Oracle AI Data Platform(AIDP)のデータエンジニアリング作業向けのルーター(統括案内機能)およびセットアップ・認証のトラブルシューティングスキルです。 **次のような場合に使用:** - ユーザーがAIDPについて言及しているが、どのスキルが適用されるか不確実な場合 - 「AIDPでは何ができるか」と質問された場合 - タスクを機能説明で述べている場合 - AIDPの認証、ワークスペース、またはクラスター(データ処理の計算環境)で エラーが発生した場合 適切なaidp-* スキルへ案内し、共有する環境設定と認証レベルのルール(優先順位付けのための段階的なチェック手順)を保持します。
Router + setup/auth troubleshooting for Oracle AI Data Platform (AIDP) data-engineering work. Use when the user mentions AIDP and isn't sure which skill applies, asks "what can you do with AIDP", describes a task by capability, or hits an AIDP auth/workspace/cluster error. Routes to the right aidp-* skill and carries the shared environment + auth-ladder rules.
aidp-engineer-overview — ルーター & 共有環境ルールAIDPタスクに適切なスキルを選択し、他のすべてのスキルが依存するクロスカッティングなセットアップ・認証ルールを管理する。
aidp-* スキルが認証・ワークスペース・クラスターエラーで失敗した場合.aidp/catalog.md が存在しない場合、データに関する質問に回答する前に、まず
aidp-engineer-bootstrap(初回セットアップ)へルーティングし、次に
aidp-catalog-init(グラウンディング)へルーティングする。
このプラグインは自己完結型であり、MCPサーバーのbootstrapは不要。
| ユーザーの意図 | スキル |
|---|---|
| 初回セットアップ / 環境の解決(リージョン・DataLake OCID・ワークスペース・クラスター) | aidp-engineer-bootstrap |
| DataLakeインスタンスまたはワークスペースの作成(プライベートネットワーク含む) | aidp-workspace-admin |
| カタログマップの構築 / 「自分のレイクハウスを探索する」 | aidp-catalog-init |
| ビジネス上の質問への回答 / 読み取り Spark SQL の実行 | aidp-analyzing-data |
| 書き込み SQL — INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE、CREATE/ALTER/DROP、OPTIMIZE/VACUUM/タイムトラベル | aidp-sql-ddl |
| テーブル・ビュー・スキーマ・カタログの作成/変更/削除(コントロールプレーン); 外部カタログの登録 | aidp-table-management |
| カタログ/スキーマ/テーブル/ボリュームの参照、名前→キーの解決 | aidp-catalog-explore |
| テーブルのプロファイリング(NULL値/重複排除/最小・最大) | aidp-profiling-tables |
| データ品質ルールチェック | aidp-data-quality |
| 最近のアクティビティ / 非同期オペレーション | aidp-observability |
| ファイルをテーブルにロード | aidp-ingest-file-to-table |
| ワークスペースファイル / ノートブックのCRUD | aidp-workspace-files |
| ボリューム(PARのアップロード/ダウンロード、ディレクトリ) | aidp-volumes |
| ジョブ(パイプライン・スケジュール)の構築/実行/監視 | aidp-pipelines |
| ノートブックの作成・実行 + カーネルセッション | aidp-notebooks |
| クラスターのライフサイクル管理 / ライブラリ | aidp-cluster-ops |
| 遅延・失敗したSparkジョブのデバッグ | aidp-spark-debugging |
| 遅いSparkジョブのチューニング/最適化(スキュー・スピル・シャッフル・スモールファイル・ジョイン・AQE・Delta・JDBC読み取り) | aidp-spark-optimization |
| メトリクスの定義 / 論理モデル | aidp-semantic-model |
| 再利用可能な検証済みクエリの登録/バリデーション | aidp-verified-queries |
| 複数ソースをまたいだフェデレーション / 結合 | aidp-federate |
SQL内でのLLM利用(ai_generate) |
aidp-ai-sql |
| シークレット / クレデンシャルストア | aidp-credentials |
| Delta共有(共有/受信者) | aidp-data-sharing |
| ワークスペース内でのGit操作 | aidp-git |
| agentフローの作成/デプロイ/実行(13種類のノードタイプ、ガードレール) | aidp-agent-flows |
| Pythonでのagentコーディング(LangGraph / aidputils、ハイコード) | aidp-agent-highcode |
| 再利用可能なスタンドアロンツールの作成(SQL/Prompt/RAG/HTTP/カスタム/MCP) | aidp-tools |
| ナレッジベース / RAG / ベクターインデックスの構築 | aidp-knowledge-bases |
| リソースバンドルのデプロイ/削除 | aidp-bundle |
| ロール / パーミッション / アクセス管理(リソースごとの権限付与・マスキング含む) | aidp-roles-access |
| MLflowの実験 / モデル管理 | aidp-mlops |
| インストール済みモデルのカタログ | aidp-models-catalog |
| 監査ログ(有効化/保持期間、検索) | aidp-audit |
| ユーザー設定 / プリファレンス | aidp-user-settings |
| Databricks → AIDP マイグレーション | aidp-migration |
