quartermaster

Quartermaster

このプロジェクトは、ダムのプロトタイプを作りたいと思ったことから始まりました。

大げさなものではなく、短いデモを作るつもりでした。うまくいけば、もう少し作るかもしれません。何かを作り始める前に、手持ちのもので開発を早められるものがないか確認したくなりました。そこでライブラリから「dam」を検索しましたが、何も見つかりませんでした。もちろん、何も見つからないはずです。ダムと名付けられたアセットなどありません。しかし、すでに所有していた4つのパッケージには、曲面のコンクリートメッシュ、水システム、岩の多い地形が含まれていました。ダムに必要なものはすべて揃っていたのです。そのほとんどを何年も前から持っていたのに、一度も組み合わせて考えたことがありませんでした。

これが始まったとき、2つのストアにある約1,500点のアセットによって私が直面していた問題です。それはその後、5つのエコシステムにまたがる7,500点以上にまで増えたライブラリです。そのほとんどはバンドルやセールで手に入れたもので、何も覚えていません。私だけの問題ではありません。AI アシスタントも何も把握していないのです。助けを求めても、すべてをゼロから作るか、買い物に行くよう勧められます。その一方で、まさに必要なものが何百ドル分もディスク上に眠っています。

Quartermaster は、Unity Asset Store、Fab、Quixel Megascans、Gumroad、Leartes Cosmosで所有しているものすべてを、手元のマシン上でローカルにインデックス化し、MCP 経由でコーディングエージェントに提供します。あの日にあればよかったと思ったツールです。ダムについて尋ねると、曲面のコンクリートメッシュをすでに所有していると教えてくれます。

you    →  "I want to build a dam — what do I have to work with?"

agent  →  search_owned_assets(...)        finds the concrete meshes, water FX, terrain
          └─ Nordic Coastal Cliff (Quixel) · 5785 px/m · 2.03 × 2.92 × 2.44 m
             maps: Basecolor, Normal, Displacement, Cavity, AO, Roughness…
          validate_stack([...])           checks none of them fight each other
          import_asset_to_project(...)    unpacks into Assets/, demos stripped

検索結果はすべて、すでに所有しているものか、無料で入手できるものです。作り出されたものはありません。

名前ではなく説明を入力しています。検索語と共通する単語がある結果は一つもありません。

なぜQuartermasterなのでしょうか？補給係の仕事は、倉庫に何があるかを覚えておくことではありません。行動を起こすときに、必要な装備が揃っていることを確かめることです。忘れることよりも、こちらのほうが本当の問題に近いのです。何かを失くしたわけではありません。何かを所有していることは知っていました。できなかったのは、「ダムのプロトタイプを作りたい」から「この4つのパッケージを開こう」へ、1時間も掘り下げずにたどり着くことでした。そして「うまくいけば、もう少し作るかもしれない」というアイデアは、1時間も掘り下げていては続きません。そうやって生まれたアイデアは、却下されるわけではありません。ただ静かに実現されず、実現していたかどうかを知ることもありません。

インデックス対象

ソース	取り込まれる内容	方法
Unity Asset Store	所有するパッケージ、説明、ギャラリー画像	認証済みデータ取得
Fab（Epic）	所有する Unreal および Unity のリスティング	認証済みデータ取得
Quixel Megascans / Megaplants	カタログ。テクセル密度、スキャン面積、マップ一覧を含む	公開カタログの同期
Gumroad	所有する製品	認証済みデータ取得
Leartes Cosmos	所有および入手可能な Cosmos のアイテム。詳細なスクリーンショットギャラリー付き（平均18枚、最大71枚）	認証済みデータ取得

すべてのデータは、1つの検索インターフェースの背後にある単一の SQLite テーブルに格納されるため、1回の検索で すべてを横断できます。エンジンごとの区別はありません。Megascans のサーフェスも Unity の シェーダーも、どちらも質問への答えになるなら同じ検索結果に表示されます。

誰も教えてくれないこと

どちらのストアも、あなたが何を所有しているか明かしてくれません。

Unity は /account/purchases を削除しました（2026 年 8 月以降 404）。Fab には所有権 API も、エクスポートボタンも、何もありません。購入履歴は、SSO、MFA、ボット検出の背後にある非公開の GraphQL の中にしか存在しません。

