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4	MCP（模型上下文协议）	通过 MCP 将 Hermes Agent 连接到外部工具服务器，并精确控制 Hermes 加载哪些 MCP 工具

MCP（模型上下文协议）

MCP 让 Hermes Agent 连接到外部工具服务器，使 agent 能够使用 Hermes 本身之外的工具——GitHub、数据库、文件系统、浏览器栈、内部 API 等等。

如果你曾经希望 Hermes 使用某个已经存在于其他地方的工具，MCP 通常是最简洁的方式。

MCP 能给你带来什么

• 无需先编写原生 Hermes 工具，即可访问外部工具生态系统
• 在同一配置中同时支持本地 stdio 服务器和远程 HTTP MCP 服务器
• 启动时自动发现并注册工具
• 在服务器支持的情况下，提供针对 MCP 资源和 prompt（提示词）的实用工具封装
• 按服务器过滤，只向 Hermes 暴露你真正需要的 MCP 工具

快速开始

1. 安装 MCP 支持（如果你使用了标准安装脚本，已包含在内）：

cd ~/.hermes/hermes-agent
uv pip install -e ".[mcp]"

2. 在 ~/.hermes/config.yaml 中添加一个 MCP 服务器：

mcp_servers:
  filesystem:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/projects"]

3. 启动 Hermes：

hermes chat

4. 让 Hermes 使用 MCP 支持的能力。

例如：

List the files in /home/user/projects and summarize the repo structure.

Hermes 会发现 MCP 服务器的工具，并像使用其他工具一样使用它们。

两种 MCP 服务器

Stdio 服务器

Stdio 服务器作为本地子进程运行，通过 stdin/stdout 通信。

mcp_servers:
  github:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "***"

适合使用 stdio 服务器的场景：

• 服务器已在本地安装
• 需要低延迟访问本地资源
• 你参考的 MCP 服务器文档中使用了 command、args 和 env

HTTP 服务器

HTTP MCP 服务器是 Hermes 直接连接的远程端点。

mcp_servers:
  remote_api:
    url: "https://mcp.example.com/mcp"
    headers:
      Authorization: "Bearer ***"

适合使用 HTTP 服务器的场景：

• MCP 服务器托管在其他地方
• 你的组织暴露了内部 MCP 端点
• 你不希望 Hermes 为该集成在本地启动子进程

基本配置参考

Hermes 从 ~/.hermes/config.yaml 的 mcp_servers 下读取 MCP 配置。

常用字段

字段	类型	含义
command	string	stdio MCP 服务器的可执行文件
args	list	stdio 服务器的参数
env	mapping	传递给 stdio 服务器的环境变量
url	string	HTTP MCP 端点
headers	mapping	远程服务器的 HTTP 头
timeout	number	工具调用超时时间
connect_timeout	number	初始连接超时时间
enabled	bool	若为 false，Hermes 完全跳过该服务器
supports_parallel_tool_calls	bool	若为 true，该服务器的工具可并发运行
tools	mapping	按服务器过滤工具及实用工具策略

最简 stdio 示例

mcp_servers:
  filesystem:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]

最简 HTTP 示例

mcp_servers:
  company_api:
    url: "https://mcp.internal.example.com"
    headers:
      Authorization: "Bearer ***"

内置预设

对于知名 MCP 服务器，hermes mcp add 接受 --preset 标志，自动填写传输层细节，无需手动查找命令和参数。预设只提供默认值——你在同一命令行传入的其他内容（环境变量、头信息、过滤规则）仍然优先生效。

预设	配置内容
codex	Codex CLI 的 MCP 服务器（通过 stdio 运行 codex mcp-server）。需要 PATH 中存在 codex CLI。

# 一行命令将 Codex CLI 添加为 MCP 服务器
hermes mcp add codex --preset codex

等价于写入：

mcp_servers:
  codex:
    command: "codex"
    args: ["mcp-server"]

你可以使用任意本地名称（hermes mcp add my-codex --preset codex 完全可以）；预设只提供 command/args 默认值。

Hermes 注册 MCP 工具的方式

Hermes 为 MCP 工具添加前缀，避免与内置名称冲突：

mcp_<server_name>_<tool_name>

示例：

服务器	MCP 工具	注册名称
filesystem	read_file	mcp_filesystem_read_file
github	create-issue	mcp_github_create_issue
my-api	query.data	mcp_my_api_query_data

