Cuanto tiempo lleva este tutorial de cómo conectar a tierra el agente hermes con datos de búsqueda en vivo?

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.

Que necesito antes de empezar?

Agente Hermes instalado (v0.12.0+). Una clave API de Scavio de scavio.dev. Familiaridad básica con los perfiles de agentes Hermes. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Puedo ejecutar este tutorial con el plan gratuito?

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

Con que frameworks funciona esto?

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.

Agente terrestre de Hermes con datos de búsqueda en vivo (2026)

Hermes Agent es un agente autónomo de mejora personal que crea y perfecciona habilidades con el tiempo. De forma predeterminada, sus habilidades de investigación dependen de los datos de capacitación del LLM, que se vuelven obsoletos para temas como precios, versiones de herramientas y tendencias del mercado. La conexión de un servidor de búsqueda MCP le da a Hermes acceso a datos web en vivo, lo que hace que los resultados de su investigación sean precisos y actualizados. Este tutorial configura el servidor MCP de Scavio con el sistema de perfiles del Agente Hermes.

Requisitos previos

Agente Hermes instalado (v0.12.0+)
Una clave API de Scavio de scavio.dev
Familiaridad básica con los perfiles de agentes Hermes

Guia paso a paso

Paso 1: Crear un perfil de investigación

Hermes Agent utiliza perfiles para separar el contexto y el acceso a las herramientas. Cree un perfil de investigación dedicado con la búsqueda MCP.

JSON

# In your Hermes Agent config (hermes.config.json):
{
  "profiles": {
    "research": {
      "description": "Research profile with live web search",
      "mcp_servers": [
        {
          "name": "scavio-search",
          "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
          "auth": {
            "type": "header",
            "key": "x-api-key",
            "value": "$SCAVIO_API_KEY"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Paso 2: Verificar el descubrimiento de herramientas

Inicie Hermes con el perfil de búsqueda y verifique que descubra herramientas de búsqueda.

Bash

hermes --profile research

# In the Hermes shell:
> /tools
# Should list: google_search, reddit_search, youtube_search,
# amazon_search, walmart_search, and 6 more from Scavio

Paso 3: Crear una habilidad de investigación basada en la búsqueda

Defina una habilidad que utilice la búsqueda en vivo para verificar reclamos antes de incluirlos en los resultados.

Bash

# Example skill prompt for Hermes:
# "Research {topic} using web search. For every factual claim
# (pricing, version, feature), verify it with a live search
# before including it. Cite the source URL for each verified claim.
# Do not include any unverified claims."

# The skill will use google_search, reddit_search, etc. automatically
# when it encounters claims that need verification.

Paso 4: Prueba con una tarea de comparación de precios

Asigne a Hermes una tarea que requiera datos actuales para verificar los trabajos de puesta a tierra.

Bash

# In Hermes research profile:
> Compare the pricing of Tavily, Serper, and SerpAPI search APIs.
# Include current tier names and prices.

# Hermes should call google_search for each tool's pricing page
# and return verified, current pricing instead of training data.

Ejemplo en Python

Python

# Hermes Agent MCP config for research profile:
import json

config = {
    'profiles': {
        'research': {
            'mcp_servers': [{
                'name': 'scavio-search',
                'url': 'https://mcp.scavio.dev/mcp',
                'auth': {'type': 'header', 'key': 'x-api-key', 'value': '$SCAVIO_API_KEY'}
            }]
        }
    }
}
print(json.dumps(config, indent=2))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

// Hermes Agent MCP config:
const config = {
  profiles: {
    research: {
      mcp_servers: [{
        name: 'scavio-search',
        url: 'https://mcp.scavio.dev/mcp',
        auth: { type: 'header', key: 'x-api-key', value: '$SCAVIO_API_KEY' }
      }]
    }
  }
};
console.log(JSON.stringify(config, null, 2));

Salida esperada

JSON

Hermes Agent research profile with live search grounding. Research skills verify claims with current web data before including them.

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Requisitos previos

Agente Hermes instalado (v0.12.0+)
Una clave API de Scavio de scavio.dev
Familiaridad básica con los perfiles de agentes Hermes

Guia paso a paso

Paso 1: Crear un perfil de investigación

Hermes Agent utiliza perfiles para separar el contexto y el acceso a las herramientas. Cree un perfil de investigación dedicado con la búsqueda MCP.

JSON

# In your Hermes Agent config (hermes.config.json):
{
  "profiles": {
    "research": {
      "description": "Research profile with live web search",
      "mcp_servers": [
        {
          "name": "scavio-search",
          "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
          "auth": {
            "type": "header",
            "key": "x-api-key",
            "value": "$SCAVIO_API_KEY"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Paso 2: Verificar el descubrimiento de herramientas

Inicie Hermes con el perfil de búsqueda y verifique que descubra herramientas de búsqueda.

Bash

hermes --profile research

# In the Hermes shell:
> /tools
# Should list: google_search, reddit_search, youtube_search,
# amazon_search, walmart_search, and 6 more from Scavio

Paso 3: Crear una habilidad de investigación basada en la búsqueda

Defina una habilidad que utilice la búsqueda en vivo para verificar reclamos antes de incluirlos en los resultados.

Bash

# Example skill prompt for Hermes:
# "Research {topic} using web search. For every factual claim
# (pricing, version, feature), verify it with a live search
# before including it. Cite the source URL for each verified claim.
# Do not include any unverified claims."

# The skill will use google_search, reddit_search, etc. automatically
# when it encounters claims that need verification.

Paso 4: Prueba con una tarea de comparación de precios

Asigne a Hermes una tarea que requiera datos actuales para verificar los trabajos de puesta a tierra.

Bash

# In Hermes research profile:
> Compare the pricing of Tavily, Serper, and SerpAPI search APIs.
# Include current tier names and prices.

# Hermes should call google_search for each tool's pricing page
# and return verified, current pricing instead of training data.

Ejemplo en Python

Python

# Hermes Agent MCP config for research profile:
import json

config = {
    'profiles': {
        'research': {
            'mcp_servers': [{
                'name': 'scavio-search',
                'url': 'https://mcp.scavio.dev/mcp',
                'auth': {'type': 'header', 'key': 'x-api-key', 'value': '$SCAVIO_API_KEY'}
            }]
        }
    }
}
print(json.dumps(config, indent=2))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

// Hermes Agent MCP config:
const config = {
  profiles: {
    research: {
      mcp_servers: [{
        name: 'scavio-search',
        url: 'https://mcp.scavio.dev/mcp',
        auth: { type: 'header', key: 'x-api-key', value: '$SCAVIO_API_KEY' }
      }]
    }
  }
};
console.log(JSON.stringify(config, null, 2));

Salida esperada

JSON

Hermes Agent research profile with live search grounding. Research skills verify claims with current web data before including them.

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