そこにアクセスするまで、4 回試行し、そのうち 3 回は失敗しました。

1. Playwright に同梱された Chromium — Epic の CAPTCHA が完全に拒否します（「JavaScript を有効にしてください」）。
2. Playwright で実際のブラウザーを操作 — 検出可能なフックを注入するため、パスワード入力後に Epic の 2 つ目のセキュリティ壁に阻まれます。
3. サインイン中にデバッガーを接続 — 結果は同じです。ログインフローに触れるものはすべて検知されます。
4. 実際に機能する方法：サインインの自動化を一切やめます。通常のブラウザーウィンドウからログインします。デバッグポートは使わず、ストアとの間に何も挟みません。リスク検知システムを作動させていたのは自動化そのものだったためです。自分で確立したセッションで、ログインを済ませた後にのみ、Quartermaster がデバッガーを接続し、ストア独自のページ分割クエリを再生します。ストア独自の CSRF ヘッダーと、独自のチャンク分割（1 回のリクエストにつき 42 個の ID。Unity のクライアントがそう送信するため）を使います。

この手法が、このプロジェクトの大部分を占めています。検索、リンティング、展開といった残りの機能は、正直なところ、それに比べれば簡単です。

この設計には、苦労してたどり着いた 2 つのルールが組み込まれています。自分で手を加える場合は、覚えておいてください。

• ブラウザーは必ず正常に終了させてください（/F を付けずに taskkill を実行）。強制終了すると Unity のデバイス信頼 Cookie が失われ、以降のすべてのセッションで MFA を要求されます。
• ライブラリの取得をヘッドレスで実行しないでください。有効な Cookie があっても、ヘッドレス実行は Unity のリスク検知システムを作動させます。

Quixel Megascans と、Fab ライブラリの表示が少なく見える理由

Fab のライブラリ表示と Megascans のカタログは同じ一覧ではなく、両者を照合できるエクスポート機能もありません。ライブラリページに表示されているよりはるかに多くの Megascans コンテンツを利用する権利がある場合があります。原因が何であれ、実際に起こることは同じです。すでに所有しているものを、スクロールしたり手作業で検索したりして探すことになります。

Quartermaster はこの問題を回避します。Fab から Quixel Megascans と Quixel Megaplants の販売者カタログを直接同期します。執筆時点で 5,580 件のリスティングがあり、ライブラリ表示とは独立して、所有するほかのアイテムと一緒にステータス別に記録します。

• vault_owned — ライブラリ内にあります
• catalog_grant — Epic コンテンツライセンスに基づいて無料で入手できますが、まだ取得していません

どちらも検索でき、各検索結果にどちらの状態かが表示されるため、エージェントは推測せずに、「所有しています」と「無料で入手できます」を見分けられます。

Megascans の項目には、リスティングに掲載されている場合、テクセル密度、スキャン範囲、マップ一覧（ベースカラー、ノーマル、ディスプレイスメント、キャビティ、AO、ラフネスなど）の物理的な仕様も含まれています。これが、「岩を見つけました」と伝えるエージェントと、「ディスプレイスメント付きの 8192 px/m、1×1 m のスキャンを見つけました」と伝えるエージェントの違いです。使えるかどうかを決めるのは、この情報です。

python -m src.store_client sync-quixel      # catalog
python -m src.store_client enrich-quixel    # texel density, scan area, maps

得られるもの

意図と視覚を理解する検索。 これはダムの問題です。

• SQLite FTS5 による完全一致キーワード検索。
• ローカル ONNX テキスト埋め込み（BAAI/bge-small-en-v1.5）による自然言語の意図検索 — *「水をせき止めるコンクリート構造物」*で、説明文にダムという語が一切ないメッシュやシェーダーも見つかります。
• ONNX CLIP 埋め込み（Qdrant/clip-ViT-B-32）によるクロスモーダルな視覚理解 — *「ゴシック様式の大聖堂」*を検索すると、スクリーンショットやプロモーション用レンダーを文字どおりスコアリングし、テキスト説明がまったく触れていないアセットも見つけます。視覚検索でヒットした場合は、カバー画像だけでなく、どのスクリーンショットが一致したかも返します。
• すべての検索結果で、判定根拠がわかります。 各ヒットには match フィールド（keyword、semantic+vision、keyword+semantic+vision）が含まれるため、あなたとエージェントはどのシグナルが反応したかを確認できます。役に立たない宣伝文句しかないリスティングでの純粋な視覚検索のヒットは、タイトルの完全一致とは性質が異なり、その違いがわかるように表示されるべきです。
• スクリーンショットから抽出した概念タグ。 オフラインの視覚処理で、すべてのギャラリー画像を視覚語彙と照合してスコアリングし、該当するタグを FTS インデックスに書き戻します。そのため、説明文に記載がないアセットでも、*「中世の村」や「ダークなホラーの雰囲気」*でキーワード検索できるようになります。語彙は置き換え可能な JSON ファイルです。詳しくは docs/concepts.md をご覧ください。 3 つのシグナルはすべて、CPU 上で**3 経路の Reciprocal Rank Fusion（RRF）**により統合されます。GPU も、ベクトルデータベースのプロセスも、クラウド API も不要です。ほかのすべてと同じプロセス内で、ONNX Runtime と numpy の行列を使用します。

