Hermes AI 에이전트 설치·스킬·메모리·MCP 연동, mcp-server-kubernetes 로 클러스터 붙이기까지 AI 에이전트를 직접 운영하며 정리한 기록.
Claude Code 클라우드 세션이 집의 Proxmox 를 조회하고 관리하게 만드는 순서. 전용 사용자와 API 토큰을 만들고, .mcp.json 과 환경 변수를 넣고, 처음엔 읽기 전용으로 붙인 뒤 필요한 만큼 권한을 연다. "requires elevated permissions" 와 403 "Permission check failed" 가 각각 어디서 막힌 것인지도 정리했다.
Flux159 의 mcp-server-kubernetes 를 Claude Code·Claude Desktop 과 Hermes 에이전트에 등록한다. ALLOW_ONLY_NON_DESTRUCTIVE_TOOLS 와 Hermes 의 tools.include 로 조회 도구 네 개만 열어 두고, M1 맥의 kind 클러스터를 채팅으로 조회한다.
에이전트가 똑똑해진다는 건 모델을 바꾸는 일이 아니라 쌓인 것이 다음 세션으로 넘어간다는 뜻이다. 무엇을 기억에 두고 무엇을 스킬로 남길지, 주 15분 점검에서 무엇을 보고, 쌓인 것을 언제 치울지 — 스킬·journey·큐레이터로 도는 한 달 루틴으로 정리했다.
에이전트가 알아서 배우기 시작하면 무엇을 배웠는지 모르게 된다. hermes journey 는 그걸 시간순으로 펼쳐 보여 주고, 잘못 배운 것을 그 자리에서 고치거나 지우는 창구다. 무엇이 점이 되고 무엇이 선이 되는지, 내 스킬이 목록에 안 보이는 이유까지.
같은 절차를 매번 설명하지 않으려면 스킬로 남긴다. /learn 으로 자동 생성하는 법과 SKILL.md 를 직접 쓰는 법을 처음부터 따라간다. description 이 60자인 이유, 스킬이 있는데도 안 불리는 이유, 자료가 크면 references/ 로 쪼개는 법까지.
파드 왜 죽었어?" 한 줄을 보내면 에이전트는 그 문장만 모델에 보내지 않는다. 13,199자짜리 시스템 프롬프트를 조립하고, 모델이 부른 도구를 실행해 결과를 붙여 다시 묻기를 반복한다. Hermes v0.21.3 소스와 실제 저장된 세션 DB로 다섯 단계를 따라갔다. /learn · /refine · /journey · /compress 같은 고유 기능이 그 다섯 단계 어디에 끼어드는지도 함께 정리했다.
대화가 끝나면 리셋되는 어시스턴트와 달리 Hermes 는 기억을 네 곳에 나눠 쌓고, 대화에서 배운 절차를 스킬로 남긴다. 무엇이 어디에 쌓이는지, 잘못 배운 것을 어떻게 막고 되돌리는지, 관리자가 확인할 명령어까지.
config.yaml 의 mcp_servers 블록에 서버 두 개를 붙인다. 사내 Confluence 는 Atlassian 공식 원격 MCP 로 안 되고(Cloud 전용), Server/DC 는 CONFLUENCE_PERSONAL_TOKEN 을 쓰는 커뮤니티 서버로 붙인다. READ_ONLY_MODE 를 빼면 쓰기 도구 15개가 그대로 열린다.
Nous Research 의 오픈소스 에이전트 Hermes 를 리눅스에 설치하고, 모델을 Claude API 로 붙이거나 Ollama·vLLM 으로 완전히 로컬에서 돌리는 방법. 컨텍스트 길이처럼 빠뜨리면 조용히 망가지는 지점까지.
