Hermes Agent y MCP: un protocolo para todas las herramientas

Por qué MCP importa para Hermes Agent

Durante años, cada asistente de IA tenía que enviar código a medida para cada herramienta que quería usar. GitHub necesitaba una integración con GitHub. Slack necesitaba una integración con Slack. Postgres necesitaba un adaptador de base de datos. El trabajo se acumulaba con cada nueva herramienta, y la mayor parte se tiraba en cuanto cambiaba la API.

El Model Context Protocol (MCP) sustituye ese patrón por un único estándar abierto. Un servidor MCP expone una herramienta, una fuente de datos o una plantilla de prompt de forma uniforme. Cualquier agente compatible con MCP puede conectarse sin escribir código de integración nuevo. El ecosistema ha pasado de unos 500 servidores a finales de 2025 a entre 10.000 y 12.000 servidores públicos un año después, y el protocolo supera ya los 97 millones de descargas mensuales de SDK.

Hermes Agent es MCP nativo. Desde el primer momento puede conectarse a cualquier servidor MCP que le indiques, lo que significa que el agente no tiene un catálogo de herramientas fijo. Las herramientas que le des son las herramientas que tendrá.

Qué es MCP en realidad

Anthropic presentó MCP a finales de 2024 y fue adoptado por OpenAI, Google, Microsoft, AWS y Cloudflare durante 2025. La mejor forma de describirlo es como el "USB-C de la IA": un único conector, una forma, muchos dispositivos.

El protocolo define tres primitivas:

Tools son funciones ejecutables que el modelo puede llamar. "Lee este issue", "publica este mensaje", "ejecuta esta consulta". El modelo decide cuándo invocar una herramienta.
Resources son piezas estructuradas de datos que la aplicación puede traer al contexto. Un archivo, una fila de base de datos, un evento de calendario. La aplicación anfitriona decide qué recursos cargar.
Prompts son plantillas de instrucciones reutilizables que el usuario puede invocar, parecidas a comandos de barra. El usuario decide qué prompt disparar.

Un servidor MCP no es más que un proceso que habla este protocolo. Puede ejecutarse en local, en otra máquina o como servicio remoto. El transporte es JSON-RPC sobre stdio, HTTP o WebSockets según la implementación.

Cómo usa Hermes Agent MCP

Hermes Agent actúa como host MCP. Cuando arrancas un runtime de Hermes, lee tu configuración MCP, lanza cada servidor configurado y expone las tools, resources y prompts resultantes al modelo en cada turno.

Este es el mecanismo detrás del "más de 40 herramientas listas para usar" que anuncia Hermes Agent. Ninguna de esas herramientas está codificada dentro del agente. Son servidores MCP incluidos en la configuración por defecto: un servidor de filesystem, uno de shell, otro de búsqueda web, otro de memoria, etc. Puedes quitar cualquiera, sustituirlo por una alternativa de la comunidad o añadir nuevos, y el agente recoge el cambio al reiniciar.

Diagrama del proceso anfitrión Hermes Agent lanzando varios procesos de servidor MCP y enrutando llamadas de herramientas entre ellos y el modelo de lenguaje

La ventaja es la componibilidad. Si mañana aparece un servidor MCP nuevo para una herramienta que te importa - Linear, Figma, tu sistema interno de facturación - no necesitas una nueva versión de Hermes. Añades el servidor a tu configuración y el agente empieza a usarlo.

Los servidores MCP que vale la pena conocer

El proyecto Model Context Protocol mantiene un pequeño conjunto de servidores oficiales de referencia y apunta a un directorio mucho más amplio de servidores mantenidos por la comunidad. El ecosistema es lo bastante amplio para que, en la mayoría de herramientas SaaS habituales, ya exista un servidor MCP.

Categorías a las que puedes enchufar Hermes Agent hoy mismo:

Control de versiones: GitHub, GitLab, Git, Bitbucket
Comunicación: Slack, Discord, Microsoft Teams, email
Bases de conocimiento: Notion, Confluence, Linear, Jira
Bases de datos: Postgres, SQLite, MongoDB, BigQuery
Plataformas cloud: AWS, Cloudflare, Vercel
Archivos y búsqueda: filesystem, Google Drive, Brave Search, Puppeteer
Herramientas internas a medida: cualquier cosa envuelta en un pequeño servidor MCP en Python o TypeScript

Los dos directorios que conviene marcar son el repositorio oficial modelcontextprotocol/servers en GitHub y las listas curadas awesome-mcp-servers. Entre ambos casi siempre encuentras un servidor mantenido para lo que necesitas, a menudo con una sola línea de instalación.

Conectar un servidor MCP a Hermes Agent

Añadir un servidor MCP a un Hermes Agent autoalojado se reduce a una entrada JSON pequeña. La ruta exacta depende de tu despliegue, pero la forma de la configuración es universal:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_..."
      }
    },
    "postgres": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-postgres", "postgres://user@host/db"]
    }
  }
}

Tras reiniciar, el agente inspecciona cada servidor, descubre qué herramientas expone y las añade a las acciones disponibles del modelo. Puedes verificar la conexión preguntando al agente algo específico de la herramienta, por ejemplo "lista los issues abiertos del repo" o "muéstrame el esquema de la tabla users."

En los planes hospedados de Hermify, la configuración MCP está expuesta en el dashboard. Eliges un servidor del catálogo o pegas un bloque de configuración, la plataforma reinicia el runtime y la herramienta queda disponible en el siguiente mensaje. Para ver cómo encaja esto con el resto del sistema, lee memoria y skills de Hermes Agent.

MCP frente a integraciones a medida

Conviene ser explícitos sobre el trade-off, porque algunos equipos siguen preguntando si deberían construir una integración propia en lugar de usar MCP.

| Aspecto | Integración a medida | Servidor MCP | |---|---|---| | Tiempo hasta la primera llamada | Días o semanas | Minutos | | Reutilización entre agentes | Ninguna | Cualquier host MCP | | Mantenimiento cuando cambia la API | Lo asumes tú | Lo asume quien mantiene el servidor | | Control granular | Total | Limitado a lo que el servidor expone | | Patrón de auth | Cualquiera | Token u OAuth, según servidor |

La opción por defecto sensata es usar un servidor MCP existente cuando lo haya, y solo construir uno propio cuando necesites un comportamiento que los disponibles no ofrecen. Incluso entonces, lo que construyas suele tener más sentido como servidor MCP que como plugin específico de Hermes. Así funciona con Claude Desktop, ChatGPT, Cursor y con el siguiente agente que aparezca.

Primer plano fotorrealista de una pantalla de portátil mostrando la salida en terminal de un servidor MCP listando las herramientas disponibles, con iluminación verde acentuada

Patrones prácticos

Algunos hábitos que han aguantado bien durante el último año ejecutando Hermes Agent con MCP:

Empieza con el conjunto mínimo viable de servidores. Cada servidor MCP amplía la lista de herramientas del modelo, y una lista larga degrada de forma fiable la precisión de selección. Mantén el set activo pequeño y añade servidores cuando descubras que el agente realmente los necesita.

Acota credenciales por servidor. Cada servidor MCP recibe sus propias credenciales. Usa un token con privilegios mínimos para cada uno - un usuario de Postgres de solo lectura, un token de GitHub de grano fino limitado a un repo - para que un servidor que se descontrole no pueda hacer más de lo necesario.

Trata tu configuración MCP como infraestructura. Súbela a un repo privado, revisa los cambios y despliégala como desplegarías un cambio de Terraform. El comportamiento del agente depende directamente de ese archivo.

Audita lo que el agente invoca. Hermes Agent registra cada llamada a herramienta. Revisa los logs cada semana para ver qué servidores se usan de verdad. Los que nunca aparecen son ruido; quítalos.

Si memoria y skills son lo que hace que Hermes Agent valga la pena mantener encendido, MCP es lo que lo hace valer la pena extender. Las dos capas se apilan: la memoria recuerda qué fue útil la última vez, las skills capturan los procedimientos recurrentes y MCP da al agente las herramientas en bruto para actuar sobre el mundo. Juntas convierten Hermes de una interfaz de chat en algo más parecido a un pequeño compañero autónomo.

Empieza con Hermify y tus servidores MCP estarán listos para conectarse desde el dashboard, con el runtime, la persistencia y las credenciales gestionadas por nosotros. Si quieres ver cómo se compara esto con un enfoque de framework, Hermes Agent vs LangChain recorre el mismo problema.