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UE5-MCP (Model Control Protocol)

UE5-MCP (Model Control Protocol)

本地服务
github.com/VedantRGosavi游戏娱乐43573 周前更新

关于 UE5-MCP (Model Control Protocol)

UE5-MCP 是面向 Blender 与 Unreal Engine 5 的 MCP 项目,用于把 AI 驱动的自动化融入关卡制作流程。项目基于 BlenderMCP 构建,README 注明该项目已停止推进,仅保留文档供参考。

主要功能

  1. 01文本与图像生成 Blender 场景
  2. 02Blender 与 UE5 之间的资产传输自动化
  3. 03UE5 场景导入与关卡转换
  4. 04Blueprint 脚本辅助与性能分析
  5. 05自动化调试

适用场景

  1. 01用 AI 辅助生成游戏关卡原型
  2. 02在 Blender 与 UE5 之间传输模型与材质
  3. 03辅助 UE5 项目的 Blueprint 编写与调试

MCP 相关

项目以 MCP 服务形式提供 Blender 与 UE5 的自动化能力,具体暴露的工具细节需参考 commands.md。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

UE5-MCP(模型控制协议)

更新:遗憾的是,由于时间有限,我们没有继续推进该项目。欢迎使用相关文档。

概览

UE5-MCP(模型控制协议)旨在将 AI 驱动的自动化集成到 Blender 和 Unreal Engine 5(UE5)工作流中。该项目基于 BlenderMCP 构建,提供端到端的 AI 驱动游戏关卡创建流程,改进关卡设计、资源管理和游戏玩法编程。

功能

  • AI 驱动的场景生成(通过 BlenderMCP):
    • 在 Blender 中将文本转换为场景
    • 基于图像参考生成场景
    • 材质和纹理管理
    • 自动场景构图
    • 集成 PolyHaven 资源
  • Unreal Engine 集成:
    • 自动导入场景
    • 转换游戏关卡
    • 转移材质和光照
    • 关卡优化工具
    • 基于 Blueprint 的场景操作
  • 资源管理与创建:
    • 使用 AI 生成和修改 3D 模型、纹理和材质
    • 自动化 Blender 与 UE5 之间的资源传输工作流
  • 游戏玩法编程与调试:
    • 辅助编写 Blueprint 脚本
    • 性能分析
    • 自动调试 UE5

前置要求

  • Blender(最新稳定版本)
  • Unreal Engine 5(UE5)
  • Python 3.x
  • 必需的 Python 包(详见 dependencies.md)

安装

  1. 克隆代码库:
    git clone https://github.com/your-repo/UE5-MCP.git
    
  2. 安装依赖项:
    pip install -r requirements.txt
    
  3. 配置设置(参阅 configurations.md)
  4. 按照工作流说明(workflow.md),在 Blender 或 UE5 中运行 MCP

使用方法

  • Blender:使用 Blender-MCP 自动创建场景和生成资源
  • Unreal Engine 5:使用 UE5-MCP 自动设计关卡、集成资源和调试
  • AI 集成:查看 ai_integration.md,了解可用的 AI 驱动自动化功能

详细命令和参数请参阅 commands.md。

贡献

贡献指南和最佳实践请参阅 CONTRIBUTING.md。

许可证

许可证详情请参阅 LICENSE.md。

故障排除

如果遇到问题,请查看 troubleshooting.md,或在 GitHub 上提交问题。

联系方式

Vedant Gosavi Aditya Mhambrey Charles Green

致谢

  • BlenderMCP 项目贡献者
  • Unreal Engine 社区
  • [其他致谢]

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。