oracle-ai-data-platform-workbench-spark-connectors pluginを使用すること。
接続手順については、該当ソース用の aidp-<source> スキルを使用する —
接続設定を独自に手書きしてはならない。
インストール済みかどうかを確認し(claude plugin list)、未インストールの場合はユーザーにインストールを案内する。
当該pluginが提供する oracle_ai_data_platform_connectors ヘルパーパッケージは、
そのpluginの aidp-connectors-bootstrap スキルによって一度だけインストールされる
(AIDP MCPを通じて /Workspace/Shared へプッシュされる。MCPがインスタンスに到達できない場合は手動でアップロードする)。
単一の外部ソースの接続にはコネクタースキルのみで対応可能(その後の作成・実行は aidp-notebooks を利用)。
複数ソースをまたいだ結合には aidp-federate を使用する。エンジン優先順位 — 自己完結型、MCP/プライベートリポジトリへの依存なし。
すべての コントロールプレーン 操作(カタログ・スキーマ・テーブル・クラスター・ジョブ・ワークスペース・ロール・ボリューム・ファイル・クレデンシャル・共有・バンドル・mlops・監査・ユーザー設定など)については、
以下の順序で実行する(references/aidp-cli-map.md 参照):
推奨: 公式 aidp CLI —
aidp <group> <command> --auth api_key --profile DEFAULT --instance-id <DATALAKE_OCID>
(公式・Oracleサポート: github.com/oracle-samples/aidataplatform-sdk;
aidp command-groups / aidp search)。インストールされている場合はこちらを使用する。
フォールバック: oci raw-request による同一REST APIへのアクセス
(https://aidp.<region>.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<DATALAKE_OCID>/…、
api_key --profile DEFAULT)—
references/oci-raw-request.md / references/no-mcp-rest-map.md 参照。
CLIと同一エンドポイント・認証を使用するため、CLIがインストールされていない場合や
特定の操作(完全なGit操作・agentフロー作成など)がCLIで公開されていない場合の代替として機能する。
エンドポイントを独自に推測してはならない — リファレンスを使用すること。
インタラクティブなSpark-SQL / ノートブックセル は、バンドル済みヘルパーを通じて実行する:
python "$PLUGIN_DIR/scripts/aidp_sql.py" --region <r> --datalake <ocid> --workspace <ws> --cluster <key> --code <python/sparkコード>
このスクリプトは api_key DEFAULT プロファイルからUPSTを生成し、スクラッチノートブックを自動作成し、
JSON(status / outputs / spark_job_ids)を返す。
AIDP_SESSION は不要。--session-profile はオプション。
SELECT 1 セルを簡易スモークテストとして使用すること。
aidp MCPはあくまでオプションのアクセラレーターにすぎない。
MCPが設定されている場合はそのツールを使用してもよいが、必須でも前提でもない。
このpluginがMCPに依存しているような説明をしてはならず、
「MCPをインストールするため」のbootstrapへルーティングしてはならない —
このpluginを動作させるためにインストールするものは何もない。
ワークスペース優先。
AIDPの操作はワークスペーススコープで行う。
操作前にワークスペースを確認/選択し、デフォルトがターゲットでない場合は
ワークスペースのキー/名前を明示的に渡す
(ヘルパーには --workspace、REST URLには …/workspaces/<ws>/…)。
データ/SQL操作にはクラスターがRUNNING状態であることが必要。
クラスターのステータスを確認し(GET /workspaces/<ws>/clusters/<key>)、
停止している場合は起動する(POST …/actions/start、ボディは {})。
すべての変更操作を永続化し確認を取ること。
create/update/delete/run/deploy/grant の実行前に、リクエストボディを
.aidp/payloads/<verb>-<resource>.json に書き出してユーザーに提示し、
実行前に 確認 を取ること
(監査可能・再実行可能 — references/payloads.md 参照)。
特にdeploy/purge/delete/grant/shareの際は必ず行うこと。
認証ラダー:
--profile DEFAULT(api_key) → 401/403/"NotAuthenticated"/"Security Token"エラー発生時:
oci session refresh --profile AIDP_SESSION を実行してリトライ(--auth security_token --profile AIDP_SESSION)。
リフレッシュに失敗した場合は oci session authenticate --profile AIDP_SESSION --region <region> を実行する。
ヘルパーはDEFAULTプロファイルから独自にUPSTを生成する。
テナンシーがIAD api_keyを拒否する場合(セッショントークンのみ受け付ける場合)のみ
--session-profile AIDP_SESSION を渡す。一部のテナンシーではIAD APIキーが完全に拒否される場合がある。
OCIDやキー、トークンをハードコードしたり出力したりしてはならない。
リージョン/OCID/プロファイルの取得元としてローカルの .env を信頼してはならない。
