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Glama

MCP 에이전트 브리지

Hermes AgentOpenClaw가 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_image_generate

OC → Hermes

OpenClaw를 통한 AI 이미지 생성

oc_web_search

OC → Hermes

OpenClaw를 통한 웹 검색

oc_web_fetch

OC → Hermes

OpenClaw를 통한 URL 콘텐츠 추출

oc_tts_convert

OC → Hermes

OpenClaw를 통한 텍스트 음성 변환

hermes_send_message

Hermes → OC

Hermes 플랫폼을 통한 메시지 전송

hermes_chat

Hermes → OC

Hermes AI 에이전트에 작업 위임

shared_memory_read

양방향

공유 키-값 저장소 읽기

shared_memory_write

양방향

공유 키-값 저장소 쓰기

shared_memory_list_keys

양방향

선택적 필터를 사용하여 메모리 키 목록 조회

shared_memory_delete

양방향

메모리 키 삭제

bridge_health

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 paths

주요 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 DEBUG

Hermes 연결

~/.hermes/config.yaml에 추가:

mcp_servers:
  agent-bridge:
    transport: sse
    url: http://127.0.0.1:18900/sse

OpenClaw 연결

~/.openclaw/openclaw.jsonmcpServers에 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 도구

  • hermes_*.py — Hermes 기반 도구

  • shared_*.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-bridge

프로젝트 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.toml

라이선스

MIT

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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