Hermes-Agent-Integration für Social Media

Social media studio lässt sich über drei veröffentlichte Vertriebswege in den offiziellen Hermes Agent von Nous Research (und jedes Hermes-4-Modell) integrieren — wähle den, der zur Installationsweise deiner Benutzer passt. Alle drei sprechen mit demselben Backend und demselben API-Schlüssel. Der Skill-Weg exportiert ihn als SOME_API_KEY (die Variable, die die so-me-CLI liest); die MCP-Konfiguration und die npm-Laufzeit lesen SOMESTUDIO_API_KEY.

Weg	Installation	Am besten für
Skill (empfohlen)	`hermes skills install 7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio`	Benutzer, die auf skills.sh nach fertigen Integrationen suchen — besteht den automatischen Sicherheitsscan mit dem Urteil SAFE
MCP	Einen 5-zeiligen `mcp_servers:`-Block in `~/.hermes/config.yaml` einfügen	Hermes-Agent-Benutzer, die MCP über HTTP bevorzugen und keine CLI-Binärdatei wollen
Eigenständige npm-Laufzeit	`npm install -g @so-me/hermes-agent`	Skripte, Cron-Jobs, CI-Integrationen, Headless-Server

Skill (Hermes Hub)
MCP-Server-Konfiguration
Eigenständige npm-Laufzeit

Hermes Agent installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc   # or ~/.zshrc
hermes --version

Ein LLM-Backend wählen

hermes model

Empfohlen: OpenRouter mit nousresearch/hermes-4-405b (beste Qualität) oder nousresearch/hermes-4-70b (günstiger, ~10× schneller). Füge auf Nachfrage deinen OpenRouter-API-Schlüssel ein.

Die Social-media-studio-CLI installieren

Der Skill steuert die veröffentlichte Binärdatei @social-media-scheduler/cli, die CLI muss also im PATH liegen:

npm install -g @social-media-scheduler/cli
so-me --version

Den Social-media-studio-Skill installieren

hermes skills install 7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio

Hermes führt einen automatischen Sicherheitsscan des Skills durch (Prüfungen auf Datenabfluss, Prompt-Injection und destruktive Befehle) und bittet um Bestätigung. Das aktuelle Urteil lautet SAFE.Bei der Installation fragt Hermes nach SOME_API_KEY — erzeuge einen unter so-me.studio/settings?tab=api und füge ihn ein.

Den Agenten starten

hermes --tui

Gib in der TUI /tools ein, um zu bestätigen, dass der Skill registriert ist. Du solltest Einträge sehen, die dem Skill so-me-studio zugeordnet sind.Detailseite: skills.sh/7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio

Hermes Agent + LLM installieren

Dieselben ersten zwei Schritte wie beim Skill-Weg:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
source ~/.bashrc
hermes model    # pick OpenRouter + nousresearch/hermes-4-405b

Deinen Social-media-studio-API-Schlüssel als Hermes-Secret speichern

hermes config set SOMESTUDIO_API_KEY sk_live_...

Erzeuge den Schlüssel unter so-me.studio/settings?tab=api.

Den MCP-Block an ~/.hermes/config.yaml anhängen

mcp_servers:
  so-me-studio:
    url: https://api.so-me.studio/mcp
    headers:
      X-API-Key: ${SOMESTUDIO_API_KEY}

Der HTTP-Transport wird aus url: abgeleitet; ein transport:-Schlüssel ist nicht nötig. Das genaue Snippet liegt unter apps/agent-kits/hermes/configs/hermes-agent.yaml.

Starten und überprüfen

hermes --tui

Gib in der TUI /tools ein — alle 205 Tools von Social media studio werden als mcp_so-me-studio_<tool_name> registriert (z. B. mcp_so-me-studio_create_post).

Du zeigst auf ein lokales Backend? Überschreibe die URL im Snippet — url: http://localhost:8000/mcp.

