OpenRPC MCP 服务器

通过 OpenRPC MCP 服务器，将您的 AI 代理连接到任何兼容 JSON-RPC 的 API，支持动态方法发现、远程过程自动化和高效后端集成。

MCP Server OpenRPC API Integration Automation

“OpenRPC” MCP 服务器的功能是什么？

OpenRPC MCP 服务器是一种模型上下文协议（MCP）服务器，通过 OpenRPC 规范提供 JSON-RPC 功能。该服务器充当 AI 助手与外部支持 JSON-RPC 的系统之间的桥梁，使其能够以结构化、可编程的方式与实现 JSON-RPC 标准的 API 和服务交互。通过提供方法发现和远程过程调用等工具，OpenRPC MCP 服务器赋能开发者和 AI 代理动态与多种服务交互、执行操作并自动化工作流。它支持查询外部系统、调用自定义方法和集成 API 驱动流程，从而增强 AI 开发工作流、调试和系统集成能力。

提示模板列表

仓库中未提及提示模板。

资源列表

仓库中未列出显式 MCP 资源。

工具列表

rpc_call
指定服务器 URL、方法名和参数，调用任意 JSON-RPC 方法。返回 JSON 格式结果，便于集成和自动化。
rpc_discover
使用 OpenRPC rpc.discover 规范发现服务器上的可用 JSON-RPC 方法。可列出并探索指定服务器支持的所有方法。

此 MCP 服务器的用例

API 集成
使用 AI 助手连接任意兼容 JSON-RPC 的 API，完成数据获取、记录更新或远程工作流触发等任务。
动态服务发现
自动发现并枚举外部 JSON-RPC 服务器上的可用方法，简化集成与文档编制。
远程过程自动化
使大语言模型（LLM）或代理能够以编程方式执行远程过程，实现后端操作和业务逻辑自动化。
调试与开发
借助 AI 辅助测试和调试 JSON-RPC 端点，包括自动发现和结构化方法调用，加速开发。
工作流编排
在由 AI 代理管理的更广泛自动化工作流中，协调多个 JSON-RPC 服务调用。

如何设置

Windsurf

确保已安装 Node.js 和 npm。
找到您的 Windsurf 配置文件。
在 mcpServers 对象下添加 OpenRPC MCP 服务器配置。
使用如下 JSON 片段：

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

保存配置并重启 Windsurf。
验证 OpenRPC 服务器已运行且可访问。

Claude

确保已安装 Node.js 和 npm。
打开 Claude 配置文件：
- MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
添加以下配置：

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

保存文件并重启 Claude Desktop。
确认配置已生效。

Cursor

安装 Node.js 和 npm。
找到 Cursor MCP 配置文件。
在配置中插入如下 JSON：

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

保存更改并重启 Cursor。
检查 OpenRPC MCP 服务器是否已连接。

Cline

确保 Node.js 和 npm 可用。
找到用于 MCP 服务器的 Cline 配置文件。
如下添加 OpenRPC MCP 服务器：

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

保存并重启 Cline。
验证服务器连接。

保护 API 密钥

为保护 API 密钥，请使用环境变量并通过配置传递。

示例：

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

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中，请先将 MCP 组件添加到流程，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用此 MCP，访问其全部功能和能力。请记得将 “openrpc” 替换为您实际 MCP 服务器的名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

部分	可用性	说明/备注
概览	✅	通过 OpenRPC 实现 JSON-RPC 桥接
提示模板列表	⛔	未列出提示模板
资源列表	⛔	未列出显式 MCP 资源
工具列表	✅	`rpc_call`、`rpc_discover`
API 密钥保护	✅	通过 env/inputs 示例展示
支持采样（评估时可略）	⛔	未提及