engineer —— 专注于测试用例编写❌ 避免：
backend-expert —— 范围太广，什么都做意味着什么都做不精2. 工具权限最小化
根据智能体的职责严格限制其可用工具。只读类智能体（如规划、审查）不应授予文件编辑权限。
| 智能体类型 | 推荐工具 | 禁止工具 |
|---|---|---|
| 规划/审查 | readFile, search, runTests | editFile, createFile |
| 开发/重构 | readFile, editFile, createFile, runTerminalCommand | - |
| 部署/运维 | readFile, runTerminalCommand | editFile（除非必要） |
3. 指令具体可执行
智能体的指令部分应该包含具体的、可操作的规范，而不是泛泛而谈的原则。
✅ 具体：
### DTO 验证规则
- 必填字段使用 `@IsNotEmpty()`，并附带中文错误消息
- 可选字段必须显式使用 `@IsOptional()`
- 所有字段必须添加 `@ApiProperty()` 或 `@ApiPropertyOptional()`
❌ 模糊：
### 编码规范
- 代码要清晰易读
- 遵循最佳实践
4. 工作流合理拆分
对于复杂的多阶段任务，利用工作流交接（Handoffs）将任务分解为清晰的阶段。
典型的工作流设计：
[需求分析智能体] ↓ handoff: "开始设计方案"
[架构设计智能体] ↓ handoff: "开始编码实现"
[开发实现智能体] ↓ handoff: "开始代码审查"
[代码审查智能体] ↓ handoff: "合并并部署"
[部署发布智能体]
每个阶段完成后，智能体将上下文和成果交接给下一个智能体，确保任务按既定流程推进，同时保持上下文的连续性。
5. 持续迭代优化
智能体的配置不是一劳永逸的，应该根据实际使用效果持续优化。
优化建议：
.agent.md 文件纳入版本控制，记录迭代历史通过以上最佳实践，你可以构建出一支「各专其职、协作高效」的 AI 智能体团队，让 Copilot 真正成为你项目的「专属开发团队」。
Hooks 是 Copilot 中一个强大的高级特性，它允许你在智能体会话的关键生命周期节点执行自定义 shell 命令。你可以把它理解为 CI/CD 中的钩子（pre-commit、post-build 等），只不过这里的「流水线」是 AI 辅助的编码会话。
通过 Hooks，你可以自动化工作流、强制执行安全策略、验证操作合规性，以及与外部工具集成——所有这些都可以在 AI 执行任务的特定时机自动触发。
Copilot 支持八种生命周期事件，覆盖智能体会话的完整流程：
| 事件类型 | 触发时机 | 典型用途 |
|---|---|---|
SessionStart | 用户提交新会话的第一个提示时 | 注入项目元数据、加载环境信息 |
UserPromptSubmit | 用户提交提示（包括后续追问） | 记录审计日志、内容过滤 |
PreToolUse | Agent 调用任何工具之前 | 权限控制、危险操作拦截 |
PostToolUse | 工具执行完成之后 | 自动格式化、触发测试、发送通知 |
PreCompact | 上下文压缩（trim）之前 | 保存完整对话历史 |
SubagentStart | 启动子智能体时 | 传递父级上下文、初始化资源 |
SubagentStop | 子智能体完成时 | 收集结果、清理资源 |
Stop | 会话结束时 | 生成总结报告、归档会话 |
Hooks 通过 JSON 文件配置，Copilot 会在以下位置搜索配置：
| 作用域 | 路径 | 优先级 |
|---|---|---|
| 项目级 | .github/hooks/*.json | 最高 |
| 用户级 | ~/.vscode/hooks/*.json 或 macOS ~/Library/Application Support/Code/hooks/ | 较低 |
当同一事件在项目级和用户级都有配置时，项目级配置优先。
配置文件格式：
{"hooks":{"SessionStart":[{"type":"command","command":"node","args":["./scripts/get-project-info.js"],"cwd":"${workspaceFolder}","env":{"NODE_ENV":"development"},"timeout":30000}],"PreToolUse":[{"type":"command","command":"python","args":["security-check.py"],"windows":{
配置字段说明：
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
type | string | 是 | 钩子类型，目前仅支持 "command" |
command | string | 是 | 要执行的命令 |
args | array | 否 | 命令参数列表 |
cwd | string | 否 | 工作目录，可使用 ${workspaceFolder} 变量 |
env | object | 否 | 环境变量 |
timeout | number | 否 | 超时时间（毫秒），默认 30000 |
windows/linux/osx | object | 否 | 平台特定的命令覆盖 |
Hooks 通过标准输入（stdin）接收 JSON 格式的输入，通过标准输出（stdout）返回 JSON 格式的输出。
输入格式示例（PreToolUse）：
{"timestamp":"2024-01-15T09:30:00Z","cwd":"/home/user/project","sessionId":"sess_abc123","hookEventName":"PreToolUse","toolName":"editFile","toolInput":{"path":"src/config/database.ts","content":"..."}}
