Roblox Studio Mcp Server [official] について
Roblox Studio Mcp Server [official] は、Claude Desktop、Cursor などの MCP クライアントから、開いている Roblox Studio のプロジェクトを確認・操作するための参考実装です。コード実行やモデル挿入、プレイモード制御などのツールを備え、現在は Roblox Studio 内蔵の MCP サーバーへ開発が移っています。
主な機能
- 01コード実行と出力取得
- 02Creator Store モデルの挿入
- 03Studio コンソール出力の取得
- 04プレイモードとサーバー実行の制御
- 05プレイモード中のスクリプト実行
- 06現在の Studio モードの確認
活用シーン
- 01MCP クライアントから開いているプロジェクトを確認・変更
- 02ワークスペースへの Creator Store モデル挿入
- 03スクリプトを実行してログやエラーを確認
MCP 対応
ツールを通じて Roblox Studio の操作を MCP クライアントに公開します。Studio プラグインとはロングポーリングで通信し、MCP サーバーは stdio トランスポートを使用します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
警告
この MCP サーバーは現在、積極的な開発を終了しています
今後の継続的な開発投資は、Roblox Studio に組み込まれた MCP サーバーに移行しました。今後、外部 AI ツールと接続する方法として、こちらをおすすめします。
このサーバーのソースコードと過去のリリースは、参照用および既存のワークフロー用として引き続き公開されます。
クイックセットアップ
Roblox Studio MCP サーバー
このリポジトリには、プラグインを介して Roblox Studio と Claude Desktop または Cursor 間の通信を可能にする、Model Context Protocol(MCP)のリファレンス実装が含まれています。 内部共有オブジェクトを介して通信する、以下の Rust ベースのコンポーネントで構成されています。
- Studio プラグインがロングポーリングを行う、
axumベースのウェブサーバー。 stdioトランスポートを介して Claude と通信する、rmcpサーバー。
LLM がツールの実行を要求すると、プラグインはロングポーリングを通じてリクエストを受け取り、応答を送信します。これにより、応答が Claude アプリに送られます。
ご注意ください。この MCP サーバーはサードパーティ製ツールからアクセスされ、開いている place の内容の変更や読み取りが可能です。サードパーティのデータ取り扱いおよびプライバシー慣行は、それぞれの利用規約に従います。

セットアップには、小さなプラグインのインストールと Claude Desktop の設定スクリプトも含まれています。
含まれるツール
- run_code - Roblox Studio でコマンドを実行し、出力された内容を返します。変更と情報の取得の両方に使用できます。
- insert_model - Roblox Creator Store からモデルをワークスペースに挿入します。挿入したモデル名を返します。
- get_console_output - Roblox Studio のコンソール出力を取得します。
- start_stop_play - プレイモードを開始または停止するか、サーバーを実行します。
- run_script_in_play_mode - プレイモードでスクリプトを実行し、スクリプトの終了後、またはタイムアウト後にプレイを自動的に停止します。ログ、エラー、実行時間などの構造化された出力を返します。
- get_studio_mode - 現在の Studio モード(
start_play、run_server、またはstop)を取得します。
セットアップ
リリースバイナリを使ったインストール
この MCP サーバーはほぼすべての MCP クライアントに対応していますが、Claude Desktop と Cursor が見つかった場合にのみ、自動でセットアップします。
自動セットアップを行うには:
- Roblox Studio と Claude Desktop/Cursor がインストールされ、少なくとも一度は起動されていることを確認します。
- MCP クライアントと Roblox Studio が起動中の場合は終了します。
- インストーラーをダウンロードして実行します:
- リリースページに移動し、お使いのプラットフォーム用の最新リリースをダウンロードします。
- 必要に応じてダウンロードしたファイルを解凍し、インストーラーを実行します。
- Claude/Cursor と Roblox Studio が起動中の場合は再起動します。
手動セットアップ
手動でセットアップするには、以下を MCP クライアントの設定に追加します:
{
"mcpServers": {
"Roblox_Studio": {
"args": [
"--stdio"
],
"command": "Path-to-downloaded\\rbx-studio-mcp.exe"
}
}
}
macOS では、アプリを Applications ディレクトリに移動した場合、パスは "/Applications/RobloxStudioMCP.app/Contents/MacOS/rbx-studio-mcp" のようになります。
Claude Desktop の場合は、Settings > Developer > Edit Config に移動します。これにより、claude_desktop_config.json の場所が開きます。
クライアントによっては、プロジェクトごとに MCP サーバーを手動で設定する必要があります。 たとえば、Claude Code のコマンドは次のようになります:
claude mcp add --transport stdio Roblox_Studio -- '/Applications/RobloxStudioMCP.app/Contents/MacOS/rbx-studio-mcp' --stdio
ソースからビルドする
このリポジトリのソースコードから MCP リファレンス実装をビルドしてインストールするには、次の手順を行います。
- Roblox Studio と Claude Desktop がインストールされており、少なくとも一度は起動していることを確認します。
- Claude と Roblox Studio が起動中の場合は終了します。
- Rust をインストールします。
- このリポジトリをダウンロードするか、クローンします。
- このリポジトリのルートから次のコマンドを実行します。
このコマンドでは、次の処理が行われます。cargo run- Rust MCP サーバーアプリをビルドします。
- MCP サーバーと通信するよう Claude を設定します。
- MCP サーバーと通信するための Studio プラグインをビルドしてインストールします。
コマンドの実行が完了すると、Studio MCP サーバーがインストールされ、Claude Desktop からのプロンプトを受け付ける準備が整います。
セットアップを確認する
セットアップが正しく行われたことを確認するには、次の手順を行います。
- Roblox Studio で Plugins タブをクリックし、MCP プラグインが表示されていることを確認します。アイコンをクリックすると、Claude Desktop との MCP 通信のオンとオフが切り替わります。これは Roblox Studio のコンソール出力で確認できます。
- コンソールに
The MCP Studio plugin is ready for prompts.と表示されることを確認します。プラグインのアイコンをクリックすると、Claude Desktop との MCP 通信のオンとオフが切り替わります。これもコンソール出力で確認できます。 - プロンプト入力欄の下にある MCP ツールのハンマーアイコンをクリックして、Claude Desktop が正しく設定されていることを確認します。利用可能な Roblox Studio ツール(
insert_modelとrun_code)の一覧を含むウィンドウが開きます。
注:セットアップに関する一般的な問題は、Studio と Claude Desktop を再起動すると解決できます。Claude はシステムトレイに隠れていることがあるため、完全に終了したことを確認してください。
リクエストを送信する
- Studio でプレースを開きます。
- Claude Desktop でプロンプトを入力し、Studio との通信に必要な権限を許可します。
- コンソールの確認、Explorer でのデータモデルの確認、またはプレースに意図した変更が反映されたことの目視確認によって、Studio で目的の操作が実行されたことを確認します。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。