Superglue CLI: AIエージェントが事前構築ツールなしでAPIコールを実行可能に

Superglue CLIは、すべてのsgコマンドの使用方法、認証処理、ツール構築、失敗のデバッグ方法をAIエージェントに教える構造化されたスキルリファレンスを同梱したコマンドラインインターフェースです。核となる考え方は、すべてのAPI統合に対してハードコードされたツールを構築する代わりに、エージェントを任意のAPIに向けることで、仕様を読み取り、呼び出しを計画し、実行するという推論を実行時に可能にすることです。
インストールとセットアップ
npm経由でCLIをグローバルにインストールします:
npm install -g @superglue/cli
インタラクティブなセットアップを実行します:
sg init
これにより、APIキー(app.superglue.cloud/adminで入手可能)、エンドポイント、出力設定の入力を求められます。CIやAIエージェントなどの非インタラクティブ環境では、環境変数を設定します:
export SUPERGLUE_API_KEY="your-api-key"
export SUPERGLUE_API_ENDPOINT="https://api.superglue.cloud"
sg system listで確認します — 認証エラーが表示される場合は、APIキーとエンドポイントを確認してください。
スキルのインストール
このスキルは、AIエージェントに完全なCLI知識 — コマンド、認証パターン、ツールスキーマ、デバッグ、デプロイメント — を提供します。一度インストールすれば、エージェントは自動的にこれを参照します。
すべてのエージェント向けのユニバーサルインストール:
npx skills add superglue-ai/cli
-g -a <agent>で特定のエージェントを対象にします:
npx skills add superglue-ai/cli -g -a claude-code
npx skills add superglue-ai/cli -g -a codex
npx skills add superglue-ai/cli -g -a cursor
Claude Codeの場合は、Anthropicマーケットプレイスからインストールします:
/plugin install superglue@claude-plugins-official
またはローカルインストールから読み込みます:
claude --plugin-dir $(npm root -g)/@superglue/cli
Cursorの場合は、スキルをプロジェクトまたはグローバルディレクトリにコピーします:
cp -r $(npm root -g)/@superglue/cli/skills/superglue .cursor/skills/superglue
# またはグローバルに
cp -r $(npm root -g)/@superglue/cli/skills/superglue ~/.cursor/skills/superglue
スキルが提供するもの
- フラグ、オプション、使用パターンを含むすべてのCLIコマンド
- 認証パターン — 資格情報プレースホルダー、OAuthフロー、ヘッダー形式
- ツール設定スキーマ — ステップ設定、データセレクター、変換、ページネーション
- デバッグワークフロー — 一般的なエラー、
--include-step-results、分離のためのsg system call - デプロイメントパターン — SDK、REST API、ウェブフック(references/integration.md経由)
- データベース、ファイルサーバー、変換のための専門リファレンス(オンデマンドで読み込み)
プロジェクト固有のコンテキストの追加
プロジェクトのAI設定ファイル(CLAUDE.md、AGENTS.md、または.cursorrules)にセクションを追加して、エージェントがスキルを使用し、設定を動的に発見できるようにします。以下のような指示を含めます:
## Superglueの使用
superglueツールを操作する場合 — CLI、SDK、またはREST API経由で:
1. 任意のsgコマンドを実行する前に、superglueスキルを呼び出し、SKILL.mdファイルを読む
2. タスクに関連するリファレンスファイル(統合、データベース、ファイルサーバー、変換)を読む
3. CLIが設定されていることを確認する(sg initが実行されているか、環境変数が設定されている)
4. 何かを構築または変更する前に、現在の設定を発見するためにsg system listとsg tool listを実行する
5. システムIDやツールIDをハードコードしない — 常に動的に発見する
ベストプラクティス
ツールを構築する前に常にシステムをテストします。エージェントにsg system callを実行させて、認証を確認し、ツール設定を構築する前に実際の応答形状を確認させます:
sg system call --system-id stripe \
--url "https://api.stripe.com/v1/customers?limit=2" \
--headers '{"Authorization":"Bearer <>"}'
デバッグ時には--include-step-resultsを使用して、各ステップからの生のAPI応答を表示します — 問題が認証、エンドポイント、変換のいずれであるかを特定します:
sg tool run --draft <id> --payload '{}' --include-step-results
チャットに秘密情報を貼り付けないでください。CLI経由でシステムを作成する際には--sensitive-credentialsを使用して、秘密情報が安全に入力されるようにします。
このアプローチは、「事前定義されたツール」の限界に対処します。チームはエージェントを構築しますが、ユーザーは「X条件が真の場合、Salesforceからこれら3つのオブジェクトを取得してnCinoにプッシュする」などの具体的なニーズを説明します。各リクエストをハードコードされたツールに変換する代わりに、エージェントはAPI仕様を読み取り、ユーザーごとのロジックで複数ステップの操作を処理できます。
📖 Read the full source: HN AI Agents
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