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ComposioHQ/OpenAI-Automation

Automatize operações da API OpenAI – gere respostas com suporte multimodal e saída estruturada, crie embeddings, gere imagens e liste modelos via integração MCP do Composio.

O que é OpenAI-Automation?

Esta skill automatiza fluxos de trabalho da API OpenAI através da integração MCP do Composio. Você pode gerar respostas de modelo com o suporte a multimodal (texto + imagem) e saídas JSON estruturadas, criar embeddings para busca vetorial, clustering e pipelines RAG, gerar imagens com modelos GPT Image e DALL‑E, e listar modelos disponíveis. Suporta os principais clientes como Claude Code, Cursor e Codex via servidor MCP `https://rube.app/mcp`. O setup é simples: adicione o servidor MCP ao seu cliente e conecte sua conta OpenAI com uma chave de API. A skill inclui fluxos detalhados com exemplos de entrada, tabelas de parâmetros e uma seção de armadilhas conhecidas para evitar erros comuns. É especialmente útil para desenvolvedores que desejam integrar capacidades avançadas de IA em suas ferramentas de engenharia de software de forma rápida e padronizada.

Funciona com~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ComposioHQ/awesome-codex-skills/tree/main/composio-skills/openai-automation

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Documentação

Automação OpenAI

Automatize seus fluxos de trabalho da API OpenAI – gere texto com a API de Respostas (incluindo entradas multimodais de imagem+texto e saídas JSON estruturadas), crie embeddings para busca e clustering, gere imagens com modelos DALL‑E e GPT Image, e liste modelos disponíveis.

Documentação do Toolkit: composio.dev/toolkits/openai


Configuração

  1. Adicione o servidor MCP Composio ao seu cliente: https://rube.app/mcp
  2. Conecte sua conta OpenAI quando solicitado (autenticação por chave de API)
  3. Comece a usar os fluxos de trabalho abaixo

Fluxos de Trabalho Principais

1. Gerar uma Resposta (Texto, Multimodal, Estruturada)

Use OPENAI_CREATE_RESPONSE para respostas únicas de modelo, incluindo análise de texto, imagem, OCR e saídas JSON estruturadas.

Ferramenta: OPENAI_CREATE_RESPONSE
Entradas:
  - model: string (obrigatório) – ex.: "gpt-5", "gpt-4o", "o3-mini"
  - input: string | array (obrigatório)
    Simples: "Explique computação quântica"
    Multimodal: [
      { role: "user", content: [
        { type: "input_text", text: "O que há nesta imagem?" },
        { type: "input_image", image_url: { url: "https://..." } }
      ]}
    ]
  - temperature: número (0-2, opcional – não suportado com modelos de raciocínio)
  - max_output_tokens: inteiro (opcional)
  - reasoning: { effort: "none" | "minimal" | "low" | "medium" | "high" }
  - text: objeto (configuração de saída estruturada)
    - format: { type: "json_schema", name: "...", schema: {...}, strict: true }
  - tools: array (function, code_interpreter, file_search, web_search)
  - tool_choice: "auto" | "none" | "required" | { type: "function", function: { name: "..." } }
  - store: booleano (false para desativar destilação de modelo)
  - stream: booleano

Exemplo de saída estruturada: Defina text.format como { type: "json_schema", name: "persona", schema: { type: "object", properties: { nome: { type: "string" }, idade: { type: "integer" } }, required: ["nome", "idade"], additionalProperties: false }, strict: true }.

2. Criar Embeddings

Use OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS para busca vetorial, clustering, recomendações e pipelines RAG.

Ferramenta: OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS
Entradas:
  - input: string | string[] | int[] | int[][] (obrigatório) – máx. 8192 tokens, máx. 2048 itens
  - model: string (obrigatório) – "text-embedding-3-small", "text-embedding-3-large", "text-embedding-ada-002"
  - dimensions: inteiro (opcional, apenas para text-embedding-3 e posteriores)
  - encoding_format: "float" | "base64" (padrão "float")
  - user: string (opcional, ID do usuário final para monitoramento de abuso)

3. Gerar Imagens

Use OPENAI_CREATE_IMAGE para criar imagens a partir de descrições textuais usando modelos GPT Image ou DALL‑E.

