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datagma-automation

查找Datagma支持的操作,并通过Rube MCP执行。内容涵盖连接检查、按最新输入格式调用工具,以及集中执行多个操作的流程。

原文查看原文说明

Automate Datagma 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

  • 了解Datagma支持哪些操作
  • 检查Datagma连接状态
  • 集中执行多个操作

中文介绍

功能

通过Composio工具集和Rube MCP执行Datagma操作。根据请求搜索可用工具,确认输入字段、格式和建议执行步骤,然后检查连接状态,按照获取的规范继续处理。内容还介绍批量操作,以及如何从搜索结果中获取更详细的输入规范。

适用场景

适合已有Datagma任务,但需要先了解该使用哪个工具、提供哪些信息的情况。希望在同一流程中执行多个操作时,也可以使用。资料没有逐项列出支持的具体操作,因此需要在执行时搜索并确认。

使用示例

  • “帮我查找支持这项Datagma任务的工具和输入字段。”
  • “检查Datagma连接,然后集中执行受支持的操作。”

注意事项

需要配置Rube MCP,并具备有效的Datagma连接。必要时,通过返回的认证链接启用连接。资料说明,添加Rube MCP本身无需API密钥。每次执行前,都应使用RUBE_SEARCH_TOOLS确认最新工具名称和输入格式,再按获取的信息执行。

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Datagma操作的工具搜索、连接检查和执行流程。
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、连接和执行示例,并列出获取详细输入规范及批量操作的工具。
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Datagma认证和连接检查步骤。

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.md2.9 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Datagma Automation via Rube MCP

Automate Datagma operations through Composio's Datagma toolkit via Rube MCP.

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/datagma

Prerequisites

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

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["datagma"]
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 Datagma-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit datagma
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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