aidp CLIコマンドの対応表(推奨エンジン).aidp/payloads/ 変更操作永続化の規約scripts/aidp_sql.py — バンドル済みインタラクティブSpark-SQLヘルパーaidp-engineer-overview — router & shared environment rulesPick the right skill for an AIDP task, and own the cross-cutting setup/auth rules every other skill relies on.
aidp-* skill fails with an auth, workspace, or cluster error.If .aidp/catalog.md does not exist, route to aidp-engineer-bootstrap (one-time setup), then
aidp-catalog-init (grounding), before answering data questions. The plugin is self-contained — it
does not require a bootstrap of any MCP server to run.
| User intent | Skill |
|---|---|
| First-run setup / resolve env (region, DataLake OCID, workspace, cluster) | aidp-engineer-bootstrap |
| Create a DataLake instance or workspace (incl. private network) | aidp-workspace-admin |
| Build the catalog map / "discover my lakehouse" | aidp-catalog-init |
| Answer a business question / run read Spark SQL | aidp-analyzing-data |
| Write SQL — INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE, CREATE/ALTER/DROP, OPTIMIZE/VACUUM/time-travel | aidp-sql-ddl |
| Create/alter/drop table·view·schema·catalog (control-plane); register an external catalog | aidp-table-management |
| Browse catalogs/schemas/tables/volumes, resolve a name→key | aidp-catalog-explore |
| Profile a table (nulls/distinct/min-max) | aidp-profiling-tables |
| Data-quality rule checks | aidp-data-quality |
| Recent activity / async operations | aidp-observability |
| Load a file into a table | aidp-ingest-file-to-table |
| Workspace files / notebooks CRUD | aidp-workspace-files |
| Volumes (PAR up/down, dirs) | aidp-volumes |
| Build/run/monitor a Job (pipeline, schedule) | aidp-pipelines |
| Author/run a notebook + kernel session | aidp-notebooks |
| Cluster lifecycle / libraries | aidp-cluster-ops |
| Debug a slow/failed Spark job | aidp-spark-debugging |
| Tune/optimize a slow Spark job (skew, spill, shuffle, small files, joins, AQE, Delta, JDBC reads) | aidp-spark-optimization |
| Define metrics / logical model | aidp-semantic-model |
| Register/validate reusable verified queries | aidp-verified-queries |
| Federate / join across multiple sources | aidp-federate |
LLM inside SQL (ai_generate) |
aidp-ai-sql |
| Secrets / credential store | aidp-credentials |
| Delta sharing (shares/recipients) | aidp-data-sharing |
| Git in the workspace | aidp-git |
| Author/deploy/run an agent flow (13 node types, guardrails) | aidp-agent-flows |
| Code an agent in Python (LangGraph / aidputils, high-code) | aidp-agent-highcode |
| Create a reusable standalone tool (SQL/Prompt/RAG/HTTP/Custom/MCP) | aidp-tools |
| Build a Knowledge Base / RAG / vector index | aidp-knowledge-bases |
| Deploy/purge a resource bundle | aidp-bundle |
| Roles / permissions / access (incl. per-resource grants, masking) | aidp-roles-access |
| MLflow experiments / models | aidp-mlops |
| Installed models catalog | aidp-models-catalog |
| Audit logs (enable/retention, search) | aidp-audit |
| User settings / preferences | aidp-user-settings |
| Databricks → AIDP migration | aidp-migration |
