公开数据助手

它解决什么问题

围绕 Brightdata 做公开数据自动化时，工程师通常要面对三类琐碎工作：一是搞清楚工具包当前有哪些可用工具、参数结构是什么，这类信息会随版本变化；二是维护 Brightdata 的连接状态，断连或未授权会让流程在运行中途失败；三是在多步任务中管理会话与分页，漏掉一次分页请求就意味着数据集不完整。

这个技能的做法是把这类编排工作交给 Rube MCP，让模型在执行任何业务操作之前先「摸清环境」，再按固定模式推进。

核心工作方式

技能基于 Composio 的 Brightdata 工具包，通过 Rube MCP 提供服务。接入方式很简单：在客户端配置中添加 Rube MCP 服务地址 https://rube.app/mcp 即可，不需要准备任何 API 密钥。

关键步骤分三步：

1. 发现工具：任何工作流开始前，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前 Brightdata 工具的 slug、输入 schema、推荐执行计划和已知坑点。
2. 检查连接：调用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 并指定 toolkit brightdata，确认连接状态为 ACTIVE；若未激活，按返回的授权链接完成配置。
3. 执行任务：用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 传入上一步发现的 tool slug 执行操作，批量任务可用 RUBE_REMOTE_WORKBENCH。

适用边界与注意点

• 永远先搜索：工具 schema 会变化，不要硬编码 slug 或参数，每次工作流都从 RUBE_SEARCH_TOOLS 开始。
• schema 严格匹配：使用搜索返回的字段名和类型，不要凭经验假设。
• memory 参数必填：即使为空也要传 {}。
• 会话复用：同一工作流内复用 session ID，新工作流才生成新的。
• 分页要拉全：检查响应中的分页 token，持续请求直到数据完整。