养 “马” 系列:无需桌面!Linux 字符界面跑通 OpenCLI,Hermes 自由上网

为什么纯终端OpenCLI这么难？

相信很多玩Hermes Agent的朋友都遇到过这个问题：网上99%的OpenCLI教程都是基于桌面环境的。

但我们的AI助手大多部署在云服务器或者内网的纯字符终端Ubuntu上，总不能为了个浏览器专门装个桌面吧？

无头浏览器？那玩意儿又重又不稳定，还经常被各种网站反爬检测，体验一言难尽。

真正的生产力工具，应该能在最朴素的环境下发挥最大的价值。

经过两天的踩坑调试，我终于找到了完美解决方案：用Xvfb虚拟桌面+Chrome浏览器+OpenCLI插件，在纯Linux终端环境下实现了完整的OpenCLI功能。

现在我的Hermes Agent可以直接调用OpenCLI，无缝访问B站、知乎、小红书、雪球等几乎所有主流网站，获取结构化数据。

一、OpenCLI纯终端环境完整部署

1. 基础环境准备与OpenCLI安装

首先确保你的系统已经安装了Node.js 21以上版本，这是OpenCLI的硬性要求。

# 检查Node.js版本 node --version  # 全局安装OpenCLI npm install -g @jackwener/opencli

安装完成后，先不要急着运行，我们还需要解决最关键的浏览器问题。

2. 安装Chrome浏览器与OpenCLI插件

这里有个关键技巧：我们先通过MobaXterm的Xserver功能，在本地显示服务器上的Chrome界面，完成插件安装和网站登录。

前提是你的Ubuntu服务器已经安装了google-chrome-stable，并且本地使用MobaXterm_Personal_25.0或其他支持X11转发的终端工具。

# 在MobaXterm中SSH登录服务器后，直接运行 google-chrome

此时MobaXterm会自动弹出Chrome浏览器窗口，和你在本地使用完全一样。

接下来打开Chrome的扩展管理页面，开启开发者模式，点击"加载已解压的扩展程序"，选择你已经下载到服务器上的opencli-extension目录。

这一步是整个流程的核心：先在可视化界面完成所有一次性配置，再转到后台运行。

3. 登录所有需要使用的网站

在弹出的Chrome窗口中，依次登录以下网站并保持登录状态：

• 雪球
• 今日头条
• 小红书
• Bilibili
• 知乎
• 豆包
• DeepSeek

这些登录状态会被Chrome保存，后续后台运行时依然有效。

# 安装Xvfb sudo apt update && sudo apt install -y xvfb

# 后台启动Chrome，输出重定向到日志文件 nohup xvfb-run google-chrome >> chrome.log &

# 检查OpenCLI运行状态 opencli doctor

二、让Hermes Agent用上OpenCLI

1. 安装opencli-skill技能

现在我们需要给Hermes Agent安装OpenCLI技能，让它知道如何调用这个强大的工具。

直接告诉Hermes Agent：

帮我安装这个OpenCLI技能：https://github.com/GloriaGuo/opencli-skill

等待安装成功后，Hermes就会自动加载这个技能，并了解所有OpenCLI的使用方法。

2. 实测：让Hermes用OpenCLI搜索股票信息

现在是见证奇迹的时刻！我们来测试一下实际效果。

告诉Hermes Agent：

使用$opencli在雪球搜索关于恒瑞医药的最新信息，整理核心内容后发送给我。

几秒钟后，你就会收到Hermes通过OpenCLI获取并整理好的结构化信息，包括股价、成交量、市值、相关新闻等关键数据。

这不是简单的网页抓取，而是真正模拟人类浏览器行为的结构化数据获取。

我测试了B站热榜、知乎搜索、小红书内容、今日头条新闻等多个场景，全部完美运行。OpenCLI会自动处理登录状态、反爬检测、数据解析等所有复杂问题，返回给Hermes干净的JSON格式数据。

价值升华：自主可控的AI信息获取能力

这次成功部署，让我对"养马"系统有了更深的理解。

我们追求的不是一个只能在本地电脑上玩玩的玩具，而是一个可以部署在任何服务器上、7×24小时不间断运行、真正能为我们干活的AI助手。

OpenCLI解决了AI Agent最大的痛点之一：如何稳定、可靠、自主地获取全网信息。它不需要昂贵的API调用，不需要依赖第三方服务，所有数据都在你的掌控之中。

拒绝黑盒，自主可控，这才是个人AI助手的终极形态。

当然，这只是开始。接下来我会继续探索OpenCLI的更多高级用法，比如批量下载、自动化任务、多Agent协作等。

如果你在部署过程中遇到了任何问题，或者有更好的优化方案，欢迎在评论区留言交流。我们一起把"养马"这件事做得更好。