通用输入字段：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
timestamp | string | ISO 8601 格式的时间戳 |
cwd | string | 当前工作目录 |
sessionId | string | 会话唯一标识 |
hookEventName | string | 触发的事件类型 |
输出格式示例（PreToolUse 拦截危险操作）：
{"continue":false,"stopReason":"Potential destructive operation detected","systemMessage":"⚠️ 检测到可能危险的操作：正在尝试修改数据库配置文件。请确认此操作是经过授权的。","hookSpecificOutput":{"permissionDecision":"deny","updatedInput":null,"additionalContext":"This operation was blocked by security policy"}}
通用输出字段：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
continue | boolean | 是否继续执行（false 会中断操作） |
stopReason | string | 停止原因（当 continue 为 false 时必填） |
systemMessage | string | 显示给用户的系统消息 |
PreToolUse 专属输出字段（在 hookSpecificOutput 中）：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
permissionDecision | string | 权限决策："allow"、"deny" 或 "ask" |
updatedInput | object | 修改后的工具输入参数 |
additionalContext | string | 提供给模型的额外上下文 |
权限决策优先级：当多个钩子运行时，采用最严格的决策 —— deny > ask > allow。
退出码含义：
| 退出码 | 含义 | 行为 |
|---|---|---|
0 | 成功 | 正常继续 |
2 | 阻止错误 | 中断操作并显示错误信息 |
| 其他 | 非阻塞警告 | 记录警告但继续执行 |
场景 1：拦截危险命令
使用 PreToolUse 钩子阻止破坏性操作：
{"hooks":{"PreToolUse":[{"type":"command","command":"python","args":["scripts/security-guard.py"]}]}}
security-guard.py 示例逻辑：
import json
import sys
import re
# 从 stdin 读取输入
input_data = json.load(sys.stdin)
tool_name = input_data.get("toolName")
tool_input = input_data.get("toolInput",{})
# 危险命令黑名单
DANGEROUS_PATTERNS = [
(r"rm\s+-rf\s+/", "Attempting to delete system files"),
(r"DROP\s+TABLE", "Database table drop operation"),
(r">\s*/etc/", "System file modification"),
]
# 检查危险操作
for pattern, reason in DANGEROUS_PATTERNS:
if re.search(pattern, str(tool_input), re.IGNORECASE):
output = {
"continue": False,
"stopReason": f"Blocked dangerous operation: {reason}",
"systemMessage": f"⚠️ 检测到危险操作：{reason}。此操作已被安全策略阻止。",
"hookSpecificOutput": {"permissionDecision": "deny"}
}
print(json.dumps(output))
sys.exit(2)
# 安全，允许继续
output = {
"continue": True,
"systemMessage": "",
"hookSpecificOutput": {"permissionDecision": "allow"}
}
print(json.dumps(output))
场景 2：自动格式化代码
使用 PostToolUse 在文件修改后自动运行 Prettier：
{"hooks":{"PostToolUse":[{"type":"command","command":"node","args":["scripts/auto-format.js"]}]}}
场景 3：审计日志记录
使用 PreToolUse 和 PostToolUse 组合记录所有工具调用：
{"hooks":{"PreToolUse":[{"type":"command","command":"node","args":["scripts/audit-log.js","start"]}],"PostToolUse":[{"type":"command","command":"node","args":["scripts/audit-log.js","end"]}]}}
场景 4：注入会话上下文
使用 SessionStart 在会话开始时提供项目元数据：
{"hooks":{"SessionStart":[{"type":"command","command":"bash","args":["-c","echo '{\"project\": \"'$(basename $(git rev-parse --show-toplevel))'\", \"branch\": \"'$(git branch --show-current)\"'}"]}]}}
