yelp-automation

yelp-automation skill の概要

yelp-automation の用途

yelp-automation は、Composio の Rube MCP server を通じて Yelp 関連のワークフローを実行するための Claude skill です。特定の Yelp API 形式をハードコードするのではなく、まず現在利用できる Yelp tools を検出し、Yelp connection を確認したうえで、Rube から返された schema に沿ってタスクを実行するようエージェントに指示します。

ツールの利用可否や入力 schema が変わる可能性がある環境で、より大きな Workflow Automation の一部としてエージェントに Yelp 操作を任せたい場合に、yelp-automation は特に役立ちます。

向いているユーザーと用途

yelp-automation skill は、すでに Claude か別の MCP 対応クライアントを使っていて、Yelp のアクションを再利用可能なワークフローに組み込みたいユーザーに向いています。代表的な用途は、タスクに適した Yelp tool を見つけること、Yelp connection が有効か確認すること、schema 検出後に Yelp 操作を安全に実行することです。

手動で Yelp を閲覧するよりも、ツール経由で実行したい運用担当者、自動化ビルダー、ローカルビジネスのリサーチ担当者、エージェントワークフロー開発者にとって特に有用です。

この skill の違い

最大の特徴は、「まず tools を検索する」パターンです。この skill は、Yelp tool の名前や入力が固定されているとは想定しません。実行前に RUBE_SEARCH_TOOLS を使うことを必須とし、エージェントが Rube から返される最新の tool slugs、schemas、execution plans、pitfalls を利用できるようにします。

そのため yelp-automation は、「Yelp を使って店舗を探して」のような一般的なプロンプトより信頼性が高くなります。タスクを試みる前に、connection check と tool discovery の手順をエージェントに踏ませるからです。

導入前に知っておくべき制約

これは単体で動作する Yelp scraper、browser automation script、または直接的な Yelp API wrapper ではありません。Rube MCP と、Composio 経由で有効化された Yelp toolkit connection が必要です。リポジトリの該当パスには SKILL.md しか含まれていないため、この skill は軽量です。インストール前にソースを確認すべきですが、helper scripts、examples、同梱の reference data は期待しないでください。

yelp-automation skill の使い方

yelp-automation のインストールとセットアップ前提

Composio skills repository から skill をインストールします。

npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill yelp-automation

次に、以下を使ってクライアント設定に Rube MCP を追加します。

https://rube.app/mcp

Yelp 関連の作業を依頼する前に、MCP server が RUBE_SEARCH_TOOLS を公開していることを確認してください。また、この skill は toolkit yelp を指定して RUBE_MANAGE_CONNECTIONS を使うことを前提にしています。connection が ACTIVE でない場合は、返された authorization link に従って認可し、Yelp workflow を実行する前に status を再確認してください。

skill に渡すべき入力

弱い依頼例は「Yelp でレストランを探して」です。より良い yelp-automation の使用プロンプトでは、タスク、場所、フィルター、出力形式、上限をエージェントに渡します。

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.

店舗検索やレビュー中心のタスクでは、既知の識別子、business name、city、category、date range、ranking preference、raw tool output が必要か整理済みテーブルが必要かも追加してください。

実用的なワークフロー

まず composio-skills/yelp-automation/SKILL.md を読んでください。この skill folder には追加の README.md、rules/、resources/、scripts はないため、ソースファイルが主要な運用ガイドになります。

良い実行フローは次のとおりです。

1. 具体的な Yelp のユースケースで RUBE_SEARCH_TOOLS を呼び出すようエージェントに依頼する。
2. 可能であれば、返された session ID を再利用する。
3. yelp に対して RUBE_MANAGE_CONNECTIONS を呼び出すよう依頼する。
4. active であれば、discovery で得た正確な schema を使って、選択した Rube tool を実行する。
5. 簡潔な結果サマリーと、後続ステップに必要な raw IDs を返すよう依頼する。

この順序が重要なのは、Rube が想定と異なる tool names や required fields を返す可能性があるためです。

結果を良くするプロンプトパターン

Workflow Automation で yelp-automation を安定して使うには、discovery、execution、formatting を分けたプロンプトを書きます。

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 marked Unavailable. Explain which Rube tool was selected and why.

この書き方にすると、エージェントが適切な tool を選びやすくなり、schema を推測するリスクを避けられ、下流のワークフローで解析しやすいデータを出力できます。

yelp-automation skill FAQ

yelp-automation は Yelp API client ですか？

いいえ。yelp-automation は、MCP 対応エージェントが Rube MCP を通じて Composio の Yelp toolkit を使うための skill です。実際の tools、schemas、authorization は、この skill に同梱されたコードではなく Rube 経由で処理されます。

この skill を使うべきでないケースは？

オフラインデータセット、大量スクレイピング、Yelp API credentials の直接管理、または Rube の現在の toolkit schema に依存しない保証済みフィールドが必要な場合には使わないでください。クライアントが MCP servers に接続できない場合や、Yelp connection を認可できない場合にも適していません。

通常のプロンプトより優れている点は？

通常のプロンプトでは、モデルが記憶に基づいて Yelp について推論したり、一貫性のないブラウジングを行ったりする可能性があります。yelp-automation skill は、current Yelp tools の検出、connection status の確認、返された schema に基づく実行という tool-first workflow を強制します。これにより、存在しない tool call の発生を減らし、ワークフローを再現しやすくします。

yelp-automation skill は初心者向けですか？

MCP の基本をすでに理解しているなら、初心者にも扱いやすい skill です。セットアップは短いものの、ユーザーには tool availability の確認、connection の認可、返された schemas を使うようエージェントに依頼することへの慣れが必要です。初心者は、Yelp の結果を大きな自動化に組み込む前に、シンプルな検索タスクから始めるのがおすすめです。

yelp-automation skill を改善する方法

制約を明確にして yelp-automation プロンプトを改善する

品質を大きく上げるには、タスクの制約を具体的にすることが重要です。location、category、result count、ranking criteria、required fields、missing values の扱いを含めてください。たとえば、「top-rated dentists in Denver」よりも、「return 15 dentists within Denver, sorted by rating then review count, with phone, address, Yelp URL, and Unavailable for missing fields」のほうが有用です。

よくある失敗を避ける

よくある問題には、RUBE_SEARCH_TOOLS を省略する、古い schema を前提にする、connection が active になる前に Yelp actions を実行しようとする、選択した tool が返さない fields を要求する、といったものがあります。エージェントには明示的に「Do not execute until tool discovery and connection check are complete」「Use only fields present in the tool response」と伝えてください。

初回出力のあとに調整する

初回実行後は、重複排除、より厳しいフィルター、後続呼び出し用の raw identifiers、または別の出力形式を依頼してワークフローを改善します。結果が少なすぎる場合は、radius、category、price filters を広げます。結果が広すぎる場合は、neighborhood、open-now status、minimum review count、business attributes を追加してください。

メンテナーが追加できる改善点

yelp-automation skill は、一般的な Yelp workflows、sample prompts、期待される RUBE_SEARCH_TOOLS usage、inactive connections の troubleshooting notes を示す短い examples section があると、さらに使いやすくなります。短い「when not to use」section と example output tables も、ユーザーがインストールするかどうかをより早く判断する助けになります。