Power Automate의 HTTP 요청 – 소개

이 자습서에서는 타사 애플리케이션을 통합할 때 Power Automate의 HTTP 요청이 작동하는 방식을 배우고 이해합니다. 또한 Request 기본 제공 커넥터 에 대해서도 이야기 하지만 주로 HTTP에 대해 설명합니다 .

선택할 수 있는 다양한 커넥터가 있음에도 불구하고 Power Automate에는 한계도 있습니다. 워크플로우를 구축하기 위해 필요할 수 있는 모든 것을 다룰 수는 없습니다. Power Automate에서 사용할 수 없는 애플리케이션을 사용하여 흐름을 통합하거나 트리거하려는 경우가 있을 수 있습니다.

HTTP 및 요청 커넥터를 사용하면 흐름이 타사 API와 상호 작용할 수 있습니다.

이전 자습서 중 하나에서 요청을 사용하여 워크플로를 트리거했습니다 . 이 예에는 승인 및 조건부 논리를 사용하여 Power Automate 흐름을 트리거하는 타사 애플리케이션이 있습니다.

이것이 기본적으로 타사 애플리케이션을 흐름에 연결할 수 있는 방법입니다. 

반면에 HTTP 커넥터를 사용하면 우리가 가지고 있는 모든 타사 API를 ping할 수 있습니다. 따라서 반드시 트리거로 사용되는 것은 아닙니다. 액션 으로 많이 사용됩니다 .

API에서 일부 정보를 가져와야 하는 흐름이 있다고 가정해 보겠습니다. 해당 API를 통해 고객의 ID를 전송하고 고객의 이름 또는 여권 번호를 다시 받습니다. 그런 다음 Power Automate 논리에 해당 정보가 필요합니다.

그러나 우리는 Power Automate 내에 민감한 정보를 보관하고 싶지 않습니다 . 따라서 HTTP 요청을 받을 수 있는 타사 시스템에서 API를 생성해야 합니다. 그리고 그것이 우리가 예시로 할 것입니다.

목차

• Power Automate에서 HTTP 요청 설정
• Power Automate에서 HTTP 요청의 콘텐츠 표시
• HTTP 요청에서 JSON 구문 분석
• 결론

Power Automate에서 HTTP 요청 설정

현재 타사 API가 없습니다. 따라서 이 특정 예에서는 reqres.in 이라는 웹사이트를 사용합니다 . 흐름이 작동하는지 여부를 테스트하기 위해 사용할 수 있는 타사 API 엔드포인트가 있습니다. 예를 들어 해당 요청을 포함하는 LIST USERS 라는 함수가 있습니다 . 요청하는 경우 응답 열에 있는 항목은 반환할 수 있는 모든 항목입니다.

이제 HTTP 커넥터를 사용하여 시도해 봅시다 . 먼저 요청 에 대한 링크를 클릭해야 합니다 .

그런 다음 URL을 복사합니다. 이는 API 엔드포인트 역할을 합니다.

흐름 설정에서 HTTP 커넥터를 클릭합니다.

그런 다음 HTTP 작업을 클릭합니다 .

방법 에 대해 GET 을 클릭하십시오 .

그런 다음 이전에 복사한 URL을 붙여넣습니다.

원하는 경우 헤더, 쿼리 및 쿠키를 입력할 수도 있습니다. 그러나 지금은 건너뛸 것입니다.

Power Automate에서 HTTP 요청의 콘텐츠 표시

다음으로 해야 할 일은 요청 내용을 가져와서 실제로 작동하는지 확인하기 위해 어딘가에 표시하는 것입니다. 새 단계 를 클릭해 보겠습니다 .

Slack 커넥터를 검색하고 선택합니다 .

메시지 게시 작업을 클릭합니다 .

랜덤 채널 에 내용을 올리자 .

메시지 텍스트 의 경우 본문을 선택 하고 찾은 내용을 살펴보겠습니다.

흐름의 이름을 HTTP 예제 로 바꾸겠습니다 .

