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Tutorial

Cómo agregar Scavio Search a Hermes Agent v0.14.0 a través de MCP

Configure Scavio como herramienta de búsqueda MCP en Hermes Agent v0.14.0. Configuración paso a paso con registro de herramientas, consultas de búsqueda y análisis de respuestas.

Obtener clave API gratisDocumentacion API

Hermes v0.14.0 introdujo compatibilidad con la herramienta MCP nativa, lo que hace que sea sencillo brindarle a su agente una búsqueda web en vivo sin envoltorios de API personalizados. Este tutorial configura Scavio como un proveedor de búsqueda MCP en Hermes, para que su agente pueda responder preguntas con datos web en tiempo real en lugar de depender únicamente de su límite de capacitación.

Requisitos previos

  • Hermes Agent v0.14.0 o posterior instalado
  • Python 3.11+
  • Una clave API de Scavio de https://scavio.dev
  • El paquete del servidor Scavio MCP (pip install scavio-mcp)

Guia paso a paso

Paso 1: Instalar y configurar el servidor Scavio MCP

Instale el paquete del servidor Scavio MCP y configure el archivo de configuración que Hermes leerá para descubrir las herramientas disponibles.

Bash
# Install the Scavio MCP server
pip install scavio-mcp

# Create the MCP server config
cat > mcp_config.json << 'CONFIG'
{
  "mcpServers": {
    "scavio": {
      "command": "scavio-mcp",
      "env": {
        "SCAVIO_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "tools": ["web_search", "news_search"]
    }
  }
}
CONFIG

# Verify the server starts
scavio-mcp --health-check

Paso 2: Registre las herramientas MCP en Hermes v0.14.0

Apunte Hermes al archivo de configuración de MCP para que descubra las herramientas de Scavio al inicio. Hermes v0.14.0 lee los esquemas de la herramienta MCP y los pone a disposición del agente.

Python
from hermes import Agent, MCPToolProvider

# Load MCP tools from config
mcp_provider = MCPToolProvider.from_config("mcp_config.json")

# Create the Hermes agent with MCP tools
agent = Agent(
    model="hermes-3",
    tools=mcp_provider.get_tools(),
    system_prompt="""You are a research assistant with live web search.
    Use the web_search tool to find current information.
    Always cite your sources with URLs."""
)

# Verify tools are registered
for tool in agent.available_tools:
    print(f"Tool: {tool.name} - {tool.description}")

Paso 3: Ejecutar consultas de búsqueda a través del agente

Ejecute el agente con consultas que activen la búsqueda web. Hermes decide automáticamente cuándo llamar a la herramienta de búsqueda e incorpora los resultados en su respuesta.

Python
import asyncio

async def research_query(agent: Agent, question: str) -> str:
    response = await agent.run(question)

    # Access tool call details
    for step in response.steps:
        if step.tool_call:
            print(f"Tool used: {step.tool_call.name}")
            print(f"Query sent: {step.tool_call.arguments.get('query')}")
            result_count = len(step.tool_call.result.get("results", []))
            print(f"Results returned: {result_count}")

    return response.final_answer

async def main():
    mcp_provider = MCPToolProvider.from_config("mcp_config.json")
    agent = Agent(
        model="hermes-3",
        tools=mcp_provider.get_tools(),
        system_prompt="Research assistant with live web search. Cite sources."
    )

    answer = await research_query(agent, "What are the top MCP servers in May 2026?")
    print(f"Answer: {answer}")

asyncio.run(main())

Ejemplo en Python

Python
import asyncio
from hermes import Agent, MCPToolProvider

async def main():
    # Set up MCP tools from Scavio
    mcp_provider = MCPToolProvider.from_config("mcp_config.json")

    agent = Agent(
        model="hermes-3",
        tools=mcp_provider.get_tools(),
        system_prompt="Research assistant with web search. Always cite sources."
    )

    # Run a query
    response = await agent.run("What are the latest AI agent frameworks in 2026?")

    for step in response.steps:
        if step.tool_call:
            print(f"Searched: {step.tool_call.arguments.get('query')}")
            print(f"Results: {len(step.tool_call.result.get('results', []))}")

    print(f"Answer: {response.final_answer}")

asyncio.run(main())

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
// mcp_config.json must be in the working directory
// Hermes JS SDK example
import { Agent, MCPToolProvider } from "@hermes-ai/sdk";

const mcpProvider = MCPToolProvider.fromConfig("mcp_config.json");

const agent = new Agent({
  model: "hermes-3",
  tools: mcpProvider.getTools(),
  systemPrompt: "Research assistant with web search. Cite sources."
});

async function main() {
  const response = await agent.run("Latest AI agent frameworks in 2026?");
  for (const step of response.steps) {
    if (step.toolCall) {
      console.log("Searched:", step.toolCall.arguments.query);
      console.log("Results:", (step.toolCall.result.results || []).length);
    }
  }
  console.log("Answer:", response.finalAnswer);
}

main();

Salida esperada

JSON
Tool: web_search - Search the web using Scavio
Searched: latest AI agent frameworks 2026
Results: 10
Answer: Based on current web results, the top AI agent frameworks in 2026 include...

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Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Hermes Agent v0.14.0 o posterior instalado. Python 3.11+. Una clave API de Scavio de https://scavio.dev. El paquete del servidor Scavio MCP (pip install scavio-mcp). Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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