twelve-data-automation
作成者 ComposioHQtwelve-data-automation は、Claude エージェントが Composio Rube MCP を通じて Twelve Data ワークフローを自動化できるようにするスキルです。セットアップ、アクティブな twelve_data 接続の確認、RUBE_SEARCH_TOOLS による検出、Workflow Automation 向けのスキーマを意識した使い方を扱います。
このスキルの評価は 66/100 で、ディレクトリ掲載には許容範囲ですが、内容には限りがあります。ディレクトリ利用者は、Twelve Data の自動化を Rube MCP 経由でルーティングする用途であることと、基本的な接続・検出パターンは把握できます。ただし、リポジトリ内に充実したワークフロー解説があるというより、ライブのツール検出と外部の Composio toolkit ドキュメントに大きく依存する前提で見るべきです。
- `rube` という明確な MCP 要件と、Composio 経由で Twelve Data を自動化する簡潔な説明を含む、有効な frontmatter が用意されています。
- `RUBE_SEARCH_TOOLS` の確認、`twelve_data` 接続の管理、ワークフロー実行前の ACTIVE ステータス確認など、前提条件とセットアップ手順が示されています。
- 最初にツール検出を行う方針が強調されており、古い固定パラメータに頼らず、エージェントが最新のツールスキーマを取得しやすくなっています。
- サポートファイル、スクリプト、リソース、README が含まれていないため、掲載内容は単一の SKILL.md に全面的に依存します。
- 確認できる内容の多くは、汎用的な Rube MCP の検出・セットアップ手順です。具体的な Twelve Data ワークフロー、出力例、タスク別のエッジケースは限られています。
twelve-data-automation skill の概要
twelve-data-automation の用途
twelve-data-automation は、Composio の Rube MCP server を通じて Twelve Data ワークフローを自動化するための Claude skill です。現在の Twelve Data tool schema を発見し、認証済みの Twelve Data 接続を確認したうえで、tool 名や request field を推測せずにマーケットデータ関連の処理を実行したい agent 向けに設計されています。
向いているユーザーとワークフロー
この twelve-data-automation skill は、すでに Claude で MCP tools を使っていて、金融マーケットデータの取得、利用可能な toolkit operation の確認、Composio の twelve_data toolkit を前提にした自動化ステップの構築などを、再現性のある形で依頼したい場合に適しています。利用可能な tools や schema が変わる可能性のあるワークフロー自動化で特に有用です。この skill は、実行前に必ず tools を検索するよう agent に明示するためです。
主な差別化ポイント
価値の中心は、大規模な codebase や補助 script ではありません。この repository に含まれているのは、焦点を絞った SKILL.md です。特に重要なのは運用上のルールです。実行前に RUBE_SEARCH_TOOLS を使うことで、agent は古い前提に頼らず、最新の Rube MCP tool schema に基づいて動けます。そのため twelve-data-automation は、parameter を作り込んでしまう静的 prompt よりも、実際の MCP 実行に向いています。
導入前に確認したいこと
インストール前に、利用している client が MCP servers に接続できること、そして Rube MCP が利用可能であることを確認してください。また、twelve_data toolkit を使って RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 経由で有効な Twelve Data 接続を用意する必要があります。環境が MCP tools を使えない場合、この skill だけで Twelve Data operation を実行することはできません。
twelve-data-automation skill の使い方
twelve-data-automation のインストールとセットアップ手順
GitHub skill collection から skill をインストールし、その後 MCP 依存関係を設定します。
npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill twelve-data-automation
MCP 対応 client で、次の URL を使って Rube MCP を追加します。
https://rube.app/mcp
続いて、RUBE_SEARCH_TOOLS が利用できることを確認します。toolkit twelve_data で RUBE_MANAGE_CONNECTIONS を使用してください。接続が ACTIVE でない場合は、agent に Twelve Data ワークフローを実行させる前に、返された認可フローを完了します。
skill に渡すべき入力
twelve-data-automation を安定して使うには、実際に必要なデータ作業、対象 instrument または symbol、timeframe、出力形式、制約条件を agent に伝えてください。弱い prompt の例は「Get stock data.」です。より良い prompt は次のようになります。「Use twelve-data-automation to retrieve the latest available daily time series for AAPL from Twelve Data, confirm the active twelve_data connection first, discover the current tool schema with RUBE_SEARCH_TOOLS, and return the result as a concise table with timestamp, open, high, low, close, and volume if those fields are available.」
