Ancrer Hermes Agent avec une recherche en direct

Le problème

Les compétences auto-améliorantes d'Hermes Agent sont puissantes mais ancrées par défaut dans les données d'entraînement du LLM. Lorsqu'une compétence crée un rapport de recherche ou une comparaison, elle s'appuie sur des informations potentiellement obsolètes. Une compétence qui fonctionnait bien le mois dernier pourrait produire des recommandations périmées aujourd'hui parce que les prix des concurrents ont changé, qu'un outil a publié une nouvelle version, ou qu'une entreprise a été acquise.

La solution Scavio

Connectez Hermes Agent au serveur MCP de Scavio afin que les compétences de recherche puissent récupérer des données de recherche en direct avant de générer des résultats. Configurez un profil de recherche qui utilise la connexion MCP pour la recherche web, le sentiment Reddit et les données produits. Lorsqu'Hermes crée ou améliore une compétence, l'ancrage de la recherche garantit que ses résultats reflètent les informations actuelles plutôt que des instantanés des données d'entraînement. Le serveur MCP expose 11 outils couvrant Google, Reddit, YouTube, Amazon et Walmart, de sorte que l'agent peut sélectionner la plateforme appropriée en fonction de ce qu'il recherche.

À qui cela s'adresse

Développeurs exécutant Hermes Agent pour la recherche, la veille concurrentielle ou la génération de contenu qui ont besoin de résultats ancrés dans des données actuelles plutôt que dans des instantanés d'entraînement.

Avantages clés

• Les données web en direct ancrent les résultats des compétences Hermes dans des faits actuels
• La connexion MCP ne nécessite aucun code personnalisé, juste une configuration
• 11 outils de recherche découverts automatiquement par l'agent
• Les compétences de recherche s'améliorent avec des informations vérifiées
• Fonctionne avec le système de profils d'Hermes Agent pour la séparation des contextes

Exemple 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)

Exemple 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');
}

Plateformes utilisées