import-kaggle-resource

name	import-kaggle-resource
description	Kaggle MCPでCompetition、Dataset、Model、Notebook出力、Notebookソースを取得し、リポジトリの./input配下へ安全に配置する。ユーザーが「コンペを開始」「COMPETITIONのデータを取得」、またはKaggleのDataset・Model・Notebookを「import」「download」「inputへ追加」するよう依頼したときに使う。

Import Kaggle Resource

Kaggle MCPでリソースを取得し、種別・所有者・slugを保持して./inputへ配置する。 Kaggle CLI、Kaggle Python API、KaggleHub、tools/download_dataset.pyは使わない。

配置規則

種別	handle	保存先
Competition	$COMPETITION	input/competitions/{competition}/
Dataset	{owner}/{dataset}	input/datasets/{owner}/{dataset}/
Model	{owner}/{model}/{framework}/{variation}/{version}	input/models/{owner}/{model}/{framework}/{variation}/{version}/
Notebook出力	{owner}/{notebook}	input/notebook-outputs/{owner}/{notebook}/
Notebookソース	{owner}/{notebook}	input/notebooks/{owner}/{notebook}/

Kaggle Notebook本体はDatasetやNotebook出力をInputパネルへattachし、Modelを/kaggle/input/{model}/{framework}/{variation}/{version}へmountする。 このリポジトリでは衝突防止と取得元の追跡のため、さらに種別とownerをパスへ含める。

種別判定

1. Competitionの依頼では、リポジトリルートのプロセス環境変数COMPETITIONだけをslugとして使う。空なら停止して設定を依頼し、.env.exampleや文脈から推測しない。
2. その他はURLまたはhandleから種別とslugを抽出する。
3. owner/slugだけではDatasetとNotebookを区別できないため、依頼文で確定できなければKaggle MCPのmetadataを確認する。
4. 「NotebookをInputへ追加」「Notebookをimport」はNotebook出力として扱う。
5. .ipynb、script、code、sourceの取得が明示された場合だけNotebookソースとして扱う。
6. Modelはvariationとversionが必要。version省略時はget_model_variationで最新versionを確定する。

事前確認

1. Kaggle MCPで正規handle、公開範囲、version、容量を確認する。
   • Competition: get_competition、get_competition_data_files_summary
   • Dataset: get_dataset_info、get_dataset_files_summary
   • Model: get_model、get_model_variation
   • Notebook: get_notebook_info、出力ならlist_notebook_files
2. CompetitionではMCPのslugがCOMPETITIONと一致し、user_has_entered == trueであることを確認する。
   • 未参加ならコンペURLを提示して停止し、Kaggle上での規約同意を依頼する。参加済みと偽らない。
   • 認証エラーならKaggle MCPの認証を案内し、認証後に再確認する。
3. 対応する保存先を組み立て、./input外へ出ないことを確認する。
4. 必要容量と空きディスクを比較する。
5. 保存先が空でなければ上書きせず、既存内容とversionを報告して確認を求める。
6. private、同意必須、認証切れで取得できない場合は、Kaggle MCPの認証を案内する。

取得

Competition

1. download_competition_data_files(competitionName=COMPETITION)を呼ぶ。
2. 返された一時URLからZIPを一時領域へ取得する。
3. archive内に絶対パスや..がないことを確認し、既存ファイルを上書きせずinput/competitions/{COMPETITION}/へ展開する。

Dataset

1. download_dataset(ownerSlug, datasetSlug, datasetVersionNumber, raw=false)を呼ぶ。
2. 返された一時URLからZIPを一時領域へ取得する。
3. archive内に絶対パスや..がないことを確認し、input/datasets/{owner}/{dataset}/へ展開する。

例: ravaghi/wellbore-geology-prediction-artifactsは input/datasets/ravaghi/wellbore-geology-prediction-artifacts/へ置く。

Model

1. get_model_variationでcanonical framework、variation、versionを確定する。
2. download_model_variation_versionを呼ぶ。
3. 返されたtar.gzのentryを検査し、input/models/{owner}/{model}/{framework}/{variation}/{version}/へ展開する。
4. framework名はKaggleのcanonical URLに現れる表記を使い、MCP enum文字列をディレクトリ名にしない。

ModelはKaggle Notebookでもversionがパスに含まれるため、省略しない。

Notebook出力

1. get_notebook_infoで正規handleとversionを確認する。
2. list_notebook_filesをpage tokenがなくなるまで呼び、期待ファイルを記録する。
3. download_notebook_outputを呼び、返されたZIPをinput/notebook-outputs/{owner}/{notebook}/へ展開する。

Inputとして使えるのは保存済みNotebook実行の出力であり、.ipynbソースではない。

Notebookソース

1. get_notebook_infoのblob.sourceを取得する。
2. kernel_type == notebookならJSON妥当性を確認し、input/notebooks/{owner}/{notebook}/{notebook}.ipynbへ保存する。
3. scriptならlanguageに対応する拡張子でinput/notebooks/{owner}/{notebook}/{notebook}.{ext}へ保存する。

共通の安全策

• KaggleへのアクセスはKaggle MCPだけを使う。MCPが返す署名付きURLの取得にはcurl --fail --location --retry 3などを使ってよい。
• 署名付きURLを回答、ファイル、ログへ残さない。
• ZIP/tar.gzは一時領域へ保存し、検証成功後に削除する。
• archiveを既存ディレクトリへ直接上書き展開しない。
• version違いを同じ保存先へ混在させない。
• DatasetやNotebook出力の明示versionを取得しても、ユーザー指定の安定パスを維持する。置換前に確認する。

検証

1. CompetitionとDatasetはMCPのtotal_file_countと展開後ファイル数を比較する。
2. Modelはarchiveの安全なfile entry数と展開後ファイル数を比較する。
3. Notebook出力はlist_notebook_filesの全ページと展開後の相対パスを比較する。
4. Notebookソースは.ipynbのJSON妥当性、またはscriptが空でないことを確認する。
5. 不一致なら成功扱いにせず、欠落数と再試行方針を示す。
6. 完了時に種別、正規handle、version、保存先、ファイル数、容量を報告する。

公式根拠

• KaggleHub: Kaggle NotebookではDataset、Model、Notebook出力がInputへattachされる。 https://github.com/Kaggle/kagglehub
• Kaggle Model Metadata: Modelのmount pathは/kaggle/input/{model}/{framework}/{variation}/{version}。 https://github.com/Kaggle/kaggle-api/wiki/Model-Metadata
• Kaggle CLI Kernels: Notebookソースのpullと実行出力のoutputは別操作。 https://github.com/Kaggle/kaggle-cli/blob/main/docs/kernels.md