oracle-ai-data-platform-workbench-spark-connectors plugin: use its aidp-<source> skill for the
connection recipe — do NOT hand-roll the connection. Check it's installed (claude plugin list); if
not, tell the user to install it. Its oracle_ai_data_platform_connectors helper package is installed once
via that plugin's aidp-connectors-bootstrap skill (pushes it to /Workspace/Shared via the AIDP MCP;
if the MCP can't reach the instance, upload manually). A single external source needs only that connector
skill (then author/run via aidp-notebooks); aidp-federate composes several for cross-source joins.references/aidp-cli-map.md:
aidp CLI — aidp <group> <command> --auth api_key --profile DEFAULT --instance-id <DATALAKE_OCID> (public, Oracle-supported: github.com/oracle-samples/aidataplatform-sdk;
aidp command-groups / aidp search). Use it when installed.oci raw-request against the same REST API
(https://aidp.<region>.oci.oraclecloud.com/20240831/dataLakes/<DATALAKE_OCID>/…, api_key --profile DEFAULT) — see references/oci-raw-request.md / references/no-mcp-rest-map.md. Same endpoint + auth
as the CLI, so it is a drop-in when the CLI isn't installed or doesn't expose the op (e.g. full Git,
agent-flow authoring). Do NOT invent endpoints — use the references.python "$PLUGIN_DIR/scripts/aidp_sql.py" --region <r> --datalake <ocid> --workspace <ws> --cluster <key> --code <python/spark code>. It mints a UPST from the api_key DEFAULT profile, auto-creates a scratch
notebook, and returns JSON (status / outputs / spark_job_ids). No AIDP_SESSION required;
--session-profile is optional. Use a SELECT 1 cell as the trivial smoke test.aidp MCP is an OPTIONAL accelerator only. If an MCP happens to be configured you MAY use its
tools, but it is NOT required and NOT assumed. Never frame the plugin as depending on it, and never
route to bootstrap to install an MCP — there is nothing to install for the plugin to work.--workspace to the helper, …/workspaces/<ws>/… in REST URLs)
when the default isn't the target.GET /workspaces/<ws>/clusters/<key>); start it (POST …/actions/start with a {} body) if stopped..aidp/payloads/<verb>-<resource>.json, show it to the user, and confirm before running it
(auditable + re-runnable — see references/payloads.md). Especially for deploy/purge/delete/grant/share.--profile DEFAULT (api_key) → on 401/403/"NotAuthenticated"/"Security Token":
oci session refresh --profile AIDP_SESSION then retry with --auth security_token --profile AIDP_SESSION;
if refresh fails, oci session authenticate --profile AIDP_SESSION --region <region>. The helper mints its
own UPST from DEFAULT; pass --session-profile AIDP_SESSION only if a tenancy rejects IAD api keys
(session-token only). Some tenancies do reject IAD API keys outright..env for region/OCID/profile.aidp CLI command (preferred engine).aidp/payloads/ mutation-persistence conventionscripts/aidp_sql.py — bundled interactive Spark-SQL helper原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。