OpenRPC MCP-server

Vad gör “OpenRPC” MCP-servern?

OpenRPC MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som tillhandahåller JSON-RPC-funktionalitet enligt OpenRPC-specifikationen. Denna server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och externa system med stöd för JSON-RPC, vilket möjliggör strukturerade, programmerbara interaktioner med API:er och tjänster som implementerar JSON-RPC-standarden. Genom att exponera verktyg som metodupptäckt och fjärrproceduranrop ger OpenRPC MCP-servern utvecklare och AI-agenter möjlighet att interagera dynamiskt med olika tjänster, utföra operationer och automatisera arbetsflöden. Den möjliggör uppgifter som att fråga externa system, anropa egna metoder och integrera API-drivna processer, vilket förbättrar AI-utvecklingsflöden, felsökning och systemintegration.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i arkivet.

Lista över verktyg

• rpc_call
  Anropa valfria JSON-RPC-metoder genom att ange server-URL, metodnamn och parametrar. Returnerar JSON-formaterade resultat för integration och automatisering.
• rpc_discover
  Upptäck tillgängliga JSON-RPC-metoder på en server med OpenRPC:s rpc.discover-specifikation. Gör det möjligt att lista och utforska alla metoder som stöds på en given server.

Användningsområden för denna MCP-server

• API-integration
  Använd AI-assistenter för att koppla mot valfritt JSON-RPC-kompatibelt API för uppgifter som datainhämtning, uppdatering av poster eller att utlösa fjärrstyrda arbetsflöden.
• Dynamisk tjänsteupptäckt
  Upptäck och lista automatiskt tillgängliga metoder på externa JSON-RPC-servrar, vilket förenklar integration och dokumentation.
• Fjärrprocedurautomatisering
  Tillåt LLM:er eller agenter att köra fjärrprocedurer programmerbart, vilket automatiserar backend-operationer och affärslogik.
• Felsökning och utveckling
  Testa och felsök JSON-RPC-endpoints med AI-hjälp, inklusive autoupptäckt och strukturerat metodanrop för snabb utveckling.
• Arbetsflödesorkestrering
  Koordinera flera JSON-RPC-tjänsteanrop inom ett större automatiserat arbetsflöde som hanteras av AI-agenter.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js och npm installerat.
2. Leta reda på din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till OpenRPC MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers.
4. Använd följande JSON-exempel:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Kontrollera att OpenRPC-servern är igång och tillgänglig.

Claude

1. Kontrollera att Node.js och npm är installerade.
2. Öppna Claude-konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Lägg till följande konfiguration:

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

4. Spara filen och starta om Claude Desktop.
5. Bekräfta att konfigurationen är aktiv.

Cursor

1. Installera Node.js och npm.
2. Leta reda på Cursor MCP-konfigurationsfilen.
3. Lägg in följande JSON i din konfiguration:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera att OpenRPC MCP-servern är ansluten.

Cline

1. Kontrollera att Node.js och npm finns tillgängliga.
2. Leta upp Cline-konfigurationsfilen för MCP-servrar.
3. Lägg till OpenRPC MCP-servern enligt nedan:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera serveranslutningen.

Säkra API-nycklar

För att säkra API-nycklar, använd miljövariabler och för över dem via konfigurationen.

Exempel:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I system-MCP-konfigurationssektionen, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “openrpc” till det faktiska namnet på din MCP-server och att ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Denna MCP-server erbjuder tydliga, praktiska verktyg för JSON-RPC-integration och metodupptäckt, men saknar prompt- och resursprimitiver. Säkerhet via miljövariabler stöds. Dokumentationen är koncis. Sammantaget ger den robust kärnfunktionalitet men är något avskalad jämfört med mer funktionsrika MCP:er.

MCP-poäng