約 7,500 アセットの保管庫での測定値：両方のモデルをメモリに常駐させた状態でピーク RAM 約 520 MB、初回クエリは約 1.4 秒（BGE と CLIP の読み込みを含む）、その後のウォーム状態では約 85 msです。モデルは遅延読み込みされるため、検索を一度も行わないエージェントには負荷がかかりません。

ディスクの実態を正確に把握。 %APPDATA%/Unity/Asset Store-5.x/ と Epic の VaultCache をスキャンし、各検索結果がダウンロード済みか、クラウドにしかないかを判別します。エージェントはローカルにあるものを優先します。ダウンロード不要のインポートは、4 GB のものをインポートするより効率的です。

スタック向けのリンター。 2 つの植生レンダラーは競合します。コアの MicroSplat がない状態では、MicroSplat モジュールは何も通知せずに機能しません。URP 専用シェーダーを HDRP プロジェクトで使うと、ピンク色で描画されます。Quartermaster は、これらの問題に午後いっぱいを費やす前に検出します。

直接展開。 キャッシュされた .unitypackage ファイルを Assets/ に直接展開し、取り込み時に /Demo/、/Samples/、/Documentation/ と PDF を除外します。通常、パッケージごとの肥大化を 60〜80％削減できます。宣言されたすべてのパスは正規化され、<project>/Assets/ 内にあることが検証されます。ディレクトリ外への脱出は、単にフィルタリングされるのではなく、構造上不可能です。

インストール

スタンドアロンバンドル — Releases から Quartermaster-windows-x64.zip をダウンロードし、任意の場所に解凍します。Python は不要です。

• Quartermaster.exe — Win+Alt+V によるスポットライト検索、ストアからの収集、ライブラリの閲覧、直接展開に対応したデスクトップ GUI です。
• Quartermaster-mcp.exe — Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Windsurf 用のスタンドアロン MCP stdio サーバーです。

ライブラリデータは %LOCALAPPDATA%\Quartermaster に安全に保存されるため、データを失うことなく、フォルダーを置き換えるだけで簡単にアップグレードできます。

ソースからの実行 — Python 3.10+ が必要です。

git clone https://github.com/Tanshaydar/Quartermaster.git
cd Quartermaster
pip install -r requirements.txt

ライブラリを初期化します。

1. サインインします。 必要なのはこの手順だけです。通常のブラウザーウィンドウが開き、2FA や CAPTCHA もいつもどおり動作します。完了したらウィンドウを閉じれば、セッションはローカルに保持されます。

python -m src.store_client login unity
python -m src.store_client login fab
python -m src.store_client login gumroad     # optional
python -m src.store_client login cosmos      # optional — Leartes Cosmos

2. 収集して情報を補完します。 長時間実行でき、中断後に再開でき、何度実行しても安全です。それぞれ、前回停止したところから再開します。

python -m src.store_client fetch unity
python -m src.store_client fetch fab
python -m src.store_client fetch gumroad     # if you signed in above
python -m src.store_client fetch cosmos      # if you signed in above
python -m src.store_client sync-quixel       # Megascans/Megaplants catalog — no login needed
python -m src.store_client enrich            # descriptions and cover art, politely batched
python -m src.store_client enrich-quixel     # Megascans scan specs
python -m src.store_client fab-deep-media    # Fab only: plain HTTP is 403'd, galleries need the authed browser