实际使用中，你通常不需要手动调用带前缀的名称——Hermes 在正常推理过程中会自动识别并选择该工具。

MCP 实用工具

在服务器支持的情况下，Hermes 还会围绕 MCP 资源和 prompt 注册实用工具：

• list_resources
• read_resource
• list_prompts
• get_prompt

这些工具按服务器注册，遵循相同的前缀规则，例如：

• mcp_github_list_resources
• mcp_github_get_prompt

重要说明

这些实用工具现在具备能力感知：

• 只有当 MCP 会话实际支持资源操作时，Hermes 才注册资源实用工具
• 只有当 MCP 会话实际支持 prompt 操作时，Hermes 才注册 prompt 实用工具

因此，一个只暴露可调用工具而没有资源/prompt 的服务器，不会获得这些额外的封装。

按服务器过滤

你可以控制每个 MCP 服务器向 Hermes 贡献哪些工具，从而精细管理工具命名空间。

完全禁用某个服务器

mcp_servers:
  legacy:
    url: "https://mcp.legacy.internal"
    enabled: false

若 enabled: false，Hermes 完全跳过该服务器，甚至不尝试连接。

白名单过滤服务器工具

mcp_servers:
  github:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "***"
    tools:
      include: [create_issue, list_issues]

只有列出的 MCP 服务器工具会被注册。

黑名单过滤服务器工具

mcp_servers:
  stripe:
    url: "https://mcp.stripe.com"
    tools:
      exclude: [delete_customer]

除排除项外，所有服务器工具均被注册。

优先级规则

若两者同时存在：

tools:
  include: [create_issue]
  exclude: [create_issue, delete_issue]

include 优先生效。

同样可过滤实用工具

你也可以单独禁用 Hermes 添加的实用工具封装：

mcp_servers:
  docs:
    url: "https://mcp.docs.example.com"
    tools:
      prompts: false
      resources: false

含义：

• tools.resources: false 禁用 list_resources 和 read_resource
• tools.prompts: false 禁用 list_prompts 和 get_prompt

完整示例

mcp_servers:
  github:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "***"
    tools:
      include: [create_issue, list_issues, search_code]
      prompts: false

  stripe:
    url: "https://mcp.stripe.com"
    headers:
      Authorization: "Bearer ***"
    tools:
      exclude: [delete_customer]
      resources: false

  legacy:
    url: "https://mcp.legacy.internal"
    enabled: false

如果所有工具都被过滤掉会怎样？

如果你的配置过滤掉了所有可调用工具，并禁用或省略了所有支持的实用工具，Hermes 不会为该服务器创建空的运行时 MCP 工具集。

这样可以保持工具列表整洁。

运行时行为

发现时机

Hermes 在启动时发现 MCP 服务器，并将其工具注册到普通工具注册表中。

动态工具发现

MCP 服务器可以在运行时通过发送 notifications/tools/list_changed 通知，告知 Hermes 其可用工具发生了变化。Hermes 收到该通知后，会自动重新获取服务器的工具列表并更新注册表——无需手动执行 /reload-mcp。

这对于能力动态变化的 MCP 服务器非常有用（例如，加载新数据库 schema 时添加工具，或服务下线时移除工具）。

刷新操作受锁保护，因此同一服务器快速连续发送的通知不会导致重叠刷新。prompt 和资源变更通知（prompts/list_changed、resources/list_changed）会被接收，但暂未处理。

