OpenRPC MCP Server

OpenRPC MCP Server

Koble AI-agentene dine til ethvert JSON-RPC-kompatibelt API med OpenRPC MCP Server, med støtte for dynamisk metodeoppdagelse, automatisering av fjernprosedyrer og effektiv backend-integrasjon.

Hva gjør “OpenRPC” MCP Server?

OpenRPC MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server som tilbyr JSON-RPC-funksjonalitet via OpenRPC-spesifikasjonen. Denne serveren fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne systemer med JSON-RPC, og muliggjør strukturerte, programmerbare interaksjoner med API-er og tjenester som implementerer JSON-RPC-standarden. Ved å tilby verktøy som metodeoppdagelse og fjernprosedyrekall gir OpenRPC MCP Server utviklere og AI-agenter mulighet til å samhandle dynamisk med ulike tjenester, utføre operasjoner og automatisere arbeidsflyter. Den gjør det mulig å for eksempel spørre eksterne systemer, kalle egendefinerte metoder og integrere API-drevne prosesser, og forbedrer dermed AI-utviklingsarbeidsflyter, feilsøking og systemintegrasjon.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført i depotet.

Liste over Verktøy

  • rpc_call
    Kall vilkårlige JSON-RPC-metoder ved å spesifisere server-URL, metodenavn og parametere. Returnerer resultater i JSON-format for integrasjon og automatisering.
  • rpc_discover
    Oppdag tilgjengelige JSON-RPC-metoder på en server ved hjelp av OpenRPC rpc.discover-spesifikasjonen. Lar deg liste og utforske alle støttede metoder på en gitt server.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • API-integrasjon
    Bruk AI-assistenter til å koble seg til ethvert JSON-RPC-kompatibelt API for oppgaver som datainnhenting, oppdatering av oppføringer eller igangsetting av eksterne arbeidsflyter.
  • Dynamisk tjenesteoppdagelse
    Oppdag og list automatisk tilgjengelige metoder på eksterne JSON-RPC-servere, noe som forenkler integrasjon og dokumentasjon.
  • Automatisering av fjernprosedyrer
    La LLM-er eller agenter utføre fjernprosedyrer programmatisk, og automatiser backend-operasjoner og forretningslogikk.
  • Feilsøking og utvikling
    Test og feilsøk JSON-RPC-endepunkter med AI-hjelp, inkludert automatisk oppdagelse og strukturert metodekall for rask utvikling.
  • Orkestrering av arbeidsflyt
    Koordiner flere JSON-RPC-tjenestekall i en bredere automatisert arbeidsflyt styrt av AI-agenter.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at du har Node.js og npm installert.
  2. Finn konfigurasjonsfilen for Windsurf.
  3. Legg til OpenRPC MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers-objektet.
  4. Bruk følgende JSON-snutt:
{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}
  1. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  2. Kontroller at OpenRPC-serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

  1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
  2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen:
    • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  3. Legg til følgende konfigurasjon:
{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}
  1. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
  2. Bekreft at konfigurasjonen er aktiv.

Cursor

  1. Installer Node.js og npm.
  2. Finn Cursor MCP-konfigurasjonsfilen.
  3. Sett inn følgende JSON i konfigurasjonen din:
{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}
  1. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
  2. Sjekk at OpenRPC MCP-serveren er tilkoblet.

Cline

  1. Sørg for at Node.js og npm er tilgjengelig.
  2. Finn Cline-konfigurasjonsfilen for MCP-servere.
  3. Legg til OpenRPC MCP-serveren som vist:
{
  "mcpServers": {
    "openrpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openrpc-mcp-server"]
    }
  }
}
  1. Lagre og start Cline på nytt.
  2. Valider servertilkoblingen.

Sikring av API-nøkler

For å sikre API-nøkler, bruk miljøvariabler og send dem via konfigurasjonen.

Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “openrpc” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktJSON-RPC-bro via OpenRPC
Liste over PrompterIngen prompt-maler oppført
Liste over RessurserIngen eksplisitte MCP-ressurser oppført
Liste over Verktøyrpc_call, rpc_discover
Sikring av API-nøklerVist via env/inputs-eksempel
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering)Ikke nevnt

Vår vurdering

Denne MCP-serveren tilbyr tydelige, praktiske verktøy for JSON-RPC-integrasjon og metodeoppdagelse, men mangler prompt- og ressursprimitiver. Sikkerhet via miljøvariabler støttes. Dokumentasjonen er kortfattet. Alt i alt gir den robust kjernefunksjonalitet, men er noe enkel sammenlignet med mer funksjonsrike MCP-er.

MCP-score

Har en LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks10
Antall stjerner34

Vanlige spørsmål

Hva er OpenRPC MCP Server?

OpenRPC MCP Server er en Model Context Protocol-server som gjør det mulig for AI-assistenter å samhandle med eksterne systemer som støtter JSON-RPC. Den tilbyr metodeoppdagelse og fjernprosedyrekall ved hjelp av OpenRPC-spesifikasjonen, noe som muliggjør sømløs API-integrasjon og automatisering.

Hvilke verktøy tilbyr OpenRPC MCP Server?

Den inkluderer `rpc_call` for å kalle vilkårlige JSON-RPC-metoder og `rpc_discover` for å liste tilgjengelige metoder på en server, som støtter dynamisk integrasjon og automatisering.

Hvordan kan jeg sikre API-nøklene mine når jeg bruker denne serveren?

API-nøkler og sensitive legitimasjoner bør settes som miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen. Bruk feltene `env` og `inputs` for å referere til disse sikkert i konfigurasjonsfilene dine.

Hva er vanlige bruksområder for denne MCP-serveren?

Vanlige bruksområder inkluderer API-integrasjon, dynamisk tjenesteoppdagelse, automatisering av fjernprosedyrer, feilsøking av JSON-RPC-endepunkter og orkestrering av flertrinns arbeidsflyter med AI-agenter.

Støtter OpenRPC MCP Server prompt-maler eller ressursprimitiver?

Nei, denne MCP-serveren fokuserer på kjernefunksjonalitet for JSON-RPC og tilbyr ikke prompt-maler eller eksplisitte MCP-ressurser. Den utmerker seg i metodeoppdagelse og prosedyreutførelse.

Begynn å integrere med OpenRPC MCP Server

Gi AI-arbeidsflytene dine kraftig JSON-RPC-automatisering og dynamiske API-integrasjoner med OpenRPC MCP Server. Prøv det i FlowHunt i dag.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
OpenAPI MCP-server
OpenAPI MCP-server

OpenAPI MCP-server

OpenAPI MCP-serveren kobler AI-assistenter med mulighet til å utforske og forstå OpenAPI-spesifikasjoner, og tilbyr detaljert API-kontekst, sammendrag og endepu...

4 min lesing
API OpenAPI +5
Enhver OpenAPI MCP-server
Enhver OpenAPI MCP-server

Enhver OpenAPI MCP-server

Koble AI-assistenter som Claude til hvilken som helst API med en OpenAPI (Swagger)-spesifikasjon. Enhver OpenAPI MCP-server muliggjør semantisk endepunktoppdage...

4 min lesing
AI MCP Server +4