3. ローカルインデックスを作成してから、ディスクをスキャンします。

python -m src.semantic build     # text embeddings
python -m src.vision build       # screenshot embeddings + concept tagging
python -m src.local_scan         # which of them are already downloaded here

semantic build と vision build を実行すると、「水をせき止めるコンクリート構造物」 のような検索や、視覚的な概念による検索でアセットを見つけられるようになります。省略しても検索は機能しますが、完全一致するキーワードのみが対象になります。

local_scan はカタログを作成した後に実行してください。空のボルトに対してスキャンすると、ファイル名と照合する対象がないため、キャッシュされた各パッケージが単独のエントリーとして登録されます。問題はありません。次回のスキャンで実際のカタログと照合されますが、それまでは重複して表示されます。

ストアからの CSV エクスポートをすでにお持ちですか？ブラウザーを使わずに進められます。

python -m src.ingest             # eats any CSVs in data/seed/
python -m src.semantic build     # still needed — see the note above
python -m src.local_scan         # then find what's already on disk

エージェントを接続します。

オプション A：自動登録（1 コマンド）

# Standalone binary users:
Quartermaster-mcp.exe --register --all

# Source users:
python -m src.register --all             # Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Antigravity
python -m src.register --all --dry-run   # look before you leap

登録処理では既存のクライアント設定に統合し、最初に .quartermaster-backup を作成します。他のサーバーが上書きされることはありません。

オプション B：手動設定 サーバーブロックをクライアント設定に貼り付けます。

スタンドアロンバイナリ：

{
  "mcpServers": {
    "quartermaster": {
      "command": "C:/path/to/Quartermaster/Quartermaster-mcp.exe",
      "args": []
    }
  }
}

ソースからの実行：

{
  "mcpServers": {
    "quartermaster": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server"],
      "cwd": "C:/path/to/Quartermaster"
    }
  }
}

Claude Desktop は %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json、Cursor は ~/.cursor/mcp.json、Windsurf は ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を読み込みます。

メモ

初回実行時のモデルのウォームアップ： 初めて自然言語検索またはビジョン検索を行う際に、埋め込みモデル（BAAI/bge-small-en-v1.5 と clip-ViT-B-32）が ONNX Runtime によってダウンロードされ、ローカルにキャッシュされます（約 150 MB）。初回のクエリはメモリへの読み込みに 3～5 秒かかることがありますが、2 回目以降のクエリは約 100 ms で実行されます。

エージェントツール

ツール	回答する内容
search_owned_assets(query, ...)	これに合う、所有しているアセットは？キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせます。
get_asset_details(asset_id)	完全なメタデータ、使用上の注意、ギャラリー、ストア URL。
get_stack_recommendations(brief)	機能の概要を、所有しているパックに対応付けます。
validate_stack(asset_ids)	これらは互いに競合するか？役割の競合や不足している前提条件を確認します。
list_stack_recipes()	あなたのライブラリに照らして解決された、厳選済みの本番向けスタック。
audit_project(project_dir)	対象プロジェクトのエンジン、バージョン、レンダリングパイプライン。
import_asset_to_project(asset_id, project_dir)	ローカルパッケージを Assets/ に展開します（バンドルされている UPM パッケージは Packages/ に展開します）。
list_asset_categories()	カテゴリ別の内訳と件数。
get_vault_stats()	ソースとカテゴリ別の合計、ローカルとクラウドの内訳。

コードを変更せずに、2 つのファイルを使って Quartermaster に独自の語彙を登録できます。

• data/recipes.json — 役割、前提条件、厳選済みスタックを定義します。競合リンターはこの情報をもとに判断します。つまり、同じ用途を取り合うアセット、必要な依存関係、既知の問題ないスタックとして扱う組み合わせを定義します。
• data/concepts.json — CLIP がスクリーンショットと照合してスコアを付ける視覚的な語彙です。付属のリストはゲーム向けです。建築ビジュアライゼーションやプリビズ用途の場合は、置き換えてから再構築してください。

どちらも実行時に読み込まれる通常の JSON ファイルで、docs/ にそれぞれのリファレンスページがあります。

その他のアクセス方法

• デスクトップアプリ（run_desktop.bat） — トレイアイコン付きの PySide6 スポットライト検索です。Windows のどこからでも Win+Alt+V を押して起動できます。エージェントの作業を妨げずに並行して動作します。データベースは WAL モードで動作するため、GUI が書き込み中にエージェントが検索しても、どちらもブロックされません。

