OpenRPC MCP Sunucusu

“OpenRPC” MCP Sunucusu ne yapar?

OpenRPC MCP Sunucusu, OpenRPC spesifikasyonu aracılığıyla JSON-RPC işlevselliği sunan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Bu sunucu; AI asistanlarıyla harici JSON-RPC destekli sistemler arasında köprü görevi görerek, JSON-RPC standardını uygulayan API ve servislerle yapılandırılmış, programlanabilir etkileşimler sağlar. Yöntem keşfi ve uzaktan prosedür çağrısı gibi araçları ortaya çıkararak, OpenRPC MCP Sunucusu geliştiricilere ve AI ajanlarına çeşitli servislerle dinamik olarak etkileşime girme, işlemler gerçekleştirme ve iş akışlarını otomatikleştirme gücü sunar. Harici sistemleri sorgulama, özel yöntemleri çağırma ve API tabanlı süreçleri entegre etme gibi görevleri yerine getirmenize olanak tanır; böylece AI geliştirme iş akışlarını, hata ayıklamayı ve sistem entegrasyonunu geliştirir.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonlarından bahsedilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş MCP kaynağı bulunmamaktadır.

Araç Listesi

• rpc_call
  Sunucu URL’si, yöntem adı ve parametreler belirtilerek isteğe bağlı JSON-RPC yöntemlerini çağırır. Entegrasyon ve otomasyon için JSON formatında sonuç döndürür.
• rpc_discover
  OpenRPC rpc.discover spesifikasyonunu kullanarak bir sunucudaki mevcut JSON-RPC yöntemlerini keşfeder. Belirli bir sunucuda desteklenen tüm yöntemleri listelemeye ve incelemeye olanak tanır.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• API Entegrasyonu
  Veri alma, kayıt güncelleme veya uzaktan iş akışlarını tetikleme gibi görevler için AI asistanları ile herhangi bir JSON-RPC uyumlu API’ye bağlanın.
• Dinamik Servis Keşfi
  Harici JSON-RPC sunucularındaki mevcut yöntemleri otomatik olarak keşfedin ve listeleyin; entegrasyon ve dokümantasyonu kolaylaştırın.
• Uzaktan Prosedür Otomasyonu
  LLM’lerin veya ajanların uzaktan prosedürleri programlı olarak çalıştırmasına olanak tanıyın; arka uç operasyonlarını ve iş mantığı yürütmesini otomatikleştirin.
• Hata Ayıklama ve Geliştirme
  AI yardımıyla JSON-RPC uç noktalarını test edin ve hata ayıklayın; hızlı geliştirme için otomatik keşif ve yapılandırılmış yöntem çağrısı desteği sunar.
• İş Akışı Orkestrasyonu
  AI ajanları tarafından yönetilen daha geniş bir otomatik iş akışında birden fazla JSON-RPC servis çağrısını koordine edin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve npm’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
3. OpenRPC MCP sunucusu yapılandırmasını mcpServers nesnesi altına ekleyin.
4. Aşağıdaki JSON kodunu kullanın:

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

5. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
6. OpenRPC sunucusunun çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Node.js ve npm’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını açın:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Aşağıdaki yapılandırmayı ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
5. Yapılandırmanın aktif olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Node.js ve npm’yi kurun.
2. Cursor MCP yapılandırma dosyasını bulun.
3. Yapılandırmanıza aşağıdaki JSON’u ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. OpenRPC MCP sunucusunun bağlı olduğunu kontrol edin.

Cline

1. Node.js ve npm’nin mevcut olduğundan emin olun.
2. MCP sunucuları için Cline yapılandırma dosyasını bulun.
3. OpenRPC MCP sunucusunu aşağıdaki gibi ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Sunucu bağlantısını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

API anahtarlarını güvenli şekilde saklamak için ortam değişkenlerini kullanın ve yapılandırma aracılığıyla iletin.

Örnek:

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

Bu MCP’yi Akışlara Nasıl Dahil Edebilirim

FlowHunt içindeki MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyon ve yetenekleriyle kullanabilir. “openrpc” ifadesini gerçek MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu, JSON-RPC entegrasyonu ve yöntem keşfi için açık ve pratik araçlar sunar, fakat prompt ve kaynak primitifleri eksiktir. Ortam değişkenleriyle güvenlik desteklenmektedir. Dokümantasyonu öz ve nettir. Genel olarak sağlam çekirdek işlevsellik sunar, ancak daha fazla özellikli MCP’lerle karşılaştırıldığında biraz sade kalmaktadır.

MCP Puanı