Ejecuta mediante la ruta de script y la revisión
Elige una skill activa, fija una revisión cuando importe la reproducibilidad y nombra un componente cuyo tipo sea script. La ejecución requiere memory:write y devuelve un sobre de ejecución tipado.
Herramienta MCP pública
execute_cloud_skill
Propósito
Ejecuta un componente de script declarado de un Cloud Skill activo mediante SandboxExecutionEngine aislado.
Cuándo usar
- Ejecuta un componente de script Python o Bash determinista de una skill después de seleccionar la revisión prevista.
- Pasa un objeto de entrada JSON acotado y consume el resultado de ejecución tipado, incluidos el estado y los datos de salida.
- Usa el procedimiento reutilizable de la skill como componente ejecutable en lugar de copiar código en un prompt del agente.
Cuándo NO usar
- No ejecutes un componente de referencia, ejemplo, plantilla, documento o artefacto; solo se acepta type='script'.
- No dependas de un fallback local inseguro en producción: sin un driver de aislamiento bubblewrap operativo, el valor predeterminado es SANDBOX_UNAVAILABLE con cierre seguro.
- No lo uses para comandos arbitrarios del host, acceso a red o trabajos sin límite; el sandbox aplica controles de namespace, entorno, tiempo de espera, procesos, memoria y salida.
- No omitas la fijación de la revisión cuando importe la ejecución reproducible; una revisión explícita evita ejecutar otra instantánea publicada.
Ámbito requerido
- La superficie MCP requiere memory:write porque la ejecución es una operación de skill autorizada.
- La skill debe resolverse dentro del ámbito personal o de equipo autenticado; los IDs de skill de otro ámbito devuelven ACCESS_DENIED.
Parámetros
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
script_path | string | Ruta lógica o ID del componente de script que se ejecutará. |
slug | string · predeterminado: empty | Slug de la skill usado para resolver la skill activa. |
skill_id | string · predeterminado: empty | Identidad estable de la skill como alternativa al slug. |
revision_id | string · predeterminado: empty | Fijación opcional de revisión; si se omite, se selecciona primero la revisión publicada y después la última revisión. |
input_args | object · predeterminado: empty object | Valores compatibles con JSON codificados en la entrada estándar del script. |
timeout_seconds | integer · predeterminado: 30 | Tiempo de espera de ejecución limitado por ExecutionLimits a 1–60 segundos. |
Esquema de retorno
Un CloudSkillResponseEnvelope JSON con kind='execution' y data que contiene execution_id, skill_id, revision_id, script_path, runtime, status, exit_code, stdout, stderr, indicadores de truncamiento, output_data opcional, duration_ms, memory_peak_bytes, cpu_time_ms, marcas de tiempo y error_kind.
Ejemplos
execute_cloud_skill({
slug: "deployment-procedure",
revision_id: "revision-id-from-root-recall",
script_path: "scripts/check.py",
input_args: { environment: "staging" },
timeout_seconds: 30
})Errores
- ACCESS_DENIED, SKILL_NOT_FOUND, or SKILL_ARCHIVED: no se puede resolver la skill dentro del ámbito del caller.
- REVISION_NOT_FOUND: la revisión solicitada no pertenece a la skill o no existe una revisión activa.
- SCRIPT_NOT_FOUND or INVALID_COMPONENT_TYPE: la ruta no existe o nombra un componente que no es un script.
- SANDBOX_UNAVAILABLE: el host no tiene un driver de aislamiento bubblewrap operativo y el fallback inseguro está desactivado.
- EXECUTION_TIMEOUT, RESOURCE_EXHAUSTED, or SCRIPT_EXECUTION_ERROR: el watchdog, los límites de recursos o el estado de salida del script finalizaron la ejecución.
Herramientas relacionadas
- recall_cloud_skill — Descubre la skill y fija la revisión/recurso antes de ejecutar.
- save_cloud_skill — Crea el procedimiento y el componente de script que se pueden ejecutar.
- recall_context — Reúne el contexto acotado del agente alrededor de la tarea de ejecución.
Fuente: Cloud Skills