安全注意事项：
故障排查：
查看诊断信息：
常见问题及解决方案：
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 钩子不执行 | 文件位置错误 | 确认文件在 .github/hooks/ 目录且扩展名为 .json |
| 权限被拒绝 | 脚本没有执行权限 | 运行 chmod +x script.sh 授予执行权限 |
| 超时错误 | 脚本执行时间过长 | 在配置中增加 timeout 值（毫秒） |
| JSON 解析错误 | 脚本输出格式不正确 | 验证脚本输出有效的 JSON 格式 |
| 钩子被执行多次 | 项目级和用户级配置冲突 | 检查并清理重复配置 |
通过合理使用 Hooks，你可以将 Copilot 从一个「智能编码助手」升级为「自动化开发工作流引擎」，实现安全策略强制执行、代码质量自动保障、以及与现有开发工具链的深度集成。
如果说自定义指令和 Agent Skills 是 Copilot 的「内功」，那么 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 就是它的「外功」—— 让 Copilot 能够连接到外部工具、服务和数据源，打破「孤岛」限制，真正实现与整个开发工具链的深度融合。
MCP 是一个开放标准，由 Anthropic 提出，旨在为 AI 模型与外部世界提供统一的连接协议。在 VS Code 中，MCP 服务器可以为 Copilot 提供工具（Tools）、资源（Resources）、提示（Prompts）甚至交互式应用（Apps），让 Copilot 的能力边界大大扩展。
在 VS Code 中，MCP 服务器可以提供以下四种能力：
| 能力类型 | 说明 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| Tools | 函数调用能力，执行文件操作、调用 API、查询数据库等 | 文件读写、HTTP 请求、SQL 查询、执行测试 |
| Resources | 提供上下文数据，如文件内容、数据库表、API 响应 | 读取配置文件、获取数据库 Schema、查询外部数据源 |
| Prompts | 预配置的提示模板，通过 /<server>.<prompt> 调用 | 标准化常用操作、封装复杂指令、团队共享提示 |
| MCP Apps | 交互式 UI 组件，在聊天面板中渲染 | 表单输入、数据可视化、交互式配置界面 |
这些能力让 Copilot 不再局限于「读取当前文件、编辑代码」，而是可以：
在 VS Code 中，MCP 服务器通过 mcp.json 文件配置，支持两种配置位置：
| 作用域 | 路径 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 工作区级 | .vscode/mcp.json | 当前项目专用的 MCP 服务器 |
| 用户级 | 用户配置目录 | 跨项目共享的 MCP 服务器 |
配置方式：
MCP: Add Server 命令@mcp 标签查看可用服务器code --add-mcp <server-config>mcp.json 文件配置文件结构：
{"servers":{"github":{"type":"http","url":"https://api.githubcopilot.com/mcp","headers":{"Authorization":"Bearer ${env:GITHUB_TOKEN}"}},"playwright":{"type":"command","command":"npx","args":["-y","@microsoft/mcp-server-playwright"],"env":{"PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH":"0"}},"sqlite":{"type":"command","command"
传输类型：
| 类型 | 配置方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| HTTP | "type": "http", "url": "..." | 远程 MCP 服务器、团队共享服务 |
| 本地命令 | "type": "command", "command": "..." | 本地安装的 CLI 工具、Node/Python 脚本 |
配置字段说明：
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| type | string | 是 | 传输类型："http" 或 "command" |
| url | string | HTTP 必填 | HTTP 服务器的 URL |
| command | string | Command 必填 | 要执行的命令 |
| args | array | 否 | 命令参数列表 |
| env | object | 否 | 环境变量 |
| headers | object | 否 | HTTP 请求头 |
| timeout | number | 否 | 超时时间（毫秒） |
配置完成后，MCP 服务器提供的工具会自动出现在 Copilot 的工具列表中，你可以像使用内置工具一样使用它们。
工具调用：
当你在聊天中描述需要执行的操作时，Copilot 会自动选择合适的 MCP 工具：
User: 帮我查询一下用户表中有多少条记录
Copilot: 我来帮你查询数据库。
[调用 mcp-sqlite/query 工具]
Result: 用户表共有 1,234 条记录
Prompt 调用：
MCP 服务器提供的预配置提示可以通过 /<server>.<prompt> 语法调用：
User: /github.create-pull-request 修复登录页面的样式问题
Copilot: [使用 GitHub MCP 的 create-pull-request 模板]
我来帮你创建 PR...
