将 MCP 与 GitHub Copilot 集成

了解如何为 GitHub Copilot 提供更多工具，以扩展您的开发工作流程的功能。所有这些都在不到一个小时内完成！

欢迎

• 适用对象：希望增强其 AI 辅助工作流程的开发人员、GitHub Copilot 用户和 AI 爱好者。
• 您将学到什么：我们将介绍 MCP 基础知识、GitHub MCP 服务器设置以及与 Copilot Agent Mode 的集成。
• 您将构建什么：一个混合开发工作流程，该工作流程使用 GitHub Copilot 来管理问题，同时升级 Mergington 高中的课外活动网站。
• 先决条件：Copilot 入门 练习
• 所需时间：此练习需要不到一个小时才能完成。

在本练习中，您将：

1. 将 GitHub MCP 服务器与 GitHub Copilot 集成。
2. 委托 Copilot 研究类似项目并打开问题。
3. 要求 Copilot 找到一个重要问题并从想法到拉取请求实现它。
4. 向最近关闭的问题添加评论。

如何开始此练习

[!IMPORTANT] 本练习假定您具备 GitHub Copilot 的基本知识。 如果您不熟悉，我们建议您进行 Copilot 入门 练习。

只需将练习复制到您的帐户，然后给您最喜欢的 Octocat (Mona) 大约 20 秒的时间来准备第一课，然后刷新页面。

<details> <summary>遇到问题？ 🤷</summary><br/>

复制练习时，我们建议使用以下设置：

• 对于所有者，选择您的个人帐户或组织来托管存储库。

• 我们建议创建一个公共存储库，因为私有存储库将使用 Actions 分钟数。

如果练习在 20 秒内未准备好，请检查 Actions 选项卡。

• 检查是否有作业正在运行。 有时只是需要更长的时间。

• 如果页面显示作业失败，请提交一个问题。 很好，您发现了一个错误！ 🐛

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