重新加载

如果你修改了 MCP 配置，请使用：

/reload-mcp

这会从配置重新加载 MCP 服务器并刷新可用工具列表。对于服务器主动推送的运行时工具变更，请参阅上方的动态工具发现。

工具集

每个已配置的 MCP 服务器，在贡献至少一个已注册工具时，也会创建一个运行时工具集：

mcp-<server>

这使得在工具集层面更容易理解 MCP 服务器的情况。

安全模型

Stdio 环境变量过滤

对于 stdio 服务器，Hermes 不会盲目传递你的完整 shell 环境。

只有显式配置的 env 加上安全基线才会被传递。这减少了意外泄露密钥的风险。

配置层面的暴露控制

新的过滤支持同时也是一种安全控制：

• 禁用你不希望模型看到的危险工具
• 对敏感服务器只暴露最小白名单
• 在不需要暴露该接口时，禁用资源/prompt 封装

示例用例

GitHub 服务器，仅暴露最小 issue 管理接口

mcp_servers:
  github:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    env:
      GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: "***"
    tools:
      include: [list_issues, create_issue, update_issue]
      prompts: false
      resources: false

使用方式：

Show me open issues labeled bug, then draft a new issue for the flaky MCP reconnection behavior.

Stripe 服务器，移除危险操作

mcp_servers:
  stripe:
    url: "https://mcp.stripe.com"
    headers:
      Authorization: "Bearer ***"
    tools:
      exclude: [delete_customer, refund_payment]

使用方式：

Look up the last 10 failed payments and summarize common failure reasons.

文件系统服务器，限定单个项目根目录

mcp_servers:
  project_fs:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/my-project"]

使用方式：

Inspect the project root and explain the directory layout.

故障排查

MCP 服务器无法连接

检查：

# 验证 MCP 依赖已安装（标准安装已包含）
cd ~/.hermes/hermes-agent && uv pip install -e ".[mcp]"

node --version
npx --version

然后验证你的配置并重启 Hermes。

工具未出现

可能原因：

• 服务器连接失败
• 发现过程失败
• 你的过滤配置排除了这些工具
• 该服务器不存在对应的实用工具能力
• 服务器通过 enabled: false 被禁用

如果你是有意过滤，这是预期行为。

为什么资源或 prompt 实用工具没有出现？

因为 Hermes 现在只在以下两个条件同时满足时才注册这些封装：

1. 你的配置允许它们
2. 服务器会话实际支持该能力

这是有意为之，保持工具列表的真实性。

并行工具调用

默认情况下，MCP 工具按顺序执行——一次一个。如果你的 MCP 服务器暴露的工具可以安全并发运行（例如只读查询、独立 API 调用），可以选择启用并行执行：

mcp_servers:
  docs:
    command: "docs-server"
    supports_parallel_tool_calls: true

当 supports_parallel_tool_calls 为 true 时，Hermes 可能在单次工具调用批次中同时执行该服务器的多个工具，就像对内置只读工具（web_search、read_file 等）的处理方式一样。

:::caution 只对工具可以安全同时运行的 MCP 服务器启用并行调用。如果工具会读写共享状态、文件、数据库或外部资源，请在启用此设置前仔细评估读写竞争条件。 :::

MCP Sampling 支持

MCP 服务器可以通过 sampling/createMessage 协议向 Hermes 请求 LLM 推理。这允许 MCP 服务器代表自己请求 Hermes 生成文本——适用于需要 LLM 能力但没有自己模型访问权限的服务器。

Sampling 对所有 MCP 服务器默认启用（当 MCP SDK 支持时）。可在 sampling 键下按服务器配置：

mcp_servers:
  my_server:
    command: "my-mcp-server"
    sampling:
      enabled: true            # 启用 sampling（默认：true）
      model: "openai/gpt-4o"  # 覆盖 sampling 请求使用的模型（可选）
      max_tokens_cap: 4096     # 每次 sampling 响应的最大 token 数（默认：4096）
      timeout: 30              # 每次请求的超时时间，单位秒（默认：30）
      max_rpm: 10              # 速率限制：每分钟最大请求数（默认：10）
      max_tool_rounds: 5       # sampling 循环中的最大工具调用轮数（默认：5）
      allowed_models: []       # 服务器可请求的模型名称白名单（空 = 不限）
      log_level: "info"        # 审计日志级别：debug、info 或 warning（默认：info）

sampling 处理器包含滑动窗口速率限制器、按请求超时和工具循环深度限制，防止失控使用。每个服务器实例会跟踪指标（请求数、错误数、已用 token 数）。

如需对特定服务器禁用 sampling：

mcp_servers:
  untrusted_server:
    url: "https://mcp.example.com"
    sampling:
      enabled: false

