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convolo-ai-automation

通过Rube MCP让AI智能体自动执行Convolo AI操作。先查询可用工具及其输入格式,检查服务连接状态,再执行相应任务。

原文查看原文说明

Automate Convolo 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

  • 查询Convolo AI可用操作
  • 执行前检查服务连接状态
  • 自动执行重复操作

中文介绍

功能

这项技能让AI智能体执行Convolo AI操作,通过连接外部工具的Rube MCP使用Composio工具集。收到请求后,先搜索适合的工具,查看必要的输入字段、执行步骤和注意事项,再继续处理。资料既说明了从检查连接到执行的流程,也介绍了批量操作的方法。

适用场景

适合将Convolo AI中的重复操作交给智能体,或查询当前有哪些操作可用。如果获取的结果分布在多个页面,资料也提供了继续读取后续页面的步骤。

使用示例

  • “查询Convolo AI目前有哪些可用操作。”
  • “检查Convolo AI的连接状态,并查找能完成我所请求任务的工具。”

注意事项

需要配置Rube MCP,并建立经过身份验证的Convolo AI连接。资料说明,添加Rube MCP本身不需要API密钥。执行前须确认连接状态为ACTIVE。工具名称和输入格式可能变化,因此每次都应搜索并遵循最新结果。资料没有列出具体的业务操作。

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部分不足会执行外部工具,但未说明各项操作的影响或确认步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好资料提供Rube MCP连接地址,以及通过身份验证链接启用服务连接的步骤。

不计入评分。 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。

Convolo AI Automation via Rube MCP

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

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/convolo_ai

Prerequisites

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

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["convolo_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 Convolo AI-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit convolo_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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