agent 向けの実践的なワークフロー
よい実行フローは、通常次の順序になります。
- 汎用検索ではなく、具体的なユースケースに対して
RUBE_SEARCH_TOOLSを呼び出す。 - 利用可能な operation を確認するときは、返された session ID を再利用する。
RUBE_MANAGE_CONNECTIONSで Twelve Data 接続が active であることを確認する。- 発見した schema に基づいて、対応する tool slug を選び、parameter を入力する。
- ワークフローを実行し、不足している field や API の制限も含めて結果を要約する。
この手順が重要なのは、Twelve Data と Composio の tool schema が変化し得るためです。この skill の「先に検索する」運用により、古い parameter 名が原因の失敗を減らせます。
最初に読むべき repository ファイル
まず composio-skills/twelve-data-automation/SKILL.md を読んでください。file tree には個別の README.md、rules/、resources/、references/、script はないため、この skill の挙動はその 1 ファイルに集約されています。自分の環境に合うか判断する前に、「Prerequisites」「Setup」「Tool Discovery」「Core Workflow Pattern」の各 section を特に確認してください。
twelve-data-automation skill FAQ
twelve-data-automation は金融マーケットデータ専用ですか？
はい。対象範囲は、Composio の twelve_data toolkit を通じて公開されている Twelve Data operation に限定されています。汎用的な金融分析 framework、backtesting engine、portfolio optimizer ではありません。この skill は、agent が利用可能な Twelve Data tools にアクセスし、自動化するのを助けます。ただし、実行したいマーケットデータ作業の内容は prompt 側で定義する必要があります。
通常の prompt より何が優れていますか？
通常の prompt でも Claude に「use Twelve Data」と依頼することはできますが、現在の MCP tool slug や必須 input schema を把握しているとは限りません。twelve-data-automation skill は、RUBE_SEARCH_TOOLS による tool discovery を必須にし、その後 active な Rube MCP 接続を使います。そのため、実行精度が重要な Workflow Automation では、より信頼しやすくなります。
初心者にも使いやすいですか？
MCP 対応 client をすでに使えて、Twelve Data 接続のための認証 link をたどれるなら、初心者にも扱いやすい部類です。一方で、ワンクリックの web app や単体 package を期待しているユーザーにはあまり向きません。主なセットアップ作業は、Rube MCP の接続と twelve_data toolkit の有効化です。
使わないほうがよいケースは？
MCP tools を実行できない場合、Composio/Rube に接続したくない場合、または静的な offline library が必要な場合は、この skill を使うべきではありません。runtime discovery なしで schema が保証されることを求めるタスクにも向いていません。この skill は、現在の tools を先に検索することに意図的に依存しています。
twelve-data-automation skill の改善方法
正確なデータ作業を指定して prompt を改善する
twelve-data-automation の出力を最も早く改善する方法は、広すぎるマーケットデータ依頼を、実行可能な指示に置き換えることです。symbol、asset type、interval、date range、希望する field、timezone の前提、出力形式を含めてください。例：「Fetch intraday EUR/USD data at 15-minute granularity for the last trading day and return only timestamp, open, high, low, close, with a note if the selected Twelve Data tool imposes a limit.」
よくある失敗を避ける
よくある失敗には、RUBE_SEARCH_TOOLS を省略する、接続が active だと思い込む、古い parameter 名を使う、instrument と interval を定義せずに結果だけを求める、といったものがあります。call が失敗した場合は、発見された tool schema、選択した tool slug、必須 field、そしてどの parameter が不足または拒否されたのかを agent に提示させてください。
最初の結果をもとに反復する
最初の出力後は、tool が実際に返した内容に基づいて調整します。field が不足している場合は、その schema が対応しているかを確認します。結果が広すぎる場合は、date range、symbol exchange、interval などの filter を追加します。回答が使いにくい場合は、正規化された table、JSON object、CSV-ready rows、または短い execution summary を依頼してください。
ローカルで skill を強化する
upstream skill はコンパクトなため、チームは自分たちが繰り返し使う Twelve Data ワークフロー向けに、ローカルの example を追加して改善できます。たとえば、標準的な symbol format、推奨 interval、期待する出力 column、組織固有の error handling などです。ただし、核となるルールは維持してください。カスタマイズした twelve-data-automation guide でも、実行前の tool discovery を必須にし、agent が live Rube MCP schema とずれないようにする必要があります。