  ただし、検索バー以外にも機能があります。最もよく使うのは検索バーでしょう。

  • 任意の検索結果で スペース を押すと、Finder のように大きなプレビューを表示できます。詳細ペインには最大 24 枚のギャラリー画像が表示され、バックグラウンドでデコードしてキャッシュされます。
  • Megascans の行には スキャン仕様 がインライン表示されます。テクセル密度、物理寸法、PBR マップの一覧を確認できるため、ストアページを開かなくても、5785 px/m の崖と 1 m のタイリングサーフェスを見分けられます。
  • エクスプローラーで表示、Unity に展開（MCP ツールと同じサンドボックスおよびデモ除去処理）、コンテキストをコピー を利用できます。最後の機能では、アセットのタイトル、パブリッシャー、パイプライン、形式、仕様、ディスク上のパスをプレーンテキストのブロックにまとめ、チャットにそのまま貼り付けられます。
  • ソース（Unity、Fab、Quixel、Gumroad、Cosmos）、パイプライン（HDRP、URP、Built-in）、またはディスク上にすでにあるものに絞り込めます。
  • ログイン、収集、Quixel の同期はすべてここから実行でき、進捗と残り時間の見積もりがリアルタイムで表示されます。どの処理も再開できます。

• ウェブ UI（run_ui.bat） — http://localhost:7890 にあるダークモードのダッシュボードです。

• Unity 内 — editor_bridge/Quartermaster-Bridge.unitypackage をインポートしてから、Window > Quartermaster を選択します。エディターを離れずに検索とインポートができます。ちょっとした補足ですが、このブリッジパッケージは src/build_bridge.py が生成します。このスクリプトは unpacker.py が読み込むものと同じ tar 形式を書き出します。意図的に、自分たちで使いながら開発しています。

セキュリティ

このツールはストアのセッションを保持し、プロジェクトに書き込むため、ローカル API の安全性を重視しています。

• 状態を変更するエンドポイントにはすべてトークンが必要です（初回実行時に生成され、data/.auth_token に保存されます。Unity ブリッジにも複製されます）。X-Quartermaster-Token または Authorization: Bearer として送信してください。ウェブ UI には SameSite=Strict Cookie が自動的に設定されます。
• 有効なトークンがあっても、クロスオリジンリクエストは拒否されます。
• 展開ツールのサンドボックスは .. セグメントを解消し、ドライブ文字と制御文字を除去し、Assets/ の外にあるものをすべて Assets/_Quartermaster_Imported/ の下に移動します（適切な形式の埋め込み UPM パッケージは例外で、独自の Packages/<name>/ フォルダー内に制限されます）。さらに、最終パスがプロジェクト内に収まることをアサートします。これは雰囲気ではなく、テストで保証されます（python run_tests.py -v）。
• 画像プロキシは許可リストに登録されたドメインのみを対象とし、プライベートアドレス範囲とメタデータエンドポイントをブロックします。リダイレクトの各ホップを再検証し、サイズを制限し、キャッシュがファイル数の上限を超えると古いエントリーから削除します。

外部への通信は一切ありません。ライブラリ、埋め込み、ディスク上のパス、ストアのセッションはすべてこのマシン内に保管されます。

設定

config.json の任意のキー（初回実行時に作成されます）：

キー	デフォルト	用途
server_port	7890	ウェブ UI / API のポートです。
embedding_model	BAAI/bge-small-en-v1.5	fastembed 互換の任意のモデルです。変更した場合は、インデックスを再構築してください。
fab_vault_dirs	自動検出	Fab VaultCache の場所を上書きします。
strip_dirs / strip_exts	デモ、ドキュメント、PDF	展開ツールが破棄するものを指定します。
enrich_batch_size / enrich_batch_pause	20 / 3s	エンリッチメント処理の負荷を抑えるための設定です。
media_cache_enabled	true	プロキシ経由のカバー画像用ディスクキャッシュです。

