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Tutoriel

Comment ajouter la recherche Web à un agent Hermes via MCP

Connectez un agent Hermes à la recherche Web en direct via le serveur Scavio MCP. Mise à jour de la configuration et requête de test en moins de 5 minutes.

Obtenez une clé API gratuiteDocumentation API

Les agents Hermes prennent en charge l'appel d'outils via MCP mais sont livrés sans outil de recherche intégré. Ajouter Scavio MCP donne à votre agent Hermes accès aux données de recherche de Google, YouTube, Amazon, Walmart, Reddit et TikTok sans aucun code personnalisé. Le point de terminaison MCP est https://mcp.scavio.dev/mcp et coûte 0,005 $ par appel d'outil. Ce tutoriel le connecte en moins de 5 minutes.

Prérequis

  • Runtime de l'agent Hermes installé
  • Une clé API Scavio de scavio.dev
  • Connaissance de base de la configuration Hermes

Parcours

Étape 1: Obtenez votre clé API Scavio et votre point de terminaison MCP

Inscrivez-vous sur scavio.dev et notez l'URL du serveur MCP.

Bash
# 1. Sign up at https://scavio.dev (free: 250 credits/month)
# 2. Dashboard > API Keys > Create New Key
# 3. MCP endpoint: https://mcp.scavio.dev/mcp

# Verify the MCP server is reachable:
curl -X POST https://mcp.scavio.dev/mcp \
  -H 'x-api-key: YOUR_KEY_HERE' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "method": "tools/list", "id": 1}'

Étape 2: Ajoutez Scavio MCP à la configuration de l'agent Hermes

Mettez à jour la configuration de votre agent Hermes pour inclure le serveur Scavio MCP.

# In your Hermes agent config (config.yaml or equivalent):
# Add the MCP server under the tools or mcp_servers section

mcp_servers:
  scavio:
    url: "https://mcp.scavio.dev/mcp"
    headers:
      x-api-key: "${SCAVIO_API_KEY}"
    tools:
      - search
      - extract
      - tiktok

# Environment variable:
# export SCAVIO_API_KEY=your_key_here

Étape 3: Testez l'outil de recherche dans votre agent

Exécutez une requête de test pour vérifier que la connexion MCP fonctionne de bout en bout.

Python
# Start your Hermes agent with the updated config
# Then send a test message:

# User: Search for the best Python web frameworks in 2026

# Expected agent behavior:
# 1. Agent recognizes it needs live data
# 2. Calls scavio.search tool via MCP
# 3. Receives structured Google results
# 4. Synthesizes answer from live data

# You can also test programmatically:
import requests
SH = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
    headers=SH, json={'query': 'best python web framework 2026', 'country_code': 'us'}).json()
print(f'Results: {len(data.get("organic_results", []))} organic')
print(f'AI Overview: {"yes" if data.get("ai_overview") else "no"}')

Étape 4: Configurez les recherches spécifiques à une plateforme

Utilisez des paramètres de plateforme pour rechercher sur Reddit, YouTube, Amazon, etc.

Bash
# Your Hermes agent can now use these search patterns:

# Google search (default):
# {"query": "serp api comparison", "country_code": "us"}

# Reddit search:
# {"query": "best api for agents", "platform": "reddit", "country_code": "us"}

# YouTube search:
# {"query": "python tutorial 2026", "platform": "youtube", "country_code": "us"}

# Amazon product search:
# {"query": "mechanical keyboard", "platform": "amazon", "country_code": "us"}

# Example agent prompt that triggers multi-platform search:
# "Research what Reddit says about the best SERP APIs,
#  then check YouTube for tutorial coverage"

# Cost: $0.005 per search call
# Free tier: 250 searches/month
# Project plan: $30/month = 7,000 searches

Exemple Python

Python
# The MCP integration requires no Python code.
# To verify the same data programmatically:
import os, requests
SH = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}
for platform in ['google', 'reddit', 'youtube']:
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=SH, json={'query': 'best serp api', 'platform': platform if platform != 'google' else None,
                          'country_code': 'us'}).json()
    print(f'{platform}: {len(data.get("organic_results", []))} results ($0.005)')

Exemple JavaScript

JavaScript
// MCP integration requires no JS code.
// To verify the same data programmatically:
const SH = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
for (const platform of [null, 'reddit', 'youtube']) {
  const body = { query: 'best serp api', country_code: 'us' };
  if (platform) body.platform = platform;
  const data = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: SH, body: JSON.stringify(body)
  }).then(r => r.json());
  console.log(`${platform || 'google'}: ${(data.organic_results || []).length} results`);
}

Sortie attendue

JSON
# After config update and agent restart:

Hermes Agent > MCP Servers:
  scavio: Connected (3 tools available)

# Test query:
User: Search for best Python web frameworks in 2026

Agent: [Calling scavio.search]
Based on current search results:
1. FastAPI leads for async API development
2. Django 5.1 remains the full-stack standard
3. Litestar gaining traction as FastAPI alternative

google: 10 results ($0.005)
reddit: 8 results ($0.005)
youtube: 10 results ($0.005)

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  • Comment créer un serveur MCP de recherche personnalisé
  • Comment créer un outil de recherche Scavio pour CrewAI

Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Runtime de l'agent Hermes installé. Une clé API Scavio de scavio.dev. Connaissance de base de la configuration Hermes. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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