Ferramenta: OPENAI_CREATE_IMAGE
Entradas:
  - model: string (obrigatório) – "gpt-image-1", "gpt-image-1.5", "dall-e-3", "dall-e-2"
  - prompt: string (obrigatório) – máx. 32.000 caracteres (GPT Image), 4.000 (DALL‑E 3), 1.000 (DALL‑E 2)
  - size: "1024x1024" | "1536x1024" | "1024x1536" | "auto" | "256x256" | "512x512" | "1792x1024" | "1024x1792"
  - quality: "standard" | "hd" | "auto" | "high" | "medium" | "low"
  - n: inteiro (1-10; DALL‑E 3 suporta apenas n=1)
  - background: "transparent" | "opaque" | "auto" (apenas modelos GPT Image)
  - style: "vivid" | "natural" (apenas DALL‑E 3)
  - user: string (opcional)

4. Listar Modelos Disponíveis

Use OPENAI_LIST_MODELS para descobrir quais modelos estão acessíveis com sua chave de API.

Ferramenta: OPENAI_LIST_MODELS
Entradas: (nenhuma)

Armadilhas Conhecidas

ArmadilhaDetalhe
Descontinuação do DALL‑EDALL‑E 2 e DALL‑E 3 estão obsoletos e deixarão de ser suportados em 05/12/2026. Prefira modelos GPT Image.
DALL‑E 3 apenas imagem únicaOPENAI_CREATE_IMAGE com DALL‑E 3 suporta apenas n=1. Use modelos GPT Image ou DALL‑E 2 para múltiplas imagens.
Limites de tokens para embeddingsA entrada não pode exceder 8.192 tokens por item e 2.048 itens por lote para modelos de embedding.
Restrições de modelos de raciocíniotemperature e top_p não são suportados com modelos de raciocínio (o3-mini, etc.). Use reasoning.effort em vez disso.
Modo estrito de saída estruturadaQuando strict: true no formato json_schema, TODAS as propriedades do esquema devem estar listadas no array required.
Comprimento do prompt varia por modeloOs comprimentos máximos do prompt de imagem diferem: 32.000 (GPT Image), 4.000 (DALL‑E 3), 1.000 (DALL‑E 2).

Referência Rápida

Slug da FerramentaDescrição
OPENAI_CREATE_RESPONSEGera respostas textuais/multimodais com suporte a saída estruturada
OPENAI_CREATE_EMBEDDINGSCria embeddings de texto para busca, clustering e RAG
OPENAI_CREATE_IMAGEGera imagens a partir de descrições textuais
OPENAI_LIST_MODELSLista todos os modelos disponíveis para sua chave de API

Desenvolvido por Composio

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

ComposioHQ/-21risk-automation

Automate 21risk tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/-2chat-automation

Automate 2chat tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/ably-automation

Automate Ably tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abstract-automation

Automate Abstract tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abuselpdb-automation

Automate Abuselpdb tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abyssale-automation

Automate Abyssale tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/accelo-automation

Automate Accelo tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/accredible-certificates-automation

Automate Accredible Certificates tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/acculynx-automation

Automate Acculynx tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/active-campaign-automation

Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/addresszen-automation

Automate Addresszen tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adobe-automation

Automate Adobe tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adrapid-automation

Automate Adrapid tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adyntel-automation

Automate Adyntel tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/aeroleads-automation

Automate Aeroleads tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/aero-workflow-automation

Automate Aero Workflow tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/affinda-automation

Automate Affinda tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/affinity-automation

Automate Affinity tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/agencyzoom-automation

Automate Agencyzoom tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/agent-deep-links

Build, validate, and troubleshoot deep links for Codex, Cursor, VS Code, Visual Studio, and similar tools. Use when users ask for clickable links (especially in Slack) that open threads, files, folders, or app settings.

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