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Extract datasets metadata from DHIS2. Use for dataset definitions, data entry forms, or reporting frequencies. Routed via dhis2 skill for general DHIS2 requests.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/BLSQ/mcp_servers --skill dhis2-datasetsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Guide for creating OpenHEXA data pipelines. Use when users ask to create a pipeline, build a data pipeline, automate data processing, or schedule data workflows.
Work with DHIS2 health information systems - extract data, query metadata, run validations, manage users, or check system info. Use this skill for ANY DHIS2-related request. It routes to specialized sub-skills and provides centralized client setup and API patterns.
Query aggregated analytics data from DHIS2. Use for calculated/aggregated values, indicator values, or cross-dimensional analysis. ALWAYS use with dhis2-query-optimization skill. Routed via dhis2 skill for general DHIS2 requests.
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | dhis2-datasets |
| description | Extract datasets metadata from DHIS2. Use for dataset definitions, data entry forms, or reporting frequencies. Routed via dhis2 skill for general DHIS2 requests. |
Prerequisites: Client setup from dhis2 skill (assumes dhis is initialized)
from openhexa.toolbox.dhis2 import dataframe
| Parameter | Type | Required |
|---|---|---|
| dhis2 | DHIS2 | Yes |
| filters | list[str] | None | No |
Returns pl.DataFrame:
| Column | Type |
|---|---|
| id | str |
| name | str |
| organisation_units | list[str] |
| data_elements | list[str] |
| indicators | list[str] |
| period_type | str |
datasets = dhis.meta.datasets() # Returns list[dict]
| period_type | Format | Example |
|---|---|---|
| Daily | YYYYMMDD | 20240115 |
| Weekly | YYYYWn | 2024W03 |
| Monthly | YYYYMM | 202401 |
| Quarterly | YYYYQn | 2024Q1 |
| SixMonthly | YYYYS1/S2 | 2024S1 |
| Yearly | YYYY | 2024 |