用途：为 Dataverse 环境提供一步式、幂等的连接与诊断流程，覆盖工具安装、认证、MCP 注册、.env 写入和连接验证。
主要能力：先做主机能力判断（本地 Windows/macOS 默认可用；受限主机如 ChatGPT Work Mode、Codex cloud、CI、无 keyring 的 Linux 只安装 Python 依赖、.env、scripts/auth.py 并运行 python scripts/auth.py --check）。Step 0 检测已有配置，四项检查全通过则跳到 Step 7。Step 1 检查并安装 Python 3、Git、Node.js、PAC CLI、Dataverse CLI、.NET SDK、Azure CLI；Python 依赖用 pip install --upgrade azure-identity requests PowerPlatform-Dataverse-Client pandas msal msal-extensions，Dataverse CLI 用 npm install -g @microsoft/dataverse@latest。Step 2 发现并选择环境，使用 dataverse auth create、dataverse auth select、pac auth create 等命令，必要时用 pac admin create 新建环境。Step 2b 为同一环境前置 PAC CLI 认证。Step 3 生成 .env 并加入 .gitignore。Step 4 为新项目创建 solutions、plugins、scripts 目录。Step 5 用 dataverse auth who、pac org who、python scripts/auth.py --check 验证。Step 6 按主机配置 MCP 服务器，需重启编辑器/CLI。Step 7 最终验证 MCP 列表与表列举。
限制：MCP 配置需重启；受限主机无法持久化认证；--validate 仅用于故障排查，不作为首次成功门槛；Gemini 仅支持 GA。资料未提供收费、价格等信息。