Die Laufzeit installieren

npm install -g @so-me/hermes-agent
# or run ad-hoc without installing:
npx @so-me/hermes-agent "your prompt"

npm: @so-me/hermes-agent

Umgebungsvariablen setzen

# Social media studio
export SOMESTUDIO_API_KEY=sk_live_...

# Inference backend (OpenRouter, Together, vLLM, or Ollama)
export HERMES_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
export HERMES_API_KEY=sk-or-...
export HERMES_MODEL=nousresearch/hermes-4-405b

Ausführen

so-me-hermes "List my connected social accounts"
so-me-hermes "Schedule a tweet 'launching today' for 9am UTC tomorrow"
so-me-hermes "Generate a Friday LinkedIn caption about Q2 wins"

Die Laufzeit führt die agentische Schleife aus, gibt Überlegungen + Tool-Aufrufe + die endgültige Antwort aus und beendet sich. Begrenze die Durchläufe mit MAX_TURNS=16, wenn du längere Sitzungen brauchst.

Die eigenständige Laufzeit funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Inferenz-Endpunkt — richte HERMES_BASE_URL, HERMES_API_KEY und HERMES_MODEL auf GPT-4o, Claude (über die Anthropic API), Mistral, DeepSeek oder lokales Ollama / vLLM aus. Env-Vorlagen zum direkten Einsetzen liegen in configs/.

Bibliotheks-API

Binde die Laufzeit in eine größere Node-App ein:

import { runAgent } from '@so-me/hermes-agent';

const result = await runAgent({
  prompt: "Schedule a tweet 'hello' for tomorrow at 9am UTC",
  soMeApiKey: process.env.SOMESTUDIO_API_KEY!,
  hermesBaseUrl: 'https://openrouter.ai/api/v1',
  hermesApiKey: process.env.HERMES_API_KEY!,
  hermesModel: 'nousresearch/hermes-4-405b',
  onMessage: (msg) => console.log(msg.role, msg.content),
});

Überschreibe die mitgelieferten tools und den systemPrompt, um den Agenten auf eine kleinere Oberfläche zu beschränken oder die Persona zu ändern.

Was du fragen kannst

Dieselben Prompts funktionieren bei allen drei Wegen:

Prompt	Was passiert
„Liste meine verbundenen Social-Konten auf.“	Ruft `list_accounts` auf und fasst nach Plattform zusammen
„Plane einen Tweet ‚hello world‘ für morgen um 9 Uhr UTC.“	Berechnet den ISO-Zeitstempel und ruft `create_post` auf
„Generiere eine LinkedIn-Bildunterschrift zu den Q2-Erfolgen für Freitag und plane sie für 17 Uhr.“	Ruft `generate_and_schedule` durchgängig auf
„Antworte auf diese DM mit meiner gespeicherten Vorlage ‚pricing‘.“	Sucht die gespeicherte Antwort heraus und ruft `reply_to_conversation` auf
„Wie haben meine Twitter-Beiträge letzte Woche abgeschnitten?“	Ruft `get_platform_analytics` mit `--days 7` auf
„Gib alle ausstehenden Beiträge frei.“	Ruft `list_approvals` auf, dann `approve_post` für jeden

Der Agent hat Zugriff auf alle 205 Tools von Social media studio — jede Aktion, die im Dashboard möglich ist, ist auch hier möglich. Vollständiger, gruppierter Katalog: bundle/tools.md.

So funktioniert es

            ┌──────────────────────┐
            │ user prompt          │
            └──────────┬───────────┘
                       │
   ┌───────────────────┼───────────────────┐
   ▼                   ▼                   ▼
┌──────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────────┐
│ Skill    │   │ MCP config   │   │ Standalone npm   │
│ install  │   │ in           │   │ runtime          │
│ via      │   │ ~/.hermes/   │   │ (so-me-hermes)   │
│ skills.sh│   │ config.yaml  │   │                  │
└─────┬────┘   └──────┬───────┘   └────────┬─────────┘
      │               │                    │
      │ shells out    │ POST /mcp          │ POST /mcp
      ▼               ▼                    ▼
┌──────────────┐  ┌──────────────────────────────────┐
│ CLI (so-me)  │  │ api.so-me.studio                 │
└──────┬───────┘  └──────────────────────────────────┘
       │ HTTP REST
       ▼
   Social media studio backend

