Rube MCP による Gan AI 自動化
Rube MCP を介して Composio の Gan AI ツールキットを使い、Gan AI 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/gan_ai
前提条件
- Rube MCP が接続されていること（
RUBE_SEARCH_TOOLSが利用可能） RUBE_MANAGE_CONNECTIONSにより、ツールキットgan_aiを使用した Gan AI 接続がアクティブであること- ツールスキーマを取得するため、常に最初に
RUBE_SEARCH_TOOLSを呼び出すこと
セットアップ
Rube MCP を取得: クライアント設定に https://rube.app/mcp を MCP サーバーとして追加します。API キーは不要で、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
gan_aiを指定してRUBE_MANAGE_CONNECTIONSを呼び出します。 - 接続が 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。
ツールの発見
ワークフローを実行する前に、常に利用可能なツールを発見してください：
RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "Gan AI operations", 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発見
RUBE_SEARCH_TOOLS
queries: [{use_case: "your specific Gan AI task"}]
session: {id: "existing_session_id"}
ステップ2: 接続を確認
RUBE_MANAGE_CONNECTIONS
toolkits: ["gan_ai"]
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: {/* 検索結果から取得したスキーマ準拠の引数 */}
}]
memory: {}
session_id: "your_session_id"
既知の落とし穴
- 常に最初に検索: ツールスキーマは変更されます。
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: ツールを実行する前に、
RUBE_MANAGE_CONNECTIONSが ACTIVE ステータスを示していることを確認してください。 - スキーマ準拠: 検索結果から得られた正確なフィールド名と型を使用してください。
- メモリパラメータ:
RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOLの呼び出しには、空でも ({}) 必ずmemoryを含めてください。 - セッションの再利用: ワークフロー内ではセッションIDを再利用してください。新しいワークフローには新しい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ないか確認し、完了するまで取得を続けてください。
クイックリファレンス
| 操作 | 方法 |
|---|---|
| ツールの検索 | Gan AI 固有のユースケースを指定して RUBE_SEARCH_TOOLS |
| 接続 | ツールキット gan_ai を指定して RUBE_MANAGE_CONNECTIONS |
| 実行 | 発見したツールスラッグを指定して RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL |
| 一括操作 | run_composio_tool() を使用して RUBE_REMOTE_WORKBENCH |
| 完全スキーマ | schemaRef を持つツールで RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS |
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