OpenRPC MCP Server

Co dělá “OpenRPC” MCP Server?

OpenRPC MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který poskytuje funkcionalitu JSON-RPC prostřednictvím specifikace OpenRPC. Tento server funguje jako most mezi AI asistenty a externími systémy podporujícími JSON-RPC, což umožňuje strukturované, programovatelné interakce s API a službami implementujícími standard JSON-RPC. Poskytováním nástrojů jako objevování metod a vzdálené volání procedur dává OpenRPC MCP Server vývojářům a AI agentům možnost dynamicky komunikovat s různými službami, provádět operace a automatizovat workflow. Umožňuje úkoly jako dotazování externích systémů, volání vlastních metod a integraci procesů řízených API, čímž zvyšuje efektivitu AI vývoje, ladění a systémové integrace.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné prompt šablony.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• rpc_call
  Volání libovolných JSON-RPC metod zadáním URL serveru, názvu metody a parametrů. Vrací výsledky ve formátu JSON pro integraci a automatizaci.
• rpc_discover
  Objevuje dostupné JSON-RPC metody na serveru pomocí specifikace OpenRPC rpc.discover. Umožňuje výpis a prozkoumání všech podporovaných metod na daném serveru.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• API integrace
  Použijte AI asistenty ke spojení s jakýmkoliv API kompatibilním s JSON-RPC pro úkoly jako získávání dat, aktualizace záznamů nebo spouštění vzdálených workflow.
• Dynamické objevování služeb
  Automaticky objevujte a vypisujte dostupné metody na externích JSON-RPC serverech, což zjednodušuje integraci a dokumentaci.
• Automatizace vzdálených procedur
  Umožněte LLM nebo agentům programově provádět vzdálené procedury, čímž automatizujete backendové operace a vykonávání obchodní logiky.
• Ladění a vývoj
  Testujte a laďte JSON-RPC endpointy s pomocí AI, včetně automatického objevování a strukturovaného volání metod pro rychlý vývoj.
• Orchestraci workflow
  Koordinujte vícenásobné JSON-RPC volání služeb v rámci širšího automatizovaného workflow řízeného AI agentem.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalován Node.js a npm.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte konfiguraci OpenRPC MCP serveru pod objekt mcpServers.
4. Použijte následující úryvek JSON:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že OpenRPC server běží a je dostupný.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalován Node.js a npm.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Přidejte následující konfiguraci:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}

4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
5. Potvrďte, že konfigurace je aktivní.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a npm.
2. Najděte konfigurační soubor Cursor MCP.
3. Vložte následující JSON do vaší konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte, že je OpenRPC MCP server připojen.

Cline

1. Ujistěte se, že je Node.js a npm k dispozici.
2. Najděte konfigurační soubor Cline pro MCP servery.
3. Přidejte OpenRPC MCP server, jak je ukázáno níže:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení serveru.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů používejte proměnné prostředí a předejte je konfigurací.

Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do vašeho workflow ve FlowHunt, začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "openrpc": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je nyní AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “openrpc” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server nabízí jasné, praktické nástroje pro integraci JSON-RPC a objevování metod, ale postrádá prompt a resource primitives. Podpora zabezpečení přes proměnné prostředí je k dispozici. Dokumentace je stručná. Celkově poskytuje robustní základní funkcionalitu, ale je ve srovnání s bohatšími MCP poměrně strohý.

MCP skóre