OpenRPC MCP 서버

“OpenRPC” MCP 서버는 무엇을 하나요?

OpenRPC MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, OpenRPC 명세를 통해 JSON-RPC 기능을 제공합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 JSON-RPC 지원 시스템 간의 브릿지 역할을 하여, JSON-RPC 표준을 구현한 API 및 서비스와 구조화되고 프로그래밍 가능한 상호작용을 가능하게 합니다. 메서드 디스커버리와 원격 프로시저 호출과 같은 도구를 제공함으로써, OpenRPC MCP 서버는 개발자와 AI 에이전트가 다양한 서비스와 동적으로 상호작용하고, 작업을 수행하며, 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 외부 시스템 질의, 맞춤형 메서드 호출, API 기반 프로세스 통합 등 다양한 작업을 지원하여 AI 개발 워크플로우, 디버깅, 시스템 통합을 한층 강화합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• rpc_call
  서버 URL, 메서드 이름, 파라미터를 지정해 임의의 JSON-RPC 메서드를 호출합니다. 통합 및 자동화를 위한 JSON 형식 결과를 반환합니다.
• rpc_discover
  OpenRPC의 rpc.discover 명세를 이용해 서버의 사용 가능한 JSON-RPC 메서드를 발견합니다. 해당 서버가 지원하는 모든 메서드를 나열 및 탐색할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• API 통합
  AI 어시스턴트가 데이터 조회, 레코드 업데이트, 원격 워크플로우 트리거 등 다양한 작업을 위해 모든 JSON-RPC 호환 API와 연결할 수 있습니다.
• 동적 서비스 디스커버리
  외부 JSON-RPC 서버의 사용 가능한 메서드를 자동으로 발견 및 나열하여 통합과 문서화 작업을 간소화합니다.
• 원격 프로시저 자동화
  LLM이나 에이전트가 원격 프로시저를 프로그래밍 방식으로 실행할 수 있게 하여, 백엔드 운영 및 비즈니스 로직 자동화를 지원합니다.
• 디버깅 및 개발
  AI의 도움을 받아 JSON-RPC 엔드포인트를 테스트 및 디버깅할 수 있으며, 자동 디스커버리 및 구조화된 메서드 호출로 빠른 개발이 가능합니다.
• 워크플로우 오케스트레이션
  AI 에이전트가 관리하는 자동화된 워크플로 내에서 여러 JSON-RPC 서비스 호출을 조정할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 객체 아래에 OpenRPC MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 사용하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. OpenRPC 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 여세요:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. 다음 설정을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. 설정이 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm을 설치하세요.
2. Cursor MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. 설정에 다음 JSON을 삽입하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. OpenRPC MCP 서버가 연결되었는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 npm이 사용 가능한지 확인하세요.
2. MCP 서버용 Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음과 같이 OpenRPC MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버 연결을 검증하세요.

API 키 보안 설정

API 키를 안전하게 보호하려면 환경 변수를 사용해 설정에서 전달하세요.

예시:

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

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “openrpc” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

총평

이 MCP 서버는 JSON-RPC 통합 및 메서드 디스커버리에 실용적이고 명확한 도구를 제공합니다. 프롬프트 · 리소스 프리미티브는 없지만, 환경 변수 기반 보안을 지원합니다. 문서도 간결합니다. 전반적으로 견고한 핵심 기능을 제공하지만, 더 다양한 기능의 MCP에 비해 기본적인 느낌이 있습니다.

MCP 점수