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big-data-cloud-automation

通过Rube MCP自动执行Big Data Cloud操作,涵盖查找可用工具、确认输入规范、检查连接状态及执行操作。

原文查看原文说明

Automate Big Data Cloud tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 查找可用工具
  • 确认最新输入规范
  • 检查连接后自动执行操作
  • 获取全部分页结果

中文介绍

功能

此技能让AI代理通过Rube MCP自动执行Big Data Cloud操作。它会搜索Composio提供的工具,查找适合目标的操作及所需输入。除先检查连接再执行的流程外,说明中还提供了获取详细输入规范和批量处理的方法。

适用场景

适合将Big Data Cloud任务交给代理,或确认当前可用操作及输入要求。若结果还有后续页面,流程也包括持续获取直到最后一页的步骤。整个过程先通过搜索确认可用操作,再进入具体处理。

使用示例

  • “查找Big Data Cloud可用的工具及所需输入字段。”
  • “检查连接状态,并执行指定操作。”
  • “如果结果分为多页,请获取全部页面。”

注意事项

需要Rube MCP,以及状态为ACTIVE的Big Data Cloud连接。若连接未启用,应通过返回的身份验证链接完成设置。资料说明,添加Rube MCP本身无需API密钥。操作名称和输入格式可能变化,因此每次都要按照重新搜索得到的规范执行。具体支持哪些操作,需要查看搜索结果。

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
A良好明确说明了用途及工具搜索、连接检查和执行的顺序。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供搜索、连接和执行的调用示例,并列出搜索返回的信息。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足会执行外部工具,但未说明操作影响范围或执行前的批准步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好说明了添加Rube MCP及通过身份验证链接配置服务连接的步骤。

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21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.md3.0 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Big Data Cloud Automation via Rube MCP

Automate Big Data Cloud operations through Composio's Big Data Cloud toolkit via Rube MCP.

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/big_data_cloud

Prerequisites

  • Rube MCP must be connected (RUBE_SEARCH_TOOLS available)
  • Active Big Data Cloud connection via RUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit big_data_cloud
  • 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 big_data_cloud
  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: "Big Data Cloud 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 Big Data Cloud task"}]
session: {id: "existing_session_id"}

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["big_data_cloud"]
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 Big Data Cloud-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit big_data_cloud
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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