Agente terrestre de Hermes con búsqueda en vivo

El problema

Las habilidades de superación personal de Hermes Agent son poderosas, pero se basan en los datos de capacitación del LLM de forma predeterminada. Cuando una habilidad crea un informe de investigación o una comparación, se basa en información potencialmente desactualizada. Una habilidad que funcionó bien el mes pasado podría producir recomendaciones obsoletas hoy porque los precios de la competencia cambiaron, una herramienta lanzó una nueva versión o se adquirió una empresa.

La solucion de Scavio

Conecte Hermes Agent al servidor MCP de Scavio para que las habilidades de investigación puedan extraer datos de búsqueda en vivo antes de generar resultados. Configure un perfil de investigación que utilice la conexión MCP para búsquedas web, opiniones de Reddit y datos de productos. Cuando Hermes crea o mejora una habilidad, la base de búsqueda garantiza que sus resultados reflejen información actual en lugar de instantáneas de datos de entrenamiento. El servidor MCP expone 11 herramientas que cubren Google, Reddit, YouTube, Amazon y Walmart, para que el agente pueda seleccionar la plataforma adecuada según lo que está investigando.

Para quien es

Desarrolladores que ejecutan Hermes Agent para investigación, inteligencia de mercado o generación de contenido que necesitan resultados basados ​​en datos actuales en lugar de instantáneas de capacitación.

Beneficios clave

• Los datos web en vivo fundamentan las habilidades de Hermes en hechos actuales
• La conexión MCP no requiere código personalizado, solo configuración
• 11 herramientas de búsqueda descubiertas automáticamente por el agente
• Las habilidades de investigación mejoran con información verificada
• Funciona con el sistema de perfiles de Hermes Agent para la separación de contextos

Ejemplo en Python

# Hermes Agent MCP configuration (hermes.config.json)
# Add to your research profile's MCP servers:
#
# {
#   "profiles": {
#     "research": {
#       "mcp_servers": [
#         {
#           "name": "scavio-search",
#           "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
#           "auth": { "type": "header", "key": "x-api-key", "value": "$SCAVIO_API_KEY" }
#         }
#       ]
#     }
#   }
# }

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def ground_research(topic: str) -> str:
    resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': f'{topic} 2026'}, timeout=10)
    results = resp.json().get('organic', [])[:5]
    return '\n'.join(f"- {r['title']}: {r['snippet']}" for r in results)

Ejemplo en JavaScript

// MCP config for Hermes Agent research profile
// Add to mcp_servers array:
// { name: 'scavio-search', url: 'https://mcp.scavio.dev/mcp',
//   auth: { type: 'header', key: 'x-api-key', value: process.env.SCAVIO_API_KEY } }

async function groundResearch(topic) {
  const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ platform: 'google', query: `${topic} 2026` })
  });
  const data = await resp.json();
  return (data.organic || []).slice(0, 5).map(r => `- ${r.title}: ${r.snippet}`).join('\n');
}

Plataformas utilizadas