그런 다음 저장을 클릭합니다 .

요약하자면 흐름은 버튼에 의해 트리거됩니다. 그런 다음 Slack에 게시되는 JSON 파일을 반환하는 HTTP 요청을 보냅니다. 이 흐름을 실행한 후 Slack에서 갖게 될 항목은 다음과 같습니다.

보시다시피 JSON 파일의 전체 내용이 게시되었습니다. 이것은 HTTP 요청에 대한 응답에서 일반적으로 볼 수 있는 것입니다. 그러나 JSON 파일의 전체 콘텐츠가 아닌 이름만 표시하려고 합니다. 따라서 요청과 작업 사이에 Parse JSON 단계를 추가해야 합니다 .

HTTP 요청에서 JSON 구문 분석

새 단계를 추가하고 데이터 작업 커넥터를 선택합니다.

그런 다음 JSON 구문 분석을 선택합니다 .

HTTP 요청과 메시지 게시 작업 사이에서 Parse JSON 단계를 이동합니다 .

샘플에서 생성 버튼을 클릭합니다 . 

요청 링크에서 코드를 복사합니다.

그런 다음 샘플 JSON 페이로드 삽입 창 에 붙여넣고 완료를 클릭합니다 . 이것은 기본적으로 우리를 위해 모든 백엔드 JSON 구문 분석을 수행합니다. 

알다시피 쉽게 이해할 수 있는 스키마를 자동으로 생성했습니다.

Content 필드 의 경우 구문 분석하려는 내용을 입력해야 합니다. 이 예제에서는 HTTP 요청에서 가져온 본문을 구문 분석하려고 합니다 .

이것이 왜 중요한가요? 더 이상 메시지 전체를 게시할 필요가 없습니다. 이제 이메일, 이름, 성, 아바타, 회사, URL 등과 같은 보다 동적인 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다.

JSON 구문 분석을 통해 얻은 모든 JSON 출력을 가져와서 이후의 흐름 단계에서 나중에 사용할 수 있는 다른 동적 콘텐츠로 구문 분석할 수 있습니다. 흐름이 전체 JSON 콘텐츠를 Slack하지 않고 실제로 필요한 관련 정보만 표시하도록 이 작업을 사용했습니다.

이제 Body 대신 first_name 으로 변경해 보겠습니다 .

그런 다음 작업이 Apply to each 로 변경된 것을 볼 수 있습니다 .

흐름이 요청에서 여러 개의 이름을 받기 때문입니다.

여러 개의 이름을 인식하여 JSON 파일 내 데이터 배열의 각 요소를 반복하고 이름을 반환한다는 것을 알고 있습니다. Power Automate는 데이터 배열의 각 요소에 대해 Slack 메시지를 만들도록 흐름을 지시합니다. 따라서 각 고객의 이름은 Slack의  임의 채널 에 게시됩니다 .

이제 저장을 클릭 하고 작동하는지 확인하겠습니다.

테스트 를 클릭합니다 .

트리거 작업을 수행하겠습니다를 선택 하고 테스트를 클릭합니다 .

흐름 실행 을 클릭합니다 .

보시다시피 이제 이름만 표시됩니다.

결론

모든 것을 고려하면 흐름을 타사 애플리케이션에 통합하는 HTTP 요청을 생성할 수 있습니다. 여기에서 Power Automate의 데이터 작업 커넥터를 사용하여 JSON 콘텐츠를 구문 분석했습니다 . 샘플 JSON 페이로드를 사용하여 스키마를 자동으로 생성했습니다. JSON을 구문 분석하여 HTTP 요청의 일반적인 응답을 더 적절하고 이해하기 쉬운 정보로 변환했습니다.

HTTP 요청 및 Parse JSON 작업을 사용하여 확실히 다양한 작업을 수행할 수 있습니다 . 바라건대, 당신은 그것들의 중요성과 그것들이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있었습니다. 

모두 제일 좋다,

헨리

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