需完成MCP服务器部署、Hermes Agent客户端配置、PolyMarket工具链启用、自动化交易策略绑定及端到端验证五步：一、克隆仓库、安装依赖、配置.env、启动服务；二、修改Claude配置文件添加MCP服务器信息；三、启用四项数据工具并测试市场列表、价格与历史数据；四、在code_execution_tool.py中集成工具函数，编写含风控的套利策略并定时执行；五、通过调试日志、交易记录与链上确认完成闭环验证。
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如果您希望 Hermes Agent 接入 PolyMarket 预测市场以实现数据抓取与自动化交易执行，则需完成 MCP 服务器对接、API 密钥配置及交易策略绑定等关键环节。以下是具体操作步骤：
一、部署 PolyMarket MCP 服务器
该步骤用于在本地启动符合模型上下文协议（MCP）标准的 PolyMarket 数据服务，使 Hermes Agent 能通过标准化接口调用市场信息、价格与历史数据。
1、克隆 PolyMarket MCP 仓库：运行 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/polymarket-mcp 命令获取源码。
2、进入项目目录并安装依赖：执行 cd polymarket-mcp && uv pip install -e . 完成本地可编辑安装。
3、创建 .env 文件，填入必要凭证：在项目根目录下新建文件，写入 KEY=your_actual_polymarket_api_key 与 FUNDER=your_wallet_address。
4、启动服务器：运行 uv run src/polymarket_mcp/server.py 启动服务进程，确认终端输出包含 "MCP server listening" 字样。
二、配置 Hermes Agent 的 MCP 客户端连接
此步骤确保 Hermes Agent 能识别并调用已运行的 PolyMarket MCP 服务，需修改其客户端配置文件以注入服务器地址与认证参数。
1、定位 Claude Desktop 配置路径：MacOS 用户打开 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows 用户打开 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json。
2、在配置文件中添加 mcpServers 字段，嵌套 polymarket-mcp 对象，指定 command 为 uv，args 包含 --directory 及实际项目路径，并在 env 中复用 .env 中的 KEY 与 FUNDER 值。
3、保存文件后重启 Claude Desktop，检查左下角 MCP 工具栏是否出现 polymarket-mcp 条目且状态为已连接。
三、启用 PolyMarket 数据工具链
此步骤激活 Hermes Agent 内置的四项核心工具，使其可在任务流中按需调用市场元数据、实时报价与历史序列。
1、在 Hermes Agent CLI 配置中启用 tools/web_tools.py 与 tools/terminal_tool.py，确保其支持 MCP 工具动态加载。
2、验证工具注册：向 Hermes Agent 发送指令 list-markets --category "crypto"，观察是否返回含 ID、title、close_date 等字段的 JSON 列表。
将 Claude Agent SDK 与 You.com HTTP MCP 服务器集成，支持 Python 和 TypeScript。当开发者提及 Claude Agent SDK、Anthropic Agent SDK 或将 Claude 与 MCP 工具集成时使用。
3、测试价格获取：执行 get-market-prices --market-id 0xabc123...，确认响应中包含 last_price 与 probability 字段。
4、验证历史数据：运行 get-market-history --market-id 0xabc123... --period 7d，检查返回数组是否含 timestamp、price、volume 等时间序列字段。
四、绑定自动化交易策略
该步骤将 PolyMarket 数据流接入 Hermes Agent 的交易执行模块，通过 code_execution_tool.py 实现条件触发下单逻辑，支持市价单与风控机制。
1、在 tools/code_execution_tool.py 中导入 get-market-prices 与 get-market-info 工具函数，确保其可被策略脚本直接调用。
2、编写策略脚本 polymarket_arb_strategy.py：定义触发条件（如某市场 probability 偏离链上共识值超 8%），调用 get-market-prices 获取当前价，计算预期盈亏比。
3、集成止损逻辑：在下单前插入判断，若 last_price 相较 1 小时前变动超 15%，则跳过执行并记录告警。
4、部署策略：将脚本放入 ~/.hermes/scripts/ 目录，通过 cron 设置每 3 分钟轮询一次： */3 * * * * ~/.hermes/venv/bin/python ~/.hermes/scripts/polymarket_arb_strategy.py。
五、验证端到端数据流与交易闭环
此步骤通过人工触发与日志回溯方式确认从数据拉取、条件判断到订单提交的全链路无阻断，确保各模块间参数传递与错误处理机制生效。
1、手动执行策略脚本：在终端运行 python ~/.hermes/scripts/polymarket_arb_strategy.py --debug，观察控制台是否依次输出 "Fetched market info"、"Calculated edge: +2.3%"、"Placing market order..."。
2、检查交易日志：查看 ~/.hermes/logs/trade_execution.log，确认存在含 order_id、status="filled" 与 timestamp 的完整记录行。
3、核对链上状态：使用 PolyMarket 官方界面或 Etherscan 输入脚本输出的 order_id，验证对应交易是否已在 Polygon 网络上 confirmed。
4、模拟异常场景：临时停用 MCP 服务器，再次运行策略脚本，确认日志中生成 "MCP connection refused, skipping execution" 而非崩溃。
