OpenRPC MCP Server

Hvad laver “OpenRPC” MCP Server?

OpenRPC MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der leverer JSON-RPC-funktionalitet via OpenRPC-specifikationen. Denne server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og eksterne systemer med JSON-RPC-understøttelse, hvilket muliggør strukturerede, programmerbare interaktioner med API’er og tjenester, der implementerer JSON-RPC-standarden. Ved at tilbyde værktøjer som metodeopdagelse og fjernprocedurekald giver OpenRPC MCP Server udviklere og AI-agenter mulighed for dynamisk at interagere med forskellige tjenester, udføre operationer og automatisere arbejdsgange. Det gør det muligt at forespørge eksterne systemer, kalde brugerdefinerede metoder og integrere API-drevne processer, hvilket dermed forbedrer AI-udviklingsarbejdsgange, fejlfinding og systemintegration.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er opført i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• rpc_call
  Kald vilkårlige JSON-RPC-metoder ved at angive server-URL, metodenavn og parametre. Returnerer JSON-formaterede resultater til integration og automatisering.
• rpc_discover
  Opdag tilgængelige JSON-RPC-metoder på en server ved hjælp af OpenRPC rpc.discover-specifikationen. Muliggør listevisning og udforskning af alle understøttede metoder på en given server.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• API-integration
  Brug AI-assistenter til at forbinde med ethvert JSON-RPC-kompatibelt API til opgaver såsom datahentning, opdatering af poster eller igangsættelse af fjernarbejdsgange.
• Dynamisk serviceopdagelse
  Opdag og opstil automatisk tilgængelige metoder på eksterne JSON-RPC-servere, hvilket effektiviserer integration og dokumentation.
• Automatisering af fjernprocedurer
  Gør det muligt for LLM’er eller agenter at udføre fjernprocedurer programmæssigt og automatisere backend-operationer og forretningslogik.
• Fejlfinding og udvikling
  Test og fejlfind JSON-RPC-endpoints med AI-assistance, herunder auto-opdagelse og struktureret metodekald for hurtig udvikling.
• Arbejdsgangsorkestrering
  Koordinér flere JSON-RPC-servicekald inden for en bredere automatiseret arbejdsgang, der styres af AI-agenter.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og npm installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj OpenRPC MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers.
4. Brug følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér, at OpenRPC-serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og npm er installeret.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj følgende konfiguration:

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

4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at konfigurationen er aktiv.

Cursor

1. Installer Node.js og npm.
2. Find Cursor MCP-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende JSON i din konfiguration:

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

4. Gem ændringer og genstart Cursor.
5. Kontrollér, at OpenRPC MCP-serveren er forbundet.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og npm er tilgængelige.
2. Find Cline-konfigurationsfilen for MCP-servere.
3. Tilføj OpenRPC MCP-serveren som vist:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Valider serverforbindelsen.

Sikring af API-nøgler

For at sikre API-nøgler skal du bruge miljøvariabler og overføre dem via konfigurationen.

Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dets funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “openrpc” til navnet på din faktiske MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server tilbyder klare, praktiske værktøjer til JSON-RPC-integration og metodeopdagelse, men mangler prompt- og ressourceprimitiver. Sikkerhed via miljøvariabler understøttes. Dokumentationen er kortfattet. Samlet set leverer den robust kernefunktionalitet, men er noget spartansk sammenlignet med mere funktionsrige MCP’er.

MCP-score