> ## Documentation Index
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# Integração do Hermes Agent com redes sociais

> Conecte o Hermes Agent da Nous Research ao Social media studio para agendar publicações, responder mensagens e ler análises em todas as suas contas sociais.

O Social media studio se integra ao [Hermes Agent oficial da Nous Research](https://hermes-agent.nousresearch.com/) (e a qualquer modelo Hermes 4) por três canais de distribuição publicados — escolha o que combina com a forma como os seus usuários querem instalar. Os três falam com o mesmo backend, com a mesma chave de API. O caminho da skill a exporta como `SOME_API_KEY` (a variável que a CLI `so-me` lê); a configuração do MCP e o runtime npm leem `SOMESTUDIO_API_KEY`.

| Caminho | Instalação | Ideal para |
| - | - | - |
| **Skill (recomendado)** | `hermes skills install 7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio` | Usuários que procuram integrações prontas no [skills.sh](https://skills.sh) — passa na verificação automática de segurança com veredito SAFE |
| **MCP** | Cole um bloco `mcp_servers:` de 5 linhas em `~/.hermes/config.yaml` | Usuários do Hermes Agent que preferem MCP sobre HTTP e não querem um binário de CLI |
| **Runtime npm independente** | `npm install -g @so-me/hermes-agent` | Scripts, cron jobs, integrações de CI, servidores headless |

**Skill (Hermes Hub)**

**1. Instale o Hermes Agent**

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

**2. Escolha um backend de LLM**

```bash theme={null}
hermes model
```

Recomendado: **OpenRouter** com `nousresearch/hermes-4-405b` (melhor qualidade) ou `nousresearch/hermes-4-70b` (mais barato, cerca de 10× mais rápido). Cole a sua chave de API do OpenRouter quando solicitado.

**3. Instale a CLI do Social media studio**

A skill usa o binário publicado [`@social-media-scheduler/cli`](https://www.npmjs.com/package/@social-media-scheduler/cli), então a CLI precisa estar no PATH:

```bash theme={null}
npm install -g @social-media-scheduler/cli
so-me --version
```

**4. Instale a skill do Social media studio**

```bash theme={null}
hermes skills install 7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio
```

O Hermes executa uma verificação de segurança automática na skill (exfiltração de dados, prompt injection, comandos destrutivos) e pede confirmação. O veredito atual é **SAFE**.

Na instalação, o Hermes pede a `SOME_API_KEY` — gere uma em [so-me.studio/settings?tab=api](https://so-me.studio/settings?tab=api) e cole-a.

**5. Inicie o agente**

```bash theme={null}
hermes --tui
```

Dentro da TUI, digite `/tools` para confirmar que a skill está registrada. Você deve ver entradas ligadas à skill so-me-studio.

Página de detalhes: [skills.sh/7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio](https://skills.sh/7t1-studio/so-me-hermes-skill/so-me-studio)

**Configuração do servidor MCP**

**1. Instale o Hermes Agent + LLM**

As duas primeiras etapas são as mesmas do caminho da skill:

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

**2. Salve a sua chave de API do Social media studio como segredo do Hermes**

```bash theme={null}
hermes config set SOMESTUDIO_API_KEY sk_live_...
```

Gere a chave em [so-me.studio/settings?tab=api](https://so-me.studio/settings?tab=api).

**3. Acrescente o bloco MCP ao \~/.hermes/config.yaml**

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

O transporte HTTP é deduzido de `url:`; nenhuma chave `transport:` é necessária. O trecho exato fica em [`apps/agent-kits/hermes/configs/hermes-agent.yaml`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/blob/main/apps/agent-kits/hermes/configs/hermes-agent.yaml).

**4. Inicie e verifique**

```bash theme={null}
hermes --tui
```

Dentro da TUI, digite `/tools` — as 205 ferramentas do Social media studio são registradas como `mcp_so-me-studio_<tool_name>` (por exemplo, `mcp_so-me-studio_create_post`).

> [!TIP]
>
> Apontando para um backend local? Substitua a URL no trecho — `url: http://localhost:8000/mcp`.

**Runtime npm independente**

**1. Instale o runtime**

```bash theme={null}
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](https://www.npmjs.com/package/@so-me/hermes-agent)

**2. Defina as variáveis de ambiente**

```bash theme={null}
# 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
```

**3. Execute**

```bash theme={null}
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"
```

O runtime executa o loop de agente, imprime o raciocínio + as chamadas de ferramentas + a resposta final e encerra. Limite os turnos com `MAX_TURNS=16` se precisar de sessões mais longas.

> [!NOTE]
>
> O runtime independente funciona com **qualquer endpoint de inferência compatível com a OpenAI** — aponte `HERMES_BASE_URL`, `HERMES_API_KEY` e `HERMES_MODEL` para o GPT-4o, o Claude (pela Anthropic API), o Mistral, o DeepSeek ou o Ollama / vLLM local. Modelos de variáveis de ambiente prontos para uso ficam em [`configs/`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/tree/main/apps/agent-kits/hermes/configs).

### API de biblioteca

Incorpore o runtime em um app Node maior:

