OpenRPC MCP-Server

Was macht der “OpenRPC” MCP-Server?

Der OpenRPC MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der JSON-RPC-Funktionalität gemäß der OpenRPC-Spezifikation bereitstellt. Dieser Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und externen, JSON-RPC-fähigen Systemen und ermöglicht strukturierte, programmierbare Interaktionen mit APIs und Diensten, die den JSON-RPC-Standard implementieren. Durch die Bereitstellung von Tools wie Methodenentdeckung und Remote-Prozeduraufrufen befähigt der OpenRPC MCP-Server Entwickler und KI-Agenten, dynamisch mit verschiedenen Services zu interagieren, Operationen auszuführen und Workflows zu automatisieren. Er ermöglicht Aufgaben wie das Abfragen externer Systeme, das Aufrufen individueller Methoden und das Integrieren API-basierter Prozesse – und verbessert so die KI-Entwicklungs-Workflows, das Debugging und die Systemintegration.

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Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet.

Liste der Tools

• rpc_call
  Beliebige JSON-RPC-Methoden aufrufen, indem Sie Server-URL, Methodennamen und Parameter angeben. Gibt Ergebnisse im JSON-Format für Integration und Automatisierung zurück.
• rpc_discover
  Entdecken Sie verfügbare JSON-RPC-Methoden auf einem Server anhand der OpenRPC rpc.discover-Spezifikation. Ermöglicht das Auflisten und Erkunden aller unterstützten Methoden eines Servers.

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Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• API-Integration
  Nutzen Sie KI-Assistenten, um mit jeder JSON-RPC-kompatiblen API zu verbinden – für Aufgaben wie Datenabruf, Aktualisierung von Einträgen oder das Auslösen von Remote-Workflows.
• Dynamische Dienste-Entdeckung
  Entdecken und listen Sie automatisch verfügbare Methoden auf externen JSON-RPC-Servern – für eine einfachere Integration und Dokumentation.
• Remote-Prozedur-Automatisierung
  Ermöglichen Sie LLMs oder Agenten, Remote-Prozeduren programmatisch auszuführen und Backend-Operationen sowie Geschäftslogik zu automatisieren.
• Debugging und Entwicklung
  Testen und debuggen Sie JSON-RPC-Endpunkte mit KI-Unterstützung – einschließlich Auto-Discovery und strukturierter Methodenaufrufe für schnelle Entwicklung.
• Workflow-Orchestrierung
  Koordinieren Sie mehrere JSON-RPC-Service-Aufrufe in einem umfassenden, KI-gesteuerten automatisierten Workflow.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die OpenRPC MCP-Server-Konfiguration unter dem Objekt mcpServers hinzu.
4. Verwenden Sie den folgenden JSON-Schnipsel:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie, ob der OpenRPC-Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Fügen Sie folgende Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Bestätigen Sie, dass die Konfiguration aktiv ist.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js und npm.
2. Suchen Sie die Cursor MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgendes JSON in Ihre Konfiguration ein:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob der OpenRPC MCP-Server verbunden ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm verfügbar sind.
2. Finden Sie die Cline-Konfigurationsdatei für MCP-Server.
3. Fügen Sie den OpenRPC MCP-Server wie folgt hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Serververbindung.

API-Schlüssel absichern

Um API-Schlüssel abzusichern, verwenden Sie Umgebungsvariablen und geben Sie diese in der Konfiguration weiter.

Beispiel:

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

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich „System-MCP-Konfiguration“ die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “openrpc” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Dieser MCP-Server bietet klare, praxisnahe Tools zur JSON-RPC-Integration und Methodenentdeckung, verzichtet jedoch auf Prompt- und Ressourcen-Primitives. Die Absicherung über Umgebungsvariablen wird unterstützt. Die Dokumentation ist prägnant. Insgesamt liefert er robuste Kernfunktionalität, ist jedoch im Vergleich zu funktionsreicheren MCPs etwas minimalistisch.

MCP-Score