OpenRPC MCP Server

O que faz o servidor “OpenRPC” MCP?

O OpenRPC MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que fornece funcionalidade JSON-RPC através da especificação OpenRPC. Este servidor atua como ponte entre assistentes de IA e sistemas externos compatíveis com JSON-RPC, permitindo interações estruturadas e programáveis com APIs e serviços que utilizam o padrão JSON-RPC. Ao expor ferramentas como descoberta de métodos e chamadas de procedimentos remotos, o OpenRPC MCP Server permite que desenvolvedores e agentes de IA interajam de forma dinâmica com diversos serviços, realizem operações e automatizem fluxos de trabalho. Ele possibilita tarefas como consultar sistemas externos, invocar métodos customizados e integrar processos orientados por API, aprimorando fluxos de desenvolvimento de IA, depuração e integração de sistemas.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado no repositório.

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Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está listado no repositório.

Lista de Ferramentas

• rpc_call
  Chame métodos JSON-RPC arbitrários especificando o URL do servidor, o nome do método e os parâmetros. Retorna resultados em formato JSON para integração e automação.
• rpc_discover
  Descubra métodos JSON-RPC disponíveis em um servidor usando a especificação OpenRPC rpc.discover. Permite listar e explorar todos os métodos suportados em determinado servidor.

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Casos de Uso deste MCP Server

• Integração de API
  Use assistentes de IA para conectar-se a qualquer API compatível com JSON-RPC para tarefas como recuperação de dados, atualização de registros ou acionamento de fluxos de trabalho remotos.
• Descoberta Dinâmica de Serviços
  Descubra e enumere automaticamente métodos disponíveis em servidores JSON-RPC externos, facilitando integração e documentação.
• Automação de Procedimentos Remotos
  Permita que LLMs ou agentes executem procedimentos remotos programaticamente, automatizando operações de backend e execução de lógica de negócios.
• Depuração e Desenvolvimento
  Teste e depure endpoints JSON-RPC com auxílio da IA, incluindo auto-descoberta e invocação estruturada de métodos para desenvolvimento rápido.
• Orquestração de Fluxos de Trabalho
  Coordene múltiplas chamadas de serviços JSON-RPC em um fluxo de trabalho automatizado gerenciado por agentes de IA.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione a configuração do OpenRPC MCP server no objeto mcpServers.
4. Use o seguinte trecho JSON:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o servidor OpenRPC está em execução e acessível.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Adicione a seguinte configuração:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop.
5. Confirme que a configuração está ativa.

Cursor

1. Instale o Node.js e o npm.
2. Localize o arquivo de configuração MCP do Cursor.
3. Insira o seguinte JSON na sua configuração:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique se o servidor OpenRPC MCP está conectado.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão disponíveis.
2. Encontre o arquivo de configuração do Cline para MCP servers.
3. Adicione o OpenRPC MCP server conforme mostrado:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a conexão com o servidor.

Protegendo Chaves de API

Para proteger chaves de API, utilize variáveis de ambiente e passe-as na configuração.

Exemplo:

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

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "openrpc": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurar, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “openrpc” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Nossa opinião

Este MCP server oferece ferramentas claras e práticas para integração JSON-RPC e descoberta de métodos, mas não oferece templates de prompt nem recursos primitivos. A segurança via variáveis de ambiente é suportada. Sua documentação é concisa. No geral, oferece funcionalidade central robusta, porém é um pouco básico comparado a MCPs mais completos.

Pontuação MCP