关于 Maya MCP
Maya MCP 是一个非官方的开源本地 MCP 服务,通过 Maya 的 commandPort 控制 Autodesk Maya 场景。它面向需要让 MCP 客户端操作 Maya 的三维制作人员和开发者,服务运行在 Maya 进程之外,并只监听 localhost。
主要功能
- 01提供 71 个带类型的工具,而非原始 API 调用
- 02服务进程不导入 Maya 模块,与 Maya 隔离
- 03通过 localhost 与 Maya 通信
- 04场景替换前对未保存更改提供保护
- 05默认禁用原始脚本执行,需显式开启
适用场景
- 01通过 MCP 客户端完成建模、材质和动画相关的场景操作
- 02查询场景信息、节点与选择集
- 03在 Claude Desktop 或编码客户端中检查 Maya 场景状态
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露按家族分组的工具,如 scene、nodes、modeling、shading、skin 和 animation。客户端通过 stdio 启动服务,服务再经 Maya 的 commandPort 与 Maya 通信。
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。
工具
71收录的工具列表 · 更新于 2 周前
此工具无需参数。
详细介绍
适用于 Autodesk Maya 的 Maya MCP 服务

Maya MCP 是一个开源、本地的 Model Context Protocol 服务,可通过 Maya 的 commandPort 控制 Autodesk Maya。
支持的 Maya 版本:Autodesk Maya 2024 及更高版本。
它为 MCP 客户端提供了一套类型化的工具接口,用于场景操作、节点、选择、建模、着色、蒙皮、动画、曲线、脚本和视口截图,同时无需在服务进程中导入 Maya 模块。
本项目为非官方项目,与 Autodesk 无关联,也未获得其认可。Autodesk Maya 是 Autodesk, Inc. 的商标。
为什么使用它
- 在 Maya 之外运行,因此服务与 Maya 导入保持隔离
- 仅通过
localhost与 Maya 通信 - 提供 71 个类型化工具,而非原始 API 调用
- 支持更安全的场景替换流程,以处理未保存的更改
- 除非你主动选择启用,否则原始代码执行保持禁用
Claude Desktop 快速开始
对于 Claude Desktop,请使用打包好的 MCPB 扩展,来自 最新的 GitHub Release。
- 从 release 的 Assets 部分下载
maya-mcp-<version>.mcpb。 - 将其安装到 Claude Desktop:双击
.mcpb文件、将其拖入 Claude Desktop,或使用 Settings -> Extensions -> Advanced settings -> Install Extension。 - 除非你使用其他端口,否则将 Maya commandPort 设置保持为
7001。 - 打开 Maya,并运行下一节中的 commandPort 设置。
- 在 Claude Desktop 中,使用
health_check、scene_info和nodes_list进行验证。
Claude Desktop 使用带下划线的工具名称,例如 scene_info。其他 MCP
客户端使用带点的名称,例如 scene.info。
快速开始
1. 安装
pip install maya-mcp
在 Windows 上:
py -m pip install maya-mcp
从源代码安装:
pip install -e ".[dev]"
2. 打开 Maya commandPort
下载完整的
scripts/enable_commandport.py
文件,然后粘贴并在 Maya 的 Python Script Editor 中运行。该辅助脚本在
Maya 2025 及更高版本上保留既有的 Python + echoOutput 路径。仅在 Maya 2024
上,它会选择该版本所需的仅回环响应兼容路径。
3. 启动服务
maya-mcp
其他支持的启动方式:
python -m maya_mcp.server
python src/maya_mcp/server.py
fastmcp run
fastmcp run 可从此仓库运行,因为它包含 fastmcp.json。
4. 将其添加到你的客户端
Codex CLI / IDE extension
Codex 使用 ~/.codex/config.toml 配置 MCP 服务。CLI 和 IDE 扩展共享该配置。
已安装的软件包:
[mcp_servers.maya]
command = "maya-mcp"
源代码检出或 Windows 友好设置:
[mcp_servers.maya]
command = "py"
args = ["-m", "maya_mcp.server"]
env = { PYTHONPATH = "src" }
仅当从源代码检出运行时,才使用 PYTHONPATH 这一行。
在不提供 Windows 启动器的平台上,请使用 python 而不是 py。
Claude Code
Claude Code 项目级 MCP 服务位于 .mcp.json。
服务键由用户定义;以下示例统一使用 maya。
已安装的包:
{
"mcpServers": {
"maya": {
"command": "maya-mcp",
"args": []
}
}
}
源码检出或 Windows 友好设置:
{
"mcpServers": {
"maya": {
"command": "py",
"args": ["-m", "maya_mcp.server"],
"env": {
"PYTHONPATH": "src"
}
}
}
}
对于 Windows 上的 Codex CLI 和 Claude Code,py -m maya_mcp.server 通常比依赖 maya-mcp 控制台脚本位于正确的 PATH 上更可靠。
Claude Desktop 扩展
Maya MCP 以 Claude Desktop MCPB 扩展的形式发布。该扩展仍运行相同的本地 stdio 服务,并将 Maya 通信保持在 localhost 上。
用户安装、构建、验证和故障排除说明见 Claude Desktop 扩展。
在发布工作流验证并对包进行冒烟测试后,已发布的 GitHub Releases 会将构建好的 .mcpb 包作