Serveur MCP OpenRPC

Que fait le serveur MCP “OpenRPC” ?

Le serveur OpenRPC MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui fournit des fonctionnalités JSON-RPC via la spécification OpenRPC. Ce serveur agit comme un pont entre les assistants IA et les systèmes externes compatibles JSON-RPC, permettant des interactions structurées et programmables avec des API et services qui implémentent le standard JSON-RPC. En exposant des outils tels que la découverte de méthodes et les appels de procédures distantes, le serveur MCP OpenRPC permet aux développeurs et aux agents IA d’interagir dynamiquement avec divers services, d’effectuer des opérations et d’automatiser des workflows. Il permet d’effectuer des tâches telles que l’interrogation de systèmes externes, l’invocation de méthodes personnalisées et l’intégration de processus pilotés par API, améliorant ainsi les workflows de développement IA, le débogage et l’intégration de systèmes.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des Ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est répertoriée dans le dépôt.

Liste des Outils

• rpc_call
  Appelez des méthodes JSON-RPC arbitraires en spécifiant l’URL du serveur, le nom de la méthode et les paramètres. Retourne des résultats au format JSON pour l’intégration et l’automatisation.
• rpc_discover
  Découvrez les méthodes JSON-RPC disponibles sur un serveur en utilisant la spécification OpenRPC rpc.discover. Permet de lister et d’explorer toutes les méthodes prises en charge par un serveur donné.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration API
  Utilisez les assistants IA pour se connecter à toute API compatible JSON-RPC afin de réaliser des tâches telles que la récupération de données, la mise à jour de dossiers ou le déclenchement de workflows distants.
• Découverte dynamique de services
  Découvrez et énumérez automatiquement les méthodes disponibles sur des serveurs JSON-RPC externes, facilitant ainsi l’intégration et la documentation.
• Automatisation de procédures distantes
  Permettez aux LLM ou agents d’exécuter des procédures distantes de façon programmatique, automatisant les opérations backend et l’exécution de la logique métier.
• Débogage et développement
  Testez et déboguez des points de terminaison JSON-RPC avec l’aide de l’IA, incluant la découverte automatique et l’invocation structurée de méthodes pour un développement rapide.
• Orchestration de workflow
  Coordonnez plusieurs appels de service JSON-RPC dans le cadre d’un workflow automatisé plus large géré par des agents IA.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js et npm sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez la configuration du serveur OpenRPC MCP sous l’objet mcpServers.
4. Utilisez l’extrait JSON suivant :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur OpenRPC fonctionne et est accessible.

Claude

1. Vérifiez que Node.js et npm sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude :
   • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Ajoutez la configuration suivante :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez que la configuration est active.

Cursor

1. Installez Node.js et npm.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Insérez le JSON suivant dans votre configuration :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP OpenRPC est connecté.

Cline

1. Vérifiez que Node.js et npm sont disponibles.
2. Trouvez le fichier de configuration Cline pour les serveurs MCP.
3. Ajoutez le serveur OpenRPC MCP comme suit :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez la connexion au serveur.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser les clés API, utilisez des variables d’environnement et transmettez-les via la configuration.

Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “openrpc” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP offre des outils clairs et pratiques pour l’intégration JSON-RPC et la découverte de méthodes, mais ne propose pas de primitives de prompt ou de ressources. La sécurité via les variables d’environnement est prise en charge. Sa documentation est concise. Dans l’ensemble, il fournit des fonctionnalités de base robustes mais reste assez minimaliste comparé à des MCPs plus riches en fonctionnalités.

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