将 Hermes 作为 MCP 服务器运行

除了连接到 MCP 服务器，Hermes 也可以作为 MCP 服务器运行。这让其他支持 MCP 的 agent（Claude Code、Cursor、Codex 或任何 MCP 客户端）能够使用 Hermes 的消息能力——列出会话、读取消息历史，以及跨所有已连接平台发送消息。

适用场景

• 你希望 Claude Code、Cursor 或其他编程 agent 通过 Hermes 发送和读取 Telegram/Discord/Slack 消息
• 你需要一个单一的 MCP 服务器，同时桥接 Hermes 所有已连接的消息平台
• 你已经有一个运行中的 Hermes gateway，并已连接各平台

快速开始

hermes mcp serve

这会启动一个 stdio MCP 服务器。进程生命周期由 MCP 客户端（而非你）管理。

MCP 客户端配置

将 Hermes 添加到你的 MCP 客户端配置中。例如，在 Claude Code 的 ~/.claude/claude_desktop_config.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "hermes": {
      "command": "hermes",
      "args": ["mcp", "serve"]
    }
  }
}

或者，如果你将 Hermes 安装在特定位置：

{
  "mcpServers": {
    "hermes": {
      "command": "/home/user/.hermes/hermes-agent/venv/bin/hermes",
      "args": ["mcp", "serve"]
    }
  }
}

可用工具

MCP 服务器暴露 10 个工具，与 OpenClaw 的 channel bridge 接口一致，并额外提供一个 Hermes 专属的 channel 浏览器：

工具	描述
conversations_list	列出活跃的消息会话。可按平台过滤或按名称搜索。
conversation_get	通过 session key 获取某个会话的详细信息。
messages_read	读取某个会话的近期消息历史。
attachments_fetch	从特定消息中提取非文本附件（图片、媒体）。
events_poll	从指定游标位置轮询新的会话事件。
events_wait	长轮询/阻塞，直到下一个事件到达（接近实时）。
messages_send	通过平台发送消息（例如 telegram:123456、discord:#general）。
channels_list	列出所有平台上可用的消息目标。
permissions_list_open	列出本次 bridge 会话中观察到的待审批请求。
permissions_respond	允许或拒绝待审批请求。

事件系统

MCP 服务器包含一个实时事件桥，轮询 Hermes 的会话数据库以获取新消息。这让 MCP 客户端能够近实时感知新来的会话：

# 轮询新事件（非阻塞）
events_poll(after_cursor=0)

# 等待下一个事件（阻塞，直到超时）
events_wait(after_cursor=42, timeout_ms=30000)

事件类型：message、approval_requested、approval_resolved

事件队列存储在内存中，在 bridge 连接时开始工作。较旧的消息可通过 messages_read 获取。

选项

hermes mcp serve              # 普通模式
hermes mcp serve --verbose    # 在 stderr 输出调试日志

工作原理

MCP 服务器直接从 Hermes 的会话存储（~/.hermes/sessions/sessions.json 和 SQLite 数据库）读取会话数据。后台线程轮询数据库以获取新消息，并维护一个内存事件队列。发送消息时，使用与 Hermes agent 本身相同的 send_message 基础设施。

读取操作（列出会话、读取历史、轮询事件）不需要 gateway 运行。发送操作需要 gateway 运行，因为平台适配器需要活跃连接。

当前限制

• 内嵌的 hermes mcp serve 目前只暴露 stdio-only MCP 服务器。如果你需要 HTTP MCP 服务器，请运行单独的适配器——或者，更常见的做法是使用 Hermes 的 MCP 客户端侧，它已经同时支持 stdio 和 HTTP（mcp_servers.yaml / config.yaml 中的 url + headers；参见上方的 HTTP 服务器）。
• 事件轮询间隔约 200ms，通过基于 mtime 优化的数据库轮询实现（文件未变化时跳过处理）
• 暂不支持 claude/channel 推送通知协议
• 仅支持纯文本发送（messages_send 不支持媒体/附件发送）

相关文档

• 在 Hermes 中使用 MCP
• CLI 命令
• 斜杠命令
• 常见问题