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Agent Skill · 研究检索

agent-mcp-bridge(Agent MCP bridge 搜索)

agent-mcp-bridge 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-mcp-bridge 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 32,317。

总安装 2,544周安装 106GitHub Stars 公开资料未说明下载 848核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-mcp-bridge(Agent MCP bridge 搜索)
来源仓库:https://github.com/ryno2390/agent-mcp-bridge
安装命令:
openclaw skills install agent-mcp-bridge
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-mcp-bridge

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

设置并使用 MCP 消息代理来实现 OpenClaw 和其他 AI 代理之间的直接代理间通信(例如 Hermes-agent、Claude Code、任何具有 MCP 功能的代理)

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-mcp-bridge;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-mcp-bridge 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-mcp-bridge。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-mcp-bridge 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-mcp-bridge 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

agent-mcp-bridge 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-mcp-bridge 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,544 次,近一周安装 106 次,下载 848 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-mcp-bridge 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-mcp-bridge

Agent MCP bridge 搜索 · 本页

2,544—调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-mcp-bridge
description
Set up and use an MCP message broker for direct inter-agent communication between OpenClaw and other AI agents (e.g. hermes-agent, Claude Code, any MCP-capable agent). Use when you need two AI agents on the same machine to exchange messages without human relay — replacing Discord copy-paste or txt file workarounds. Triggers on phrases like "set up agent communication", "MCP broker", "inter-agent messaging", "connect two agents", "agent bridge", "Isaac Hermes communication", or any request to enable direct agent-to-agent messaging.

Agent MCP Bridge

A lightweight FastMCP + SQLite message broker that lets two AI agents communicate directly via MCP tools. Both agents connect to the same server as MCP clients — symmetric, no platform-specific adapters.

Architecture

Agent A (OpenClaw)          MCP Broker              Agent B (hermes-agent / any)
   send_message() ──────► FastAPI+SQLite ◄────────── poll_messages()
   poll_messages() ◄────── localhost:8765 ──────────► send_message()

Quick Setup

1. Install and start the broker

cp -r <skill-dir>/scripts/server/ ~/.openclaw/agent-bridge-mcp/
cd ~/.openclaw/agent-bridge-mcp
./start.sh   # creates venv, installs deps, starts on port 8765

2. Register as a launchd service (macOS auto-start)

cp <skill-dir>/references/launchd-plist.md ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.agent-bridge.plist
# Edit the plist to set correct paths, then:
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.agent-bridge.plist

3. Add to OpenClaw config

Add to ~/.openclaw/openclaw.json:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "agent-bridge": {
        "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp",
        "transport": "streamable-http"
      }
    }
  }
}

4. Connect the other agent

Give the other agent the MCP URL: http://127.0.0.1:8765/mcp (streamable-http transport). They connect with their native MCP client support.

MCP Tools

ToolParametersReturnsUse when
send_messagefrom_agent, to, subject, body, reply_to?{message_id, timestamp}Sending a task or reply
poll_messagesagent_id, limit?list of message dictsChecking your inbox
mark_readmessage_id{status}After processing a message
list_agents—list of agent idsDiscovering who's active

Message format

{
  "id": "83223c09",
  "from_agent": "hermes",
  "to_agent": "isaac",
  "subject": "Research request",
  "body": "Please analyze...",
  "timestamp": "2026-03-31T16:58:31Z",
  "thread_id": "83223c09",
  "reply_to": null,
  "status": "pending"
}

Fallback: Filesystem bridge

If the MCP server is unavailable, use the filesystem bridge (zero infrastructure):

  • See references/filesystem-bridge.md for setup
  • Inbox/outbox dirs: ~/.openclaw/shared/{agent}-inbox/

Heartbeat integration (OpenClaw)

Add to HEARTBEAT.md to auto-process incoming messages:

Check ~/.openclaw/shared/isaac-inbox/ for new .json files.
If any exist: read, process, reply via hermes-inbox/, move to processed/.

Verification

Test the full loop:

# From Python
from agent_bridge import AgentBridge
bridge = AgentBridge("isaac")
bridge.send("hermes", "Handshake test", "Can you receive this?")
# Other agent polls and replies
msgs = bridge.receive()

平台分布

OpenClaw

73.02%
按下载量换算619

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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