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api-labz-automation

让 AI 智能体通过 Rube MCP 自动执行 API Labz 操作,找到所需工具,确认最新输入规范及有效连接后执行任务。

原文查看原文说明

Automate API Labz tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

AI 评分80分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 查找适合 API Labz 任务的工具
  • 检查 API Labz 连接
  • 自动执行 API Labz 连续操作

中文介绍

功能

通过 Composio 的工具集和 Rube MCP,自动执行 API Labz 操作。先搜索适合任务的工具,核对所需输入字段、数据类型和执行注意事项。确认连接有效后,按照搜索结果中的规范调用工具。

适用场景

适合已有 API Labz 任务,希望把可用操作的调查和执行一并交给智能体的情况。流程包括在同一任务中沿用会话,以及在结果分成多页时继续获取后续内容的方法。

使用示例

  • “查找能完成这项 API Labz 任务的工具,并确认输入字段。”
  • “检查 API Labz 的连接,再用可用工具执行我请求的一系列操作。”

注意事项

需要 Rube MCP 和有效的 API Labz 连接。资料说明,添加 Rube MCP 本身不需要 API 密钥。如果连接设置尚未完成,需要通过返回的认证链接完成设置。资料没有说明具体支持的各项功能。工具规范会变化,因此流程要求每次执行前都重新搜索并确认。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
B部分不足说明了搜索、连接检查和执行流程,但未列出具体支持的操作。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供了搜索、连接和执行的调用示例,并说明输入规范及分页结果的获取方法。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足执行外部工具前会检查连接,但未说明发送数据的范围及操作批准流程。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好说明了 Rube MCP 地址、认证链接设置步骤及有效连接的确认方法。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月22日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md2.9 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

API Labz Automation via Rube MCP

Automate API Labz operations through Composio's API Labz toolkit via Rube MCP.

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/api_labz

Prerequisites

  • Rube MCP must be connected (RUBE_SEARCH_TOOLS available)
  • Active API Labz connection via RUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit api_labz
  • Always call RUBE_SEARCH_TOOLS first to get current tool schemas

Setup

Get Rube MCP: Add https://rube.app/mcp as an MCP server in your client configuration. No API keys needed — just add the endpoint and it works.

  1. Verify Rube MCP is available by confirming RUBE_SEARCH_TOOLS responds
  2. Call RUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit api_labz
  3. If connection is not ACTIVE, follow the returned auth link to complete setup
  4. Confirm connection status shows ACTIVE before running any workflows

Tool Discovery

Always discover available tools before executing workflows:

RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "API Labz operations", known_fields: ""}]
session: {generate_id: true}

This returns available tool slugs, input schemas, recommended execution plans, and known pitfalls.

Core Workflow Pattern

Step 1: Discover Available Tools

RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "your specific API Labz task"}]
session: {id: "existing_session_id"}

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["api_labz"]
session_id: "your_session_id"

Step 3: Execute Tools

RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL
tools: [{
  tool_slug: "TOOL_SLUG_FROM_SEARCH",
  arguments: {/* schema-compliant args from search results */}
}]
memory: {}
session_id: "your_session_id"

Known Pitfalls

  • Always search first: Tool schemas change. Never hardcode tool slugs or arguments without calling RUBE_SEARCH_TOOLS
  • Check connection: Verify RUBE_MANAGE_CONNECTIONS shows ACTIVE status before executing tools
  • Schema compliance: Use exact field names and types from the search results
  • Memory parameter: Always include memory in RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL calls, even if empty ({})
  • Session reuse: Reuse session IDs within a workflow. Generate new ones for new workflows
  • Pagination: Check responses for pagination tokens and continue fetching until complete

Quick Reference

OperationApproach
Find toolsRUBE_SEARCH_TOOLS with API Labz-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit api_labz
ExecuteRUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL with discovered tool slugs
Bulk opsRUBE_REMOTE_WORKBENCH with run_composio_tool()
Full schemaRUBE_GET_TOOL_SCHEMAS for tools with schemaRef

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