Wat doet de “OpenRPC” MCP Server?

De OpenRPC MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-server die JSON-RPC-functionaliteit biedt via de OpenRPC-specificatie. Deze server fungeert als brug tussen AI-assistenten en externe systemen met JSON-RPC, waardoor gestructureerde, programmeerbare interacties mogelijk zijn met API’s en diensten die de JSON-RPC-standaard implementeren. Door tools zoals methode-ontdekking en remote procedure calls aan te bieden, stelt de OpenRPC MCP Server ontwikkelaars en AI-agenten in staat om dynamisch met verschillende diensten te werken, operaties uit te voeren en workflows te automatiseren. Het maakt taken mogelijk zoals het opvragen van externe systemen, het aanroepen van aangepaste methodes en het integreren van API-gedreven processen, wat AI-ontwikkelworkflows, debugging en systeemintegratie verbetert.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt templates genoemd in de repository.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository.

Lijst van Tools

• rpc_call
  Roep willekeurige JSON-RPC-methodes aan door de server-URL, methodenaam en parameters op te geven. Geeft resultaten terug in JSON-formaat voor integratie en automatisering.
• rpc_discover
  Ontdek beschikbare JSON-RPC-methodes op een server met de OpenRPC rpc.discover-specificatie. Hiermee kun je alle ondersteunde methodes op een server tonen en verkennen.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• API-integratie
  Gebruik AI-assistenten om verbinding te maken met elke JSON-RPC-compatibele API voor taken zoals gegevens ophalen, records bijwerken of remote workflows starten.
• Dynamische servicedetectie
  Ontdek en som automatisch beschikbare methodes op externe JSON-RPC-servers op, wat integratie en documentatie vereenvoudigt.
• Automatisering van remote procedures
  Stel LLM’s of agenten in staat om remote procedures programmeerbaar uit te voeren, zodat backend-operaties en bedrijfslogica geautomatiseerd worden.
• Debuggen en ontwikkeling
  Test en debug JSON-RPC-eindpunten met AI-ondersteuning, inclusief autodetectie en gestructureerde methode-aanroepen voor snelle ontwikkeling.
• Workflow-orkestratie
  Coördineer meerdere JSON-RPC-servicecalls binnen een bredere geautomatiseerde workflow beheerd door AI-agenten.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js en npm hebt geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op.
3. Voeg de OpenRPC MCP-serverconfiguratie toe onder het object mcpServers.
4. Gebruik het volgende JSON-fragment:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de OpenRPC-server draait en bereikbaar is.

Claude

1. Zorg dat Node.js en npm zijn geïnstalleerd.
2. Open het Claude-configuratiebestand:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Voeg de volgende configuratie toe:

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

4. Sla het bestand op en herstart Claude Desktop.
5. Bevestig dat de configuratie actief is.

Cursor

1. Installeer Node.js en npm.
2. Zoek het Cursor MCP-configuratiebestand op.
3. Voeg de volgende JSON in je configuratie toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de OpenRPC MCP-server is verbonden.

Cline

1. Zorg dat Node.js en npm beschikbaar zijn.
2. Zoek het Cline-configuratiebestand voor MCP-servers op.
3. Voeg de OpenRPC MCP-server toe zoals hieronder:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de serververbinding.

API-sleutels beveiligen

Om API-sleutels te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen en geef je deze door via de configuratie.

Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “openrpc” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server biedt duidelijke, praktische tooling voor JSON-RPC-integratie en methode-ontdekking, maar mist prompt- en resourceprimitieven. Beveiliging via omgevingsvariabelen wordt ondersteund. De documentatie is beknopt. Al met al levert het robuuste kernfunctionaliteit, maar is het wat kaal in vergelijking met meer feature-rijke MCP’s.

MCP Score