Servidor OpenRPC MCP

¿Qué hace el Servidor “OpenRPC” MCP?

El Servidor OpenRPC MCP es un servidor de Model Context Protocol (MCP) que proporciona funcionalidad JSON-RPC a través de la especificación OpenRPC. Este servidor actúa como un puente entre asistentes de IA y sistemas externos habilitados para JSON-RPC, permitiendo interacciones estructuradas y programables con APIs y servicios que implementan el estándar JSON-RPC. Al exponer herramientas como el descubrimiento de métodos y las llamadas a procedimientos remotos, el Servidor OpenRPC MCP permite a los desarrolladores y agentes de IA interactuar dinámicamente con varios servicios, realizar operaciones y automatizar flujos de trabajo. Permite tareas como consultar sistemas externos, invocar métodos personalizados e integrar procesos impulsados por APIs, mejorando así los flujos de desarrollo de IA, la depuración y la integración de sistemas.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• rpc_call
  Llama a métodos JSON-RPC arbitrarios especificando la URL del servidor, el nombre del método y los parámetros. Devuelve resultados en formato JSON para integración y automatización.
• rpc_discover
  Descubre los métodos JSON-RPC disponibles en un servidor utilizando la especificación OpenRPC rpc.discover. Permite listar y explorar todos los métodos soportados en un servidor dado.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Integración de API
  Usa asistentes de IA para conectar con cualquier API compatible con JSON-RPC para tareas como recuperación de datos, actualización de registros o activación de flujos de trabajo remotos.
• Descubrimiento Dinámico de Servicios
  Descubre y enumera automáticamente los métodos disponibles en servidores JSON-RPC externos, agilizando la integración y documentación.
• Automatización de Procedimientos Remotos
  Permite que LLMs o agentes ejecuten procedimientos remotos de forma programática, automatizando operaciones backend y la ejecución de lógica de negocio.
• Depuración y Desarrollo
  Prueba y depura endpoints JSON-RPC con asistencia de IA, incluyendo auto-descubrimiento e invocación estructurada de métodos para un desarrollo más rápido.
• Orquestación de Flujos de Trabajo
  Coordina múltiples llamadas de servicios JSON-RPC dentro de un flujo de trabajo automatizado más amplio, gestionado por agentes de IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y npm instalados.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega la configuración del servidor OpenRPC MCP en el objeto mcpServers.
4. Usa el siguiente fragmento JSON:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor OpenRPC esté en funcionamiento y accesible.

Claude

1. Asegúrate de que Node.js y npm estén instalados.
2. Abre el archivo de configuración de Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Agrega la siguiente configuración:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma que la configuración esté activa.

Cursor

1. Instala Node.js y npm.
2. Localiza el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Inserta el siguiente JSON en tu configuración:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Verifica que el servidor OpenRPC MCP esté conectado.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js y npm estén disponibles.
2. Busca el archivo de configuración de Cline para servidores MCP.
3. Agrega el servidor OpenRPC MCP como se muestra:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Valida la conexión al servidor.

Asegurar las claves API

Para asegurar las claves API, usa variables de entorno y pásalas mediante la configuración.

Ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "tu-clave-api-aquí"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “openrpc” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la correspondiente a tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP ofrece herramientas claras y prácticas para integración JSON-RPC y descubrimiento de métodos, pero carece de primitivas de prompt y recursos. El soporte de seguridad mediante variables de entorno está presente. Su documentación es concisa. En general, proporciona una funcionalidad central robusta pero resulta algo básico en comparación con MCPs más completos en características.

Puntuación MCP