OpenRPC MCPサーバー

「OpenRPC」MCPサーバーは何をするものですか？

OpenRPC MCPサーバーは、OpenRPC仕様に基づきJSON-RPC機能を提供するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーはAIアシスタントと外部のJSON-RPC対応システムの間の橋渡しとなり、JSON-RPC標準を実装するAPIやサービスとの構造化されたプログラマブルなやり取りを可能にします。メソッドディスカバリーやリモートプロシージャコールといったツールを提供し、開発者やAIエージェントがさまざまなサービスと動的に連携・操作・ワークフロー自動化を行うことを可能にします。外部システムへのクエリ、カスタムメソッドの実行、API主導のプロセス統合などを実現し、AI開発のワークフロー、デバッグ、システム統合を強化します。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• rpc_call
  サーバーURL、メソッド名、パラメータを指定して任意のJSON-RPCメソッドを呼び出します。インテグレーションや自動化のためにJSON形式の結果を返します。
• rpc_discover
  OpenRPCのrpc.discover仕様を利用してサーバー上の利用可能なJSON-RPCメソッドを発見。サーバーでサポートされているすべてのメソッドの一覧化・探索が可能です。

このMCPサーバーのユースケース

• API統合
  AIアシスタントを利用して、データ取得、レコード更新、リモートワークフローのトリガーなど、あらゆるJSON-RPC対応APIと接続します。
• 動的サービスディスカバリー
  外部JSON-RPCサーバー上の利用可能なメソッドを自動的に発見・列挙し、統合やドキュメント化を効率化します。
• リモートプロシージャ自動化
  LLMやエージェントがプログラム的にリモートの手続きを実行し、バックエンド業務やビジネスロジックの自動化を可能にします。
• デバッグと開発
  AIの支援でJSON-RPCエンドポイントをテスト・デバッグ。自動ディスカバリーや構造化されたメソッド呼び出しにより迅速な開発が可能です。
• ワークフローオーケストレーション
  AIエージェントが管理する自動化ワークフロー内で、複数のJSON-RPCサービスコールを連携・調整します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersオブジェクトの下にOpenRPC MCPサーバーの設定を追加します。
4. 以下のJSONスニペットを利用してください:

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

5. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
6. OpenRPCサーバーが稼働しアクセス可能であることを確認します。

Claude

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認してください。
2. Claudeの設定ファイルを開きます:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. 次の設定を追加します:

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

4. ファイルを保存し、Claude Desktopを再起動します。
5. 設定が有効であることを確認します。

Cursor

1. Node.jsとnpmをインストールします。
2. Cursor MCPの設定ファイルを見つけます。
3. 設定内に次のJSONを挿入します:

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

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. OpenRPC MCPサーバーが接続されていることを確認します。

Cline

1. Node.jsとnpmが利用可能であることを確認します。
2. MCPサーバー用のCline設定ファイルを見つけます。
3. 下記のようにOpenRPC MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. サーバー接続を確認します。

APIキーのセキュリティ

APIキーの保護には環境変数を利用し、設定ファイルから参照させてください。

例:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。System MCP設定セクションで、次のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力してください。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能・能力にアクセス可能となります。“openrpc"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

総評

このMCPサーバーは、JSON-RPC統合やメソッド発見のための明確で実用的なツールを提供しますが、プロンプトやリソースプリミティブはありません。環境変数によるセキュリティにも対応し、ドキュメントも簡潔です。全体として堅実なコア機能を備えていますが、より多機能なMCPと比べるとややシンプルな印象です。

MCPスコア