MCP Agent Bridge
MCP 에이전트 브리지
Hermes Agent와 OpenClaw가 도구와 메모리를 공유하여 협력적인 멀티 에이전트 시스템을 구성할 수 있도록 지원하는 경량 MCP(Model Context Protocol) 브리지 서버입니다.
아키텍처
┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────┐
│ Hermes │ MCP │ Agent Bridge │ CLI/ │ OpenClaw │
│ Agent │◄───────►│ (FastMCP SSE) │◄───────►│ CLI │
│ │ client │ Port :18900 │ HTTP │ │
│ Feishu/WX │ │ │ │ Image/Web │
│ Memory/Plan │ │ Shared Memory │ │ TTS/Video │
└─────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────┘Hermes는 메시징 채널(Feishu, WeChat, Telegram 등)과 계획/추론 기능을 제공합니다.
OpenClaw는 AI 이미지 생성, 웹 검색, TTS, 비디오 생성 기능을 제공합니다.
브리지는 표준 MCP 도구 호출과 SQLite 기반의 공유 메모리 저장소를 통해 각 에이전트의 강점을 서로 활용할 수 있게 합니다.
Related MCP server: ACP-MCP-Server
노출된 도구
도구 | 방향 | 설명 |
| OC → Hermes | OpenClaw를 통한 AI 이미지 생성 |
| OC → Hermes | OpenClaw를 통한 웹 검색 |
| OC → Hermes | OpenClaw를 통한 URL 콘텐츠 추출 |
| OC → Hermes | OpenClaw를 통한 텍스트 음성 변환 |
| Hermes → OC | Hermes 플랫폼을 통한 메시지 전송 |
| Hermes → OC | Hermes AI 에이전트에 작업 위임 |
| 양방향 | 공유 키-값 저장소 읽기 |
| 양방향 | 공유 키-값 저장소 쓰기 |
| 양방향 | 선택적 필터를 사용하여 메모리 키 목록 조회 |
| 양방향 | 메모리 키 삭제 |
| — | 상태 확인 및 등록된 모듈 목록 조회 |
빠른 시작
사전 요구 사항
Python 3.11+
API 서버가 활성화된 Hermes Agent
설치 및 구성된 OpenClaw CLI
pip install "mcp[cli]>=1.0" aiohttp pyyaml
설치
git clone https://github.com/fkdt01/mcp-agent-bridge.git
cd mcp-agent-bridge
pip install -e .구성
cp config.example.yaml config.yaml
# Edit config.yaml — fill in your API keys and paths주요 설정:
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"실행
# 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 연결
~/.hermes/config.yaml에 추가:
mcp_servers:
agent-bridge:
transport: sse
url: http://127.0.0.1:18900/sseOpenClaw 연결
~/.openclaw/openclaw.json → mcpServers에 추가:
{
"mcpServers": {
"agent-bridge": {
"transport": "sse",
"url": "http://127.0.0.1:18900/sse"
}
}
}사용 예시
Hermes가 OpenClaw를 통해 이미지 생성
Hermes가 이미지 생성이 필요할 때(예: Feishu 채팅에서), 다음을 호출합니다:
oc_image_generate({
prompt: "A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
aspect_ratio: "16:9",
model: "openai"
})→ 브리지가 openclaw capability image generate --prompt "..." --json을 실행
→ 이미지 경로/메타데이터를 Hermes에 반환
→ Hermes가 사용자에게 이미지 전달
OpenClaw가 Hermes를 통해 Feishu 메시지 전송
hermes_send_message({
message: "✅ Image generation complete!",
target: "feishu"
})→ 브리지가 Hermes API /v1/chat/completions로 POST 요청
→ Hermes가 Feishu 채널로 메시지 전달
에이전트 간 공유 메모리
Hermes가 프로젝트 컨텍스트를 작성:
shared_memory_write({
key: "project.math-game.pet-design",
value: "算术小喵: 草原主题, 绿色配色",
source: "hermes"
})OpenClaw가 나중에 읽기:
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 }사용자 지정 도구 추가
bridge/tools/에 다음 명명 규칙을 따르는 새 파일을 생성합니다:
oc_*.py— OpenClaw 기반 도구hermes_*.py— Hermes 기반 도구shared_*.py— 공유/양방향 도구
각 모듈은 register(mcp, config) 함수를 노출해야 합니다:
"""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"}도구는 서버 시작 시 자동으로 검색되고 등록됩니다.
systemd 서비스로 실행
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-bridge프로젝트 구조
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.toml라이선스
MIT
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