在智能体中使用：
你也可以在 .agent.md 文件中显式声明使用 MCP 工具：
---name: database-admin description: Database administration and query tasks tools:- readFile - mcp-sqlite/query - mcp-sqlite/schema ---
MCP 和 Hooks 虽然解决的问题不同，但可以形成强大的协同效应：
| 能力 | MCP | Hooks |
|---|---|---|
| 核心定位 | 扩展 Copilot 的能力边界（连接外部世界） | 在特定时机执行自定义逻辑（流程控制） |
| 执行方式 | AI 主动调用工具 | 事件触发执行命令 |
| 典型用途 | 数据库查询、API 调用、文件操作 | 安全检查、日志记录、格式化 |
协同示例：数据操作的安全审查
User: 删除数据库中状态为 'inactive' 的所有用户
流程:
1. [Copilot] 识别需要操作数据库
2. [MCP] 调用 mcp-sqlite/delete 工具
3. [Hooks - PreToolUse] 触发安全审查钩子 - 检查 SQL 是否包含危险操作 (DELETE without WHERE, DROP TABLE 等) - 如果是批量删除，要求额外确认
4. [Hooks] 返回 "ask" 决策，Copilot 询问用户确认
5. [User] 确认执行
6. [MCP] 执行实际的删除操作
7. [Hooks - PostToolUse] 记录审计日志
这种组合让你既能利用 MCP 的强大功能扩展能力边界，又能通过 Hooks 确保操作的安全性和合规性。
社区已经有很多现成的 MCP 服务器可以直接使用：
| 服务器 | 安装命令 | 功能描述 |
|---|---|---|
| Playwright | npx -y @microsoft/mcp-server-playwright | 浏览器自动化测试 |
| SQLite | uvx mcp-server-sqlite --db-path ./app.db | SQLite 数据库操作 |
| GitHub | HTTP 方式配置 | GitHub API 操作 |
| Brave Search | npx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search | 网络搜索能力 |
| Filesystem | npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem | 文件系统操作 |
更多 MCP 服务器可以在 MCP 官方文档 和 社区服务器列表 中找到。
安全注意事项：
mcp.json 中硬编码敏感信息，使用环境变量引用（如 ${env:API_KEY}）。最佳实践：
重置信任状态：如需重新审查已信任的 MCP 服务器，使用命令 MCP: Reset Trust。
通过合理配置 MCP 服务器，你可以将 Copilot 从一个「代码补全工具」升级为「全栈开发助手」，让它能够与你的整个开发和运维工具链无缝协作，真正实现「一句话完成复杂任务」的愿景。
用自然语言描述一项功能，智能体就会搭建项目架构、在多个文件中实现逻辑，并运行测试以验证结果。
将智能体指向失败的测试，它会读取错误信息，在你的代码库中追踪根本原因，应用修复方案，并重新运行测试以确认。
让智能体规划一次迁移，例如从一个框架迁移到另一个框架，它会在文件间应用协调的更改，同时通过构建进行验证。
将任务委派给云智能体，它会创建分支、实施更改并打开拉取请求供团队审核。
通过本文的介绍，相信你已经对 Copilot 的核心特性和高级配置有了全面的了解。要让 Copilot 真正成为你的'专属项目管家'，关键在以下几点：
.github/copilot-instructions.md 足够.instructions.md）结合AGENTS.md 定义任务流程SKILL.md 固化经验，实现团队内的能力复用。其实无论是 Claude Code、Cursor 还是 Copilot，工具只是手段，提升开发效率和代码质量才是目的。选择最适合你团队工作流的工具，搭配合理的配置，才能真正发挥 AI 辅助开发的威力。
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