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Automações40 mil · #5144

flowstudio-power-automate-debug

Faz seu agente investigar e corrigir erros em fluxos do Power Automate. Ele mostra detalhes de cada passo para encontrar a causa real do problema. Útil para consertar fluxos que pararam de funcionar.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a encontrar a causa exata de um erro em fluxos do Power Automate. Ela mostra detalhes de cada passo, não apenas um erro genérico.

Quando usar

  • ✓Quando um fluxo do Power Automate falha e você não sabe o porquê.
  • ✓Para ver os dados exatos que entraram e saíram de cada etapa de um fluxo com erro.
  • ✓Para identificar qual parte específica de um fluxo causou o problema.

Exemplo do que pedir para a IA

“Meu fluxo 'Atualizar Clientes' falhou, pode me ajudar a descobrir o motivo?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/flowstudio-power-automate-debug/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/flowstudio-power-automate-debug/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta se conecta a um servidor especial (FlowStudio MCP) para obter informações detalhadas sobre a execução do fluxo. Ela analisa os resultados de cada ação para encontrar a origem do erro.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill flowstudio-power-automate-debug

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/flowstudio-power-automate-debug/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Depuração do Power Automate com FlowStudio MCP

Um processo de diagnóstico passo a passo para investigar fluxos de nuvem do Power Automate que falham através do servidor FlowStudio MCP.

Exemplos reais de depuração: Erro de expressão em fluxo filho | Entrada de dados, não um bug do fluxo | Valor nulo trava fluxo filho

Pré-requisito: Um servidor FlowStudio MCP deve ser acessível com um JWT válido. Consulte a habilidade flowstudio-power-automate-mcp para configuração da conexão. Inscreva-se em https://mcp.flowstudio.app


Fonte da Verdade

Sempre chame list_skills / tool_search primeiro para confirmar os nomes de ferramentas disponíveis e os esquemas de parâmetros. Nomes de ferramentas e parâmetros podem mudar entre versões do servidor. Esta habilidade abrange formas de resposta, notas de comportamento e padrões de diagnóstico — coisas que os esquemas de ferramentas não podem lhe dizer. Se este documento discordar de tool_search ou de uma resposta real da API, a API prevalece.


Auxiliar Python

import json, urllib.request

MCP_URL   = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"
MCP_TOKEN = "<YOUR_JWT_TOKEN>"

def mcp(tool, **kwargs):
    payload = json.dumps({"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call",
                          "params": {"name": tool, "arguments": kwargs}}).encode()
    req = urllib.request.Request(MCP_URL, data=payload,
        headers={"x-api-key": MCP_TOKEN, "Content-Type": "application/json",
                 "User-Agent": "FlowStudio-MCP/1.0"})
    try:
        resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=120)
    except urllib.error.HTTPError as e:
        body = e.read().decode("utf-8", errors="replace")
        raise RuntimeError(f"MCP HTTP {e.code}: {body[:200]}") from e
    raw = json.loads(resp.read())
    if "error" in raw:
        raise RuntimeError(f"MCP error: {json.dumps(raw['error'])}")
    return json.loads(raw["result"]["content"][0]["text"])

ENV = "<environment-id>"   # e.g. Default-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

Passo 1 — Localizar o Fluxo

result = mcp("list_live_flows", environmentName=ENV)
# Returns a wrapper object: {mode, flows, totalCount, error}
target = next(f for f in result["flows"] if "My Flow Name" in f["displayName"])
FLOW_ID = target["id"]   # plain UUID — use directly as flowName
print(FLOW_ID)

Passo 2 — Encontrar a Execução Falha

runs = mcp("get_live_flow_runs", environmentName=ENV, flowName=FLOW_ID, top=5)
# Returns direct array (newest first):
# [{"name": "08584296068667933411438594643CU15",
#   "status": "Failed",
#   "startTime": "2026-02-25T06:13:38.6910688Z",
#   "endTime": "2026-02-25T06:15:24.1995008Z",
#   "triggerName": "manual",
#   "error": {"code": "ActionFailed", "message": "An action failed..."}},
#  {"name": "...", "status": "Succeeded", "error": null, ...}]

for r in runs:
    print(r["name"], r["status"], r["startTime"])

RUN_ID = next(r["name"] for r in runs if r["status"] == "Failed")

Passo 3 — Obter o Erro de Nível Superior

CRÍTICO: get_live_flow_run_error informa qual ação falhou. get_live_flow_run_action_outputs informa por quê. Você deve chamar AMBOS. Nunca pare apenas no erro — códigos de erro como ActionFailed, NotSpecified e InternalServerError são wrappers genéricos. A causa raiz real (campo incorreto, valor nulo, corpo HTTP 500, stack trace) só é visível nas entradas e saídas da ação.

err = mcp("get_live_flow_run_error",
    environmentName=ENV, flowName=FLOW_ID, runName=RUN_ID)
# Retorna:
# {
#   "runName": "08584296068667933411438594643CU15",
#   "failedActions": [
#     {"actionName": "Apply_to_each_prepare_workers", "status": "Failed",
#      "error": {"code": "ActionFailed", "message": "An action failed..."},
#      "startTime": "...", "endTime": "..."},
#     {"actionName": "HTTP_find_AD_User_by_Name", "status": "Failed",
#      "code": "NotSpecified", "startTime": "...", "endTime": "..."}
#   ],
#   "allActions": [
#     {"actionName": "Apply_to_each", "status": "Skipped"},
#     {"actionName": "Compose_WeekEnd", "status": "Succeeded"},
#     ...
#   ]
# }

# failedActions está ordenado de fora para dentro. A causa RAIZ é a ÚLTIMA entrada:
root = err["failedActions"][-1]

…
Perguntas frequentes

O que é o FlowStudio MCP?

É um servidor que fornece informações mais detalhadas sobre os fluxos do Power Automate do que as ferramentas normais da Microsoft.

Preciso instalar algo?

Você precisa ter acesso ao servidor FlowStudio MCP e uma chave (JWT) para se conectar. A configuração é feita em outra ferramenta (skill) antes de usar esta.

O que são 'entradas' e 'saídas' de ação?

Entradas são os dados que uma etapa do fluxo recebeu para trabalhar. Saídas são os resultados que essa etapa produziu após processar os dados.

Detalhes

Descrição original do autor

Debug failing Power Automate cloud flows using the FlowStudio MCP server. The Graph API only shows top-level status codes. This skill gives your agent action-level inputs and outputs to find the actual root cause. Load this skill when asked to: debug a flow, investigate a failed run, why is this flow failing, inspect action outputs, find the root cause of a flow error, fix a broken Power Automate

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5144
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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