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claid-ai-automation

通过Rube MCP自动执行Claid AI操作。搜索符合任务的工具,核对输入格式和连接状态后,执行受支持的处理或批量操作。

原文查看原文说明

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

实测评分 未实测

查看安装方法

适用场景

  • 查找支持Claid AI任务的工具
  • 执行前检查连接状态
  • 批量执行受支持的操作

中文介绍

功能

通过Composio工具集和Rube MCP自动执行Claid AI操作。搜索与请求匹配的工具,确认最新输入字段、格式和建议步骤后执行任务。内容覆盖从连接检查到批量操作的流程,也介绍结果分为多页时如何继续获取,以及如何查询详细输入规范。

适用场景

适合已有Claid AI任务,希望在了解可用操作的同时交给智能体执行的情况。需要集中处理多个任务时,也可以使用。资料没有逐项列出具体支持的功能,因此以执行时的工具搜索结果为准。

使用示例

  • “帮我查找能完成这项Claid AI任务的工具,并确认所需信息。”
  • “检查Claid AI连接,然后批量执行受支持的操作。”

注意事项

需要配置Rube MCP,并具备有效的Claid AI连接。设置连接时指定claid_ai,必要时通过返回的认证链接完成认证。资料说明,添加Rube MCP本身无需API密钥。执行前使用RUBE_SEARCH_TOOLS获取最新规范,并遵循指定的输入字段和类型。

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。

文档检查

AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。

安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足外部操作前会检查连接,但对操作范围和用户确认的说明不足。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好列出了Rube MCP接入地址及指定claid_ai的认证和连接检查步骤。

不计入评分。 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.md2.9 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Claid AI Automation via Rube MCP

Automate Claid AI operations through Composio's Claid AI toolkit via Rube MCP.

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/claid_ai

Prerequisites

  • Rube MCP must be connected (RUBE_SEARCH_TOOLS available)
  • Active Claid AI connection via RUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit claid_ai
  • 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 claid_ai
  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: "Claid AI 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 Claid AI task"}]
session: {id: "existing_session_id"}

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["claid_ai"]
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 Claid AI-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit claid_ai
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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