OpenRPC MCP Server

“OpenRPC” MCP Server làm gì?

OpenRPC MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) cung cấp chức năng JSON-RPC thông qua đặc tả OpenRPC. Máy chủ này đóng vai trò như cầu nối giữa các trợ lý AI và hệ thống bên ngoài hỗ trợ JSON-RPC, cho phép tương tác có cấu trúc, có thể lập trình với các API và dịch vụ sử dụng chuẩn JSON-RPC. Thông qua việc cung cấp các công cụ như khám phá phương thức và gọi thủ tục từ xa, OpenRPC MCP Server giúp nhà phát triển và tác nhân AI tương tác linh hoạt với nhiều dịch vụ, thực hiện thao tác và tự động hóa luồng công việc. Nó hỗ trợ các tác vụ như truy vấn hệ thống bên ngoài, gọi các phương thức tùy chỉnh và tích hợp quy trình dựa trên API, từ đó nâng cao luồng phát triển AI, gỡ lỗi và tích hợp hệ thống.

Danh sách Prompt

Không có prompt template nào được đề cập trong repository.

Danh sách tài nguyên

Không có MCP resource rõ ràng nào được liệt kê trong repository.

Danh sách công cụ

• rpc_call
  Gọi các phương thức JSON-RPC tùy ý bằng cách chỉ định URL máy chủ, tên phương thức và tham số. Trả về kết quả dạng JSON để tích hợp và tự động hóa.
• rpc_discover
  Khám phá các phương thức JSON-RPC khả dụng trên máy chủ sử dụng đặc tả OpenRPC rpc.discover. Cho phép liệt kê và khám phá tất cả các phương thức hỗ trợ trên máy chủ.

Tình huống sử dụng MCP Server này

• Tích hợp API
  Sử dụng trợ lý AI để kết nối với bất kỳ API hỗ trợ JSON-RPC nào cho các tác vụ như truy xuất dữ liệu, cập nhật bản ghi hoặc kích hoạt quy trình từ xa.
• Khám phá dịch vụ động
  Tự động khám phá và liệt kê các phương thức khả dụng trên máy chủ JSON-RPC bên ngoài, đơn giản hóa việc tích hợp và tài liệu hóa.
• Tự động hóa thủ tục từ xa
  Cho phép LLM hoặc tác nhân thực thi thủ tục từ xa một cách lập trình, tự động hóa vận hành backend và thực thi logic nghiệp vụ.
• Gỡ lỗi và phát triển
  Kiểm thử và gỡ lỗi các endpoint JSON-RPC với sự hỗ trợ của AI, bao gồm khám phá phương thức tự động và gọi phương thức có cấu trúc cho phát triển nhanh.
• Điều phối luồng công việc
  Phối hợp nhiều lệnh gọi dịch vụ JSON-RPC trong một luồng công việc tự động rộng hơn do tác nhân AI quản lý.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và npm.
2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm cấu hình OpenRPC MCP server dưới đối tượng mcpServers.
4. Sử dụng đoạn JSON sau:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Xác minh máy chủ OpenRPC đã hoạt động và sẵn sàng truy cập.

Claude

1. Đảm bảo Node.js và npm đã được cài đặt.
2. Mở tệp cấu hình Claude:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Thêm cấu hình sau:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Claude Desktop.
5. Xác nhận cấu hình đã hoạt động.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và npm.
2. Tìm tệp cấu hình Cursor MCP.
3. Thêm đoạn JSON sau vào cấu hình của bạn:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra máy chủ OpenRPC MCP đã kết nối.

Cline

1. Đảm bảo Node.js và npm khả dụng.
2. Tìm tệp cấu hình Cline cho MCP servers.
3. Thêm OpenRPC MCP server như sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác nhận kết nối máy chủ.

Bảo mật API Key

Để bảo mật API key, hãy sử dụng biến môi trường và truyền vào qua cấu hình.

Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào luồng làm việc FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy dán thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý thay “openrpc” bằng tên thực tế của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Nhận xét của chúng tôi

MCP server này đem đến công cụ rõ ràng, thực tế cho tích hợp JSON-RPC và khám phá phương thức, nhưng thiếu primitives về prompt và resource. Bảo mật thông qua biến môi trường được hỗ trợ. Tài liệu ngắn gọn. Tổng thể, nó cung cấp tính năng cốt lõi mạnh mẽ nhưng còn đơn giản so với các MCP nhiều tính năng hơn.

MCP Score