MCP Agent Bridge
MCP Agent Bridge
Ein leichtgewichtiger MCP-Bridge-Server (Model Context Protocol), der es Hermes Agent und OpenClaw ermöglicht, Tools und Speicher zu teilen, um ein kooperatives Multi-Agenten-System zu bilden.
Architektur
┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────┐
│ Hermes │ MCP │ Agent Bridge │ CLI/ │ OpenClaw │
│ Agent │◄───────►│ (FastMCP SSE) │◄───────►│ CLI │
│ │ client │ Port :18900 │ HTTP │ │
│ Feishu/WX │ │ │ │ Image/Web │
│ Memory/Plan │ │ Shared Memory │ │ TTS/Video │
└─────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────┘Hermes steuert Messaging-Kanäle (Feishu, WeChat, Telegram…) sowie seine Planungs- und Reasoning-Fähigkeiten bei.
OpenClaw steuert KI-Bildgenerierung, Websuche, TTS und Videogenerierung bei.
Die Bridge stellt die Stärken jedes Agenten dem anderen über standardmäßige MCP-Tool-Aufrufe zur Verfügung, ergänzt durch einen gemeinsamen, SQLite-basierten Speicher.
Related MCP server: ACP-MCP-Server
Verfügbare Tools
Tool | Richtung | Beschreibung |
| OC → Hermes | KI-Bildgenerierung über OpenClaw |
| OC → Hermes | Websuche über OpenClaw |
| OC → Hermes | URL-Inhaltsextraktion über OpenClaw |
| OC → Hermes | Text-to-Speech über OpenClaw |
| Hermes → OC | Nachrichten über Hermes-Plattformen senden |
| Hermes → OC | Aufgaben an den KI-Agenten von Hermes delegieren |
| Bidirektional | Aus gemeinsamem Key-Value-Speicher lesen |
| Bidirektional | In gemeinsamen Key-Value-Speicher schreiben |
| Bidirektional | Speicher-Keys mit optionalen Filtern auflisten |
| Bidirektional | Einen Speicher-Key löschen |
| — | Gesundheitsprüfung und Liste der registrierten Module |
Schnellstart
Voraussetzungen
Python 3.11+
Hermes Agent mit aktiviertem API-Server
OpenClaw CLI installiert und konfiguriert
pip install "mcp[cli]>=1.0" aiohttp pyyaml
Installation
git clone https://github.com/fkdt01/mcp-agent-bridge.git
cd mcp-agent-bridge
pip install -e .Konfiguration
cp config.example.yaml config.yaml
# Edit config.yaml — fill in your API keys and pathsWichtige Einstellungen:
openclaw:
cli_path: "openclaw" # or full path like /usr/local/bin/openclaw
image_provider: "openai" # default image gen provider
web_search_provider: "duckduckgo"
hermes:
api_url: "http://127.0.0.1:8888"
api_key: "" # or set HERMES_API_KEY env var
default_channel: "feishu"
memory:
backend: "sqlite"
db_path: "data/bridge_memory.db"Ausführung
# Start the bridge server
python -m bridge.server
# With custom options
python -m bridge.server --config /path/to/config.yaml --port 18900 --log-level DEBUGHermes verbinden
In ~/.hermes/config.yaml hinzufügen:
mcp_servers:
agent-bridge:
transport: sse
url: http://127.0.0.1:18900/sseOpenClaw verbinden
In ~/.openclaw/openclaw.json → mcpServers hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"agent-bridge": {
"transport": "sse",
"url": "http://127.0.0.1:18900/sse"
}
}
}Anwendungsbeispiele
Hermes generiert ein Bild über OpenClaw
Wenn Hermes ein Bild generieren muss (z. B. aus einem Feishu-Chat), ruft es auf:
oc_image_generate({
prompt: "A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
aspect_ratio: "16:9",
model: "openai"
})→ Bridge führt openclaw capability image generate --prompt "..." --json aus
→ Gibt Bildpfad/Metadaten an Hermes zurück
→ Hermes liefert das Bild an den Benutzer aus
OpenClaw sendet eine Feishu-Nachricht über Hermes
hermes_send_message({
message: "✅ Image generation complete!",
target: "feishu"
})→ Bridge sendet POST an Hermes API /v1/chat/completions
→ Hermes liefert die Nachricht an den Feishu-Kanal aus
Gemeinsamer Speicher zwischen Agenten
Hermes schreibt Projektkontext:
shared_memory_write({
key: "project.math-game.pet-design",
value: "算术小喵: 草原主题, 绿色配色",
source: "hermes"
})OpenClaw liest ihn später:
shared_memory_read({ key: "project.math-game.pet-design" })
→ { value: "算术小喵: 草原主题, 绿色配色", source: "hermes", updated_at: 1745631000 }Eigene Tools hinzufügen
Erstellen Sie eine neue Datei in bridge/tools/ gemäß der Namenskonvention:
oc_*.py— OpenClaw-basierte Toolshermes_*.py— Hermes-basierte Toolsshared_*.py— Gemeinsame/bidirektionale Tools
Jedes Modul muss eine register(mcp, config)-Funktion bereitstellen:
"""My custom tool."""
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from typing import Any
def register(mcp: FastMCP, config: dict[str, Any]) -> None:
@mcp.tool()
async def my_custom_tool(param: str) -> dict[str, Any]:
"""Tool description — this becomes the MCP tool description."""
# Your implementation here
return {"result": "ok"}Das Tool wird beim Serverstart automatisch erkannt und registriert.
Ausführung als systemd-Dienst
cat > ~/.config/systemd/user/mcp-agent-bridge.service << 'EOF'
[Unit]
Description=MCP Agent Bridge Server
After=network.target
[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=/path/to/mcp-agent-bridge
ExecStart=/usr/bin/python -m bridge.server
Restart=on-failure
RestartSec=5
Environment=HERMES_API_KEY=your_key_here
[Install]
WantedBy=default.target
EOF
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now mcp-agent-bridgeProjektstruktur
mcp-agent-bridge/
├── bridge/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── server.py # FastMCP server entry point
│ ├── config.py # YAML + env-var config loader
│ ├── openclaw_runner.py # Shared async CLI subprocess runner
│ ├── memory.py # SQLite-backed shared memory store
│ └── tools/
│ ├── __init__.py # Auto-discovery & registration
│ ├── oc_image.py # Image generation
│ ├── oc_web.py # Web search & fetch
│ ├── oc_tts.py # Text-to-speech
│ ├── hermes_messaging.py # Message sending
│ ├── hermes_chat.py # Task delegation
│ └── shared_memory.py # Shared memory tools
├── config.example.yaml
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── pyproject.tomlLizenz
MIT
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Maintenance
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/fkdt01/mcp-agent-bridge'
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