ML API 自動実行 (Rube MCP) は何をしますか？
Composio の AI/ML API ツールキットを Rube MCP 経由で操作し、AI/ML API の操作を自動化します。
ツールキット ドキュメント: composio.dev/toolkits/ai_ml_api
前提条件
- Rube MCP が接続されていること（
RUBE_SEARCH_TOOLSが利用可能であること） - ツールキット
ai_ml_apiを使用してRUBE_MANAGE_CONNECTIONS経由でアクティブな AI/ML API 接続が確立されていること - ツールの実行前に必ず
RUBE_SEARCH_TOOLSを呼び出して最新のツールスキーマを取得すること
セットアップ
Rube MCP の導入: クライアント設定に MCP サーバーとして https://rube.app/mcp を追加します。API キーは不要です。エンドポイントを追加するだけで動作します。
RUBE_SEARCH_TOOLSが応答することを確認し、Rube MCP が利用可能であることを確認します- ツールキット
ai_ml_apiを指定してRUBE_MANAGE_CONNECTIONSを呼び出します - 接続ステータスが ACTIVE でない場合は、返された認証リンクに従ってセットアップを完了します
- ワークフローを実行する前に、接続ステータスが ACTIVE であることを確認します
ツールの検出
ワークフローを実行する前に、必ず利用可能なツールを検出してください：
RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "AI/ML API 操作", known_fields: ""}]
session: {generate_id: true}
これにより、利用可能なツールスラッグ、入力スキーマ、推奨実行計画、既知の落とし穴が返されます。
コアワークフローパターン
ステップ 1: 利用可能なツールを検出
RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "あなたの特定の AI/ML API タスク"}]
session: {id: "existing_session_id"}
ステップ 2: 接続を確認
RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["ai_ml_api"]
session_id: "your_session_id"
ステップ 3: ツールを実行
RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL
tools: [{
tool_slug: "TOOL_SLUG_FROM_SEARCH",
arguments: {/* 検索結果に準拠したスキーマ引数 */}
}]
memory: {}
session_id: "your_session_id"
既知の落とし穴
- 必ず最初に検索すること: ツールスキーマは変更される可能性があります。
RUBE_SEARCH_TOOLSを呼び出さずにツールスラッグや引数をハードコードしないでください。 - 接続を確認すること: ツールを実行する前に
RUBE_MANAGE_CONNECTIONSで ACTIVE ステータスを確認してください。 - スキーマに従うこと: 検索結果のフィールド名と型を正確に使用してください。
- メモリパラメータ:
RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOLの呼び出しには、空の場合（{}）でも必ずmemoryを含めてください。 - セッションの再利用: 同じワークフロー内ではセッション ID を再利用し、新しいワークフローでは新しい ID を生成してください。
- ページネーション: レスポンスにページネーショントークンが含まれている場合は、すべてのデータを取得し終えるまで継続して取得してください。
クイックリファレンス
| 操作 | 方法 |
|---|---|
| ツールを探す | RUBE_SEARCH_TOOLS（AI/ML API に関連するユースケースを指定） |
| 接続する | RUBE_MANAGE_CONNECTIONS（ツールキット ai_ml_api を指定） |
| 実行する | RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL（検出したツールスラッグを指定） |
| 一括操作 | RUBE_REMOTE_WORKBENCH（run_composio_tool() を使用） |
| 完全なスキーマ | RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS（schemaRef を持つツールに対して） |
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