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elorus-automation

通过Rube MCP和Composio让智能体执行Elorus操作。先查找可用工具及最新输入格式,确认账户连接状态,再执行支持的任务。

原文查看原文说明

Automate Elorus 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Elorus支持的操作
  • 将支持的任务交给智能体
  • 执行前检查账户连接
  • 集中执行多项操作

中文介绍

功能

此技能通过Composio工具集和Rube MCP,让智能体执行Elorus操作。它会搜索适合任务的工具,确认规定输入字段和数据类型的最新规范,并在连接有效时执行。流程还包括集中执行多项操作,以及在返回结果分页时继续获取后续内容。

适用场景

适合希望通过智能体推进Elorus任务的用户。从查找可用操作,到检查连接,再到执行任务,都可以作为连续流程来安排。需要根据当前工具规范开展工作,而不是固定使用某些工具名称或输入格式时,也可以使用此技能。

使用示例

  • “请查找Elorus目前可用的操作。”
  • “请检查Elorus连接状态,为我提出的任务找到对应工具并执行。”

注意事项

需要Rube MCP和已完成身份验证的Elorus连接。添加Rube MCP本身不需要API密钥,但如果Elorus连接未生效,就需要完成身份验证。执行前必须搜索工具,并遵循返回的规范。资料没有列出各项具体业务操作,支持哪些任务应通过搜索结果确认。

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。

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RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL会执行外部操作,但未提供针对各项操作的确认步骤。
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地址,以及Elorus身份验证和连接检查步骤。

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.md2.8 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Elorus Automation via Rube MCP

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

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/elorus

Prerequisites

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

Step 2: Check Connection

RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["elorus"]
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 Elorus-specific use case
ConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONS with toolkit elorus
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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