正直な制限事項

• Windows を優先し、Linux にも対応しています。 テスト済みのプラットフォームは Windows で、Win+Alt+V ホットキーは Windows 専用です。linux-x64 ビルドも配布しており、ディスクスキャンでは Linux と macOS のキャッシュの保存先も認識しますが、Windows のパスほど十分に使い込まれていません。macOS ビルドはありません。
• 1 台のマシンにつき 1 人のユーザーです。 同期機能もサーバーモードもありません。意図的な設計です。
• 収集処理はスクレイピングです。 Unity と Fab は都合に合わせて内部仕様を変更しますし、実際に変更してきました。ここに含まれるチャンクサイズ、エンドポイント、GraphQL の形式は、リリースした時点で正しいものであり、今後もずっと正しいとは限りません。取得結果が空の場合、data/store_harvest.log に確認されたすべての JSON レスポンスが記録されます。調査はまずここから始めてください。
• 分類はヒューリスティックです。 カテゴリーは、単語境界トークン、ストアタグ、スクリーンショットを使ったゼロショット CLIP ビジュアルコンセプトの抽出を組み合わせて推定されます。スクリーンショットがない、スタイル性の高いタイトルは、既定で Tools & Utilities に分類されます。ただし、セマンティックベクトル検索とハイブリッド検索は、割り当てられたカテゴリーに関係なく常にボルト全体を対象とします。ビジュアル語彙の調整方法は docs/concepts.md に記載されています。
• インデックス作成はパッケージの境界で止まり、ストアのメタデータにはノイズがあります。 検索対象は、タイトル、説明、タグ、およびギャラリーのスクリーンショット全体から生成した CLIP 埋め込みです。構造上、次の 2 つの制限があります。
  1. アセット内部はインデックス化されません： アーカイブの内容は展開されず、個々のサブメッシュ、プレハブ、内部ファイル名はインデックス化されません（たとえば、モジュラー環境パック内に含まれる「pantile」や「curved concrete riser」のような特定の建築的要素を検索しても、リストのテキストに記載されているか、ギャラリーのレンダリング画像で目立っていない限り、ヒットしません）。
  2. 中身のないストア定型文： ストアのリストのかなりの割合（特に Unity のテンプレート化された og:description）には、技術的な情報をまったく含まない宣伝文句だけが記載されています（「ワークフローを強化しましょう……」）。このギャップを補うためにビジュアル CLIP 埋め込みがありますが、画像全体のベクトルでは細かな要素を常に判別できるとは限りません。
• 展開に対応しているのは Unity のみです。 Fab のアセットもインデックス化され検索可能ですが、.unitypackage の展開は当然ながら適用されません。

問題が起きた場合

issue を作成してください。個人プロジェクトのため、対応時間はお約束できませんが、すべて目を通しています。

症状別に、役立つ情報をご紹介します。

• 取得結果が空、または少なかった。 ストアは予告なく内部仕様を変更するため、最も起きやすい問題です。data/store_harvest.log には収集処理で確認したすべての JSON レスポンスが記録されています。このファイルの末尾を見るだけで、原因をすべて把握できます。その内容を添付してください。
• 検索結果が妥当ではない。 まず python -m src.vision status を確認してください。インデックスが作成されていないと、何も通知されないままキーワード検索のみに切り替わります。「検索が壊れている」という報告のほとんどはこれが原因です。
• カテゴリーが間違っている、または実際には存在しない競合が表示される。 たいていはコードではなくナレッジベースの問題です。修正方法は docs/recipes.md と docs/concepts.md に記載されています。また、私がテスト用のアセットを所有していないルールを含めた data/recipes.json への PR も歓迎します。
• スタンドアロン版が起動しない。 --windowed を指定しているため、エラーは表示されずに終了します。ログは %LOCALAPPDATA%\Quartermaster\data\crash.log に記録されます。

これを使って何か素晴らしいものを作ったら、ぜひ教えてください。

ストアに関する注意

Quartermaster は、ご自身のアカウントを、ご自身のマシンから、ご自身でサインインしたブラウザーで読み取ります。認証情報は保持せず、私のサーバーに何かを送信することもなく、テレメトリーもありません。セッションはローカルのブラウザープロファイルに、ライブラリはローカルの SQLite ファイルに保存されます。情報が漏えいする共有バックエンドはありません。

Unity Technologies、Epic Games、Gumroad、Leartes Studios との提携、承認、または関係はありません。Unity、Unity Asset Store、Fab、Unreal Engine、Quixel、Megascans、Gumroad、Leartes、Cosmos は、それぞれの所有者の商標です。サービスへのアクセスを自動化するかどうかは、そのサービスの利用規約に照らしてご自身で判断してください。このツールがその判断を代行することはありません。

ライセンス

MIT。詳細は LICENSE をご覧ください。