OpenRPC MCP Server

Cosa fa il server MCP “OpenRPC”?

OpenRPC MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che fornisce funzionalità JSON-RPC tramite la specifica OpenRPC. Questo server funge da ponte tra assistenti AI e sistemi esterni abilitati a JSON-RPC, consentendo interazioni strutturate e programmabili con API e servizi che implementano lo standard JSON-RPC. Espone strumenti come la scoperta dei metodi e le chiamate di procedure remote, consentendo a sviluppatori e agenti AI di interagire dinamicamente con vari servizi, eseguire operazioni e automatizzare flussi di lavoro. Permette attività quali interrogare sistemi esterni, invocare metodi personalizzati e integrare processi guidati da API, migliorando così i flussi di lavoro di sviluppo AI, il debugging e l’integrazione di sistemi.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• rpc_call
  Chiama metodi JSON-RPC arbitrari specificando l’URL del server, il nome del metodo e i parametri. Restituisce risultati in formato JSON per integrazione e automazione.
• rpc_discover
  Scopre i metodi JSON-RPC disponibili su un server utilizzando la specifica OpenRPC rpc.discover. Permette di elencare ed esplorare tutti i metodi supportati su un determinato server.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Integrazione API
  Usa assistenti AI per collegarti a qualsiasi API compatibile JSON-RPC per attività come recupero dati, aggiornamento di record o attivazione di workflow remoti.
• Scoperta Dinamica dei Servizi
  Scopri ed elenca automaticamente i metodi disponibili su server JSON-RPC esterni, semplificando integrazione e documentazione.
• Automazione di Procedure Remote
  Permetti a LLM o agenti di eseguire procedure remote in modo programmato, automatizzando operazioni backend e logiche di business.
• Debugging e Sviluppo
  Testa e fai debug di endpoint JSON-RPC con l’assistenza AI, inclusa la scoperta automatica e l’invocazione strutturata dei metodi per uno sviluppo rapido.
• Orchestrazione di Workflow
  Coordina più chiamate di servizio JSON-RPC all’interno di un flusso di lavoro automatizzato gestito da agenti AI.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di aver installato Node.js e npm.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi la configurazione di OpenRPC MCP server sotto l’oggetto mcpServers.
4. Usa il seguente snippet JSON:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica che il server OpenRPC sia attivo e accessibile.

Claude

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Apri il file di configurazione di Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Aggiungi la seguente configurazione:

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

4. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
5. Conferma che la configurazione sia attiva.

Cursor

1. Installa Node.js e npm.
2. Trova il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Inserisci il seguente JSON nella tua configurazione:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Controlla che il server OpenRPC MCP sia connesso.

Cline

1. Assicurati che Node.js e npm siano disponibili.
2. Trova il file di configurazione di Cline per i server MCP.
3. Aggiungi OpenRPC MCP server come mostrato:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Valida la connessione al server.

Protezione delle API Key

Per proteggere le API key, usa variabili d’ambiente e passale tramite la configurazione.

Esempio:

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

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione del sistema MCP, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “openrpc” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Questo MCP server offre strumenti chiari e pratici per l’integrazione JSON-RPC e la scoperta dei metodi, ma manca di primitive prompt e risorsa. La sicurezza tramite variabili d’ambiente è supportata. La documentazione è concisa. In generale, fornisce funzionalità core robuste ma risulta un po’ essenziale rispetto a MCP più ricchi di funzionalità.

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