```ts theme={null}
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),
});
```

Substitua os `tools` e o `systemPrompt` incluídos para restringir o agente a uma superfície menor ou mudar a persona.

## O que você pode pedir

Os mesmos pedidos funcionam nos três caminhos:

| Pedido | O que acontece |
| - | - |
| *"Liste minhas contas sociais conectadas."* | Chama `list_accounts` e resume por plataforma |
| *"Agende um tweet 'hello world' para amanhã às 9h UTC."* | Calcula o timestamp ISO e chama `create_post` |
| *"Gere uma legenda de sexta-feira para o LinkedIn sobre as conquistas do 2º trimestre e agende para as 17h."* | Chama `generate_and_schedule` de ponta a ponta |
| *"Responda essa DM com meu modelo salvo 'pricing'."* | Busca a resposta salva e chama `reply_to_conversation` |
| *"Como foram meus posts no Twitter na semana passada?"* | Chama `get_platform_analytics` com `--days 7` |
| *"Approve all pending posts."* | Chama `list_approvals` e depois `approve_post` para cada uma |

O agente tem acesso a **todas as 205 ferramentas do Social media studio** — toda ação disponível no painel está disponível aqui. Catálogo completo agrupado: [`bundle/tools.md`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/blob/main/apps/agent-kits/hermes/bundle/tools.md).

## Como funciona

```
            ┌──────────────────────┐
            │ 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
```

Os três caminhos convergem no mesmo backend, na mesma chave de API (`SOME_API_KEY` para a skill da CLI, `SOMESTUDIO_API_KEY` para o MCP e o runtime npm) e na mesma orientação escrita à mão ([`bundle/SKILL.md`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/blob/main/apps/agent-kits/hermes/bundle/SKILL.md)). O caminho da skill e do shell-out da CLI usa HTTP REST por baixo dos panos; os caminhos do MCP e do runtime npm usam JSON-RPC sobre `/mcp`.

## Regras rígidas incorporadas ao prompt de sistema

* Raciocinar dentro de `<think>...</think>` antes das chamadas de ferramentas
* Nunca inventar IDs (conta, publicação, conversa) — sempre buscá-los primeiro
* `scheduledAt` deve ser ISO 8601 em UTC, estritamente no futuro
* Tarefas de várias etapas (imagem → upload → publicação) rodam em sequência
* Nunca revelar chaves de API ou segredos de webhook, mesmo quando pedido

Lista completa de regras rígidas e árvore de decisão: [`bundle/SKILL.md`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/blob/main/apps/agent-kits/hermes/bundle/SKILL.md).

## Código-fonte

Os kits de integração ficam no monorepo do Social media studio:

| Caminho | O quê |
| - | - |
| [`apps/agent-kits/hermes/`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/tree/main/apps/agent-kits/hermes) | Runtime npm + trecho de configuração do MCP |
| [`apps/agent-kits/hermes-skill/`](https://github.com/7t1-studio/schedular-app/tree/main/apps/agent-kits/hermes-skill) | Pacote da skill com shell-out da CLI (espelhado no repositório tap do skills.sh) |
| [`7t1-studio/so-me-hermes-skill`](https://github.com/7t1-studio/so-me-hermes-skill) | Tap do registro do Hermes Hub (a origem do `hermes skills install`) |
| [`@so-me/hermes-agent`](https://www.npmjs.com/package/@so-me/hermes-agent) | Pacote npm (a origem do `npm install -g @so-me/hermes-agent`) |

Pull requests são bem-vindos — veja os arquivos `PUBLISHING.md` de cada kit para os fluxos de regeneração e lançamento.

## Atualizações

Quando novas ferramentas chegam ao backend do Social media studio:

* **Skill / MCP / runtime npm** — `bundle/tools.json` e `bundle/tools.md` são regenerados a partir do catálogo MCP ativo via `so-me agent export-tools --format hermes`. O pacote npm é republicado; o pacote da skill é republicado no repositório tap.
* **Usuários finais no caminho da skill** executam `hermes skills update so-me-studio` para obter a versão mais recente.
* **Usuários finais no caminho do npm** executam `npm install -g @so-me/hermes-agent@latest` para obter a versão mais recente.
* **Usuários finais no caminho do MCP** recebem as novas ferramentas automaticamente na próxima inicialização (nenhuma atualização do lado do cliente é necessária — o Hermes Agent busca de novo a lista de ferramentas em `/mcp` a cada sessão).

## Outros agentes?

Se você usa outro runtime de agente:

* **Claude Desktop / Cursor / OpenCode** — instale a [integração com o OpenClaw](/pt-BR/integrations/openclaw.md) (`npm install -g @social-media-scheduler/cli` e depois converse por qualquer um dos [22 mensageiros](/pt-BR/integrations/openclaw.md#converse-por-qualquer-mensageiro))
* **Cliente MCP nativo** (manifesto do Claude Desktop, Cursor etc.) — aponte para o [servidor MCP](/pt-BR/mcp/overview.md) diretamente, usando o mesmo estilo de trecho `mcp_servers:`
* **LangGraph, CrewAI, OpenAI Assistants, Anthropic API** — gere um arquivo de definição de ferramentas no formato preferido deles:

  ```bash theme={null}
  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
  ```


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