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Trellis MCP Server

Trellis MCP Server

ローカル
github.com/FishWoWaterメディア・デザイン1181 週間前に更新

Trellis MCP Server について

Trellis MCP Serverは、AIアシスタントとTrellisをつなぎ、テキストから3Dアセットを生成してBlenderに取り込みます。Trellis APIバックエンドを自分でデプロイするユーザー向けの最小限の連携です。

主な機能

  1. 01テキストから3Dアセットを生成
  2. 02生成したアセットをBlenderに取り込み
  3. 03Trellis APIバックエンドに接続

活用シーン

  1. 01テキストの説明から3Dオブジェクトを作成
  2. 02生成したアセットをBlenderに取り込む

MCP 対応

AIアシスタントとTrellisをつなぐMCPインターフェースです。Trellis Blender AddonとAPIバックエンドを使い、3Dアセットを生成して取り込みます。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"trellis_mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"trellis-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドuvx trellis-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypitrellis-mcp

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Trellis MCP サーバー

Trellis MCP は、Model Context Protocol(MCP) を介して、AI アシスタントと Trellis の間をつなぐインターフェースを提供します。

免責事項

このプロジェクトは、軽量でオープンソースのテキストから3D/画像から3Dを生成する3DAIGCモデルである Trellis と MCP の最小限の連携例を示しています。既存の blender-mcp の rodin 連携 および tripo 連携 と比べて、次の利点があります。

  • 高速でメモリ効率に優れています:TRELLIS は8 GPU+ VRAM のみでローカルにデプロイでき、テキストからテクスチャ付きメッシュをわずか 約15秒(VRAM が多ければ10秒)で生成できます。
  • 無料です:Rodin/Meshy/Tripo の高額な API 料金を支払う必要はありません。

ただし、次の制限があります。

  • Trellis はオープンソースですが、すぐに使える API モデルプロバイダーはありません。ご自身でデプロイする必要があります(README を参照)。
  • API/プロンプトは十分にテスト・調整されていないため、安定性に問題が生じる可能性があります。

そのため、ご自身の責任でご使用ください。

デモ

単一オブジェクトを生成する最小限のデモです。blender-mcp を使ったより複雑なプロンプトは現在調整中です。

デモ

機能

  • Trellis API を使用して自然言語(テキスト)から3Dアセットを生成し、Blender にインポートする
  • Trellis API を使用して、指定した3Dメッシュのテクスチャ/マテリアルを自然言語(テキスト)から生成し、Blender にインポートする

ロードマップ

前提条件
インストール
1. Trellis Blender アドオン
  1. こちらから Trellis Blender Addon をダウンロードします
  2. Blender を開き、Edit -> Preferences -> Add-ons -> Install from file を選択して、ダウンロードしたアドオンを選択し、インストールします
  3. 3D Viewport -> View3D > Sidebar > TRELLIS で、Start MCP Server を選択します
2. API バックエンドを設定する

Trellis は無料のオープンソースのテキストから3Dを生成するモデルであるため、README を参考に、独自の Trellis API バックエンドをデプロイする必要があります

# clone an API fork of trellis 
git clone https://github.com/FishWoWater/TRELLIS
cd TRELLIS

# EDIT BACKEND URL in trellis_api/config.py

# configure the # of text workers and start ai worker
# no need for image workers 
python trellis_api/ai_worker.py --text-workers-per-gpu 1 --image-workers-per-gpu 0

# start web server 
python trellis_api/web_server.py 

# or on windows local dev 
python trellis_api/web_server_single.py 
3. Windsurf/Cursor/Claude で MCP サーバーを設定する
{
    "mcpServers": {
        "trellis-blender": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "trellis-mcp"
            ]
        }
    }
}

謝辞

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。