yelp-automation
por ComposioHQyelp-automation es una skill de Claude para flujos de trabajo de Yelp mediante Composio Rube MCP. Guía a los agentes para buscar herramientas actuales, verificar la conexión con Yelp y ejecutar tareas con los esquemas devueltos.
Esta skill obtiene 66/100, por lo que resulta aceptable, aunque limitada, para aparecer en el directorio. Los usuarios del directorio tienen evidencia suficiente para entender que ayuda a los agentes a enrutar solicitudes relacionadas con Yelp mediante Rube MCP de Composio, con comprobaciones de conexión y descubrimiento de herramientas, pero deberían esperar una capa ligera y no una biblioteca de flujos de trabajo de Yelp completamente autónoma.
- El frontmatter válido de la skill identifica claramente el dominio de activación como automatización de Yelp mediante Rube MCP y declara la dependencia MCP requerida `rube`.
- Los requisitos previos y los pasos de configuración explican que Rube MCP debe estar conectado, que la autorización de Yelp debe estar ACTIVE y que se debe llamar a `RUBE_SEARCH_TOOLS` antes de los flujos de trabajo.
- El patrón central de flujo de trabajo ofrece a los agentes una secuencia repetible: descubrir herramientas, comprobar la conexión de Yelp y luego ejecutar con esquemas actuales en lugar de adivinar parámetros obsoletos.
- Las acciones y los esquemas reales de Yelp no están documentados en el repositorio; la skill depende de la detección en vivo con `RUBE_SEARCH_TOOLS` para obtener slugs de herramientas, entradas y posibles inconvenientes actualizados.
- No se incluyen archivos de soporte, scripts, README ni comando de instalación, por lo que su adopción depende de que los usuarios ya se sientan cómodos configurando Rube MCP y conexiones de Yelp.
Descripción general de yelp-automation skill
Para qué sirve yelp-automation
yelp-automation es una skill de Claude para ejecutar flujos de trabajo relacionados con Yelp mediante el servidor Rube MCP de Composio. En lugar de fijar en el código una única forma de la API de Yelp, la skill indica al agente que primero descubra las herramientas actuales de Yelp, verifique la conexión con Yelp y luego ejecute la tarea usando el esquema devuelto por Rube.
Úsala cuando quieras que un agente gestione operaciones de Yelp dentro de una configuración más amplia de Workflow Automation, especialmente en escenarios donde la disponibilidad de herramientas o los esquemas de entrada pueden cambiar.
Usuarios y tareas para los que encaja mejor
La skill yelp-automation es más adecuada para usuarios que ya usan Claude u otro cliente compatible con MCP y quieren incorporar acciones de Yelp en flujos de trabajo repetibles. Entre las tareas habituales están encontrar la herramienta de Yelp correcta para una tarea, comprobar si una conexión de Yelp está activa y ejecutar de forma segura una operación de Yelp después de descubrir el esquema.
Resulta especialmente útil para operadores, creadores de automatizaciones, investigadores de negocios locales y desarrolladores de flujos de agentes que prefieren una ejecución mediada por herramientas en lugar de navegar manualmente por Yelp.
Qué hace diferente a esta skill
El principal diferenciador es el patrón de “buscar herramientas primero”. La skill no presupone nombres de herramientas de Yelp ni entradas estáticas. Exige usar RUBE_SEARCH_TOOLS antes de ejecutar, para que el agente pueda trabajar con los slugs de herramientas, esquemas, planes de ejecución y advertencias más recientes devueltos por Rube.
Eso hace que yelp-automation sea más fiable que un prompt genérico como “usa Yelp para encontrar negocios”, porque le da al agente una secuencia de comprobación de conexión y descubrimiento de herramientas antes de intentar la tarea.
Restricciones importantes antes de adoptarla
Esta no es una herramienta independiente para hacer scraping de Yelp, ni un script de automatización de navegador, ni un wrapper directo de la API de Yelp. Requiere Rube MCP y una conexión activa al toolkit de Yelp a través de Composio. La ruta del repositorio contiene solo SKILL.md, así que la skill es ligera: conviene leer el archivo fuente antes de instalarla, pero no esperes scripts auxiliares, ejemplos ni datos de referencia incluidos.
Cómo usar yelp-automation skill
Instalación de yelp-automation y contexto de configuración
Instala la skill desde el repositorio de skills de Composio:
npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill yelp-automation
Después, añade Rube MCP a la configuración de tu cliente usando:
https://rube.app/mcp
Antes de pedir tareas con Yelp, confirma que el servidor MCP expone RUBE_SEARCH_TOOLS. La skill también espera que uses RUBE_MANAGE_CONNECTIONS con el toolkit yelp; si la conexión no está en estado ACTIVE, sigue el enlace de autorización devuelto y vuelve a comprobar el estado antes de ejecutar cualquier flujo de trabajo de Yelp.
Entradas que necesita la skill
Una solicitud débil sería: “Find restaurants on Yelp.” Un uso más sólido de yelp-automation le da al agente la tarea, ubicación, filtros, formato de salida y cualquier límite:
Use yelp-automation to find highly rated Italian restaurants in Austin, Texas. First discover the current Yelp tools through Rube, confirm the Yelp connection is active, then return up to 10 results with name, rating, review count, price if available, Yelp URL, neighborhood, and a short reason each result matches. Do not invent missing fields.
Para tareas de búsqueda de negocios o centradas en reseñas, añade identificadores conocidos, nombre del negocio, ciudad, categoría, rango de fechas, preferencia de ordenación y si necesitas la salida sin procesar de la herramienta o una tabla depurada.
Flujo de trabajo práctico recomendado
Empieza leyendo composio-skills/yelp-automation/SKILL.md. No hay README.md, rules/, resources/ ni scripts adicionales en la carpeta de esta skill, así que el archivo fuente es la guía operativa principal.
Un buen flujo de ejecución es:
- Pide al agente que llame a
RUBE_SEARCH_TOOLScon tu caso de uso específico de Yelp. - Reutiliza el ID de sesión devuelto cuando sea posible.
- Pídele que llame a
RUBE_MANAGE_CONNECTIONSparayelp. - Si la conexión está activa, ejecuta la herramienta de Rube seleccionada usando el esquema exacto obtenido en el descubrimiento.
- Pide un resumen conciso de resultados junto con los IDs sin procesar que hagan falta para pasos posteriores.
Esta secuencia importa porque Rube puede devolver nombres de herramientas o campos obligatorios distintos de los que esperas.
Patrón de prompt para obtener mejores resultados con yelp-automation
Para usar yelp-automation de forma fiable en Workflow Automation, escribe prompts que separen descubrimiento, ejecución y formato:
Discover the available Yelp tools for searching local businesses near
94103. Check the Yelp connection. If active, run the appropriate tool for “coffee shops open now with at least 4 stars.” Return a markdown table with name, rating, review count, address, phone, Yelp URL, and any missing fields markedUnavailable. Explain which Rube tool was selected and why.
Esto mejora la calidad de la salida porque el agente tiene suficiente contexto para elegir la herramienta correcta, evitar suposiciones sobre el esquema y producir datos que tu flujo posterior pueda procesar.
Preguntas frecuentes sobre yelp-automation skill
¿yelp-automation es un cliente de la API de Yelp?
No. yelp-automation es una skill que guía a un agente compatible con MCP para usar el toolkit de Yelp de Composio a través de Rube MCP. Las herramientas, los esquemas y la autorización reales se gestionan mediante Rube, no con código incluido dentro de esta skill.
¿Cuándo no debería usar esta skill?
No la uses si necesitas un conjunto de datos offline, scraping de alto volumen, control directo sobre credenciales de la API de Yelp o campos garantizados independientemente del esquema actual del toolkit de Rube. Tampoco encaja bien si tu cliente no puede conectarse a servidores MCP o si no puedes autorizar la conexión de Yelp.
¿En qué es mejor que un prompt normal?
Un prompt normal puede hacer que el modelo razone sobre Yelp desde su memoria o navegue de manera inconsistente. La skill yelp-automation impone un flujo centrado en herramientas: descubrir las herramientas actuales de Yelp, comprobar el estado de la conexión y ejecutar con el esquema devuelto. Eso reduce las llamadas a herramientas inventadas y hace que el flujo sea más fácil de repetir.
¿La skill yelp-automation es apta para principiantes?
Es apta para principiantes si ya entiendes los conceptos básicos de MCP. La configuración es breve, pero el usuario debe sentirse cómodo comprobando la disponibilidad de herramientas, autorizando una conexión y pidiendo al agente que use los esquemas devueltos. Quienes estén empezando deberían probar primero una tarea de búsqueda sencilla antes de encadenar resultados de Yelp en automatizaciones más grandes.
Cómo mejorar yelp-automation skill
Mejora los prompts de yelp-automation con restricciones más claras
La mayor mejora de calidad viene de definir restricciones precisas para la tarea. Incluye ubicación, categoría, número de resultados, criterios de ordenación, campos obligatorios y cómo tratar los valores ausentes. Por ejemplo, “top-rated dentists in Denver” es menos útil que “return 15 dentists within Denver, sorted by rating then review count, with phone, address, Yelp URL, and Unavailable for missing fields.”
Evita modos de fallo comunes
Los problemas habituales incluyen omitir RUBE_SEARCH_TOOLS, asumir un esquema antiguo, intentar ejecutar acciones de Yelp antes de que la conexión esté activa o pedir campos que la herramienta seleccionada no devuelve. Indícale al agente de forma explícita: “Do not execute until tool discovery and connection check are complete,” y “Use only fields present in the tool response.”
Itera después de la primera salida
Después de la primera ejecución, mejora el flujo pidiendo deduplicación, filtros más estrictos, identificadores sin procesar para llamadas de seguimiento o un formato de salida distinto. Si los resultados parecen escasos, amplía el radio, la categoría o los filtros de precio. Si los resultados son demasiado amplios, añade barrio, estado de abierto ahora, recuento mínimo de reseñas o atributos del negocio.
Mejoras que podrían añadir los mantenedores
La skill yelp-automation sería más sólida con una pequeña sección de ejemplos que muestre flujos comunes de Yelp, prompts de muestra, uso esperado de RUBE_SEARCH_TOOLS y notas de solución de problemas para conexiones inactivas. Una breve sección de “cuándo no usarla” y tablas de salida de ejemplo también ayudarían a los usuarios a decidir más rápido si les conviene instalar la skill.