Alle drei Wege laufen auf dasselbe Backend, denselben API-Schlüssel (SOME_API_KEY für den CLI-Skill, SOMESTUDIO_API_KEY für MCP und die npm-Laufzeit) und dieselbe handgeschriebene Anleitung (bundle/SKILL.md) zusammen. Der Skill- und CLI-Weg nutzt im Hintergrund HTTP REST; die MCP- und npm-Laufzeit-Wege verwenden JSON-RPC über /mcp.

Feste Regeln im System-Prompt

Vor Tool-Aufrufen innerhalb von <think>...</think> überlegen
Niemals IDs (Konto, Beitrag, Unterhaltung) erfinden — immer zuerst nachschlagen
scheduledAt muss ISO 8601 in UTC sein und strikt in der Zukunft liegen
Mehrstufige Aufgaben (Bild → Upload → Beitrag) laufen nacheinander
Niemals API-Schlüssel oder Webhook-Secrets preisgeben, auch nicht auf Nachfrage

Vollständige Liste der festen Regeln und Entscheidungsbaum: bundle/SKILL.md.

Quelle

Die Integrations-Kits liegen im Social-media-studio-Monorepo:

Pfad	Was
`apps/agent-kits/hermes/`	npm-Laufzeit + MCP-Konfigurations-Snippet
`apps/agent-kits/hermes-skill/`	Skill-Bundle mit CLI-Shell-out (gespiegelt ins skills.sh-Tap-Repo)
`7t1-studio/so-me-hermes-skill`	Registry-Tap des Hermes Hub (die Quelle für `hermes skills install`)
`@so-me/hermes-agent`	npm-Paket (die Quelle für `npm install -g @so-me/hermes-agent`)

Pull Requests sind willkommen — Workflows für Neugenerierung und Release stehen in den PUBLISHING.md-Dateien der einzelnen Kits.

Updates

Wenn neue Tools im Social-media-studio-Backend erscheinen:

Skill / MCP / npm-Laufzeit — bundle/tools.json und bundle/tools.md werden mit so-me agent export-tools --format hermes aus dem aktuellen MCP-Katalog neu generiert. Das npm-Paket wird neu auf npm veröffentlicht; das Skill-Bundle wird neu in sein Tap-Repo veröffentlicht.
Endbenutzer auf dem Skill-Weg führen hermes skills update so-me-studio aus, um den neuesten Stand zu holen.
Endbenutzer auf dem npm-Weg führen npm install -g @so-me/hermes-agent@latest aus, um den neuesten Stand zu holen.
Endbenutzer auf dem MCP-Weg erhalten neue Tools automatisch beim nächsten Start (kein Update auf Client-Seite nötig — der Hermes Agent lädt die Tool-Liste bei jeder Sitzung erneut von /mcp).

Andere Agenten?

Wenn du eine andere Agenten-Laufzeit verwendest:

Claude Desktop / Cursor / OpenCode — installiere die OpenClaw-Integration (npm install -g @social-media-scheduler/cli, dann chatte über einen der 22 Messenger)
Nativer MCP-Client (Claude-Desktop-Manifest, Cursor usw.) — richte ihn direkt auf den MCP-Server aus, im selben Stil wie das mcp_servers:-Snippet

LangGraph, CrewAI, OpenAI Assistants, Anthropic API — erzeuge eine Tool-Definitionsdatei im bevorzugten Format:

so-me agent export-tools --format openai --out tools.openai.json
so-me agent export-tools --format anthropic --out tools.anthropic.json
so-me agent export-tools --format mcp --out tools.mcp.json

​Bibliotheks-API

​Was du fragen kannst

​So funktioniert es

​Feste Regeln im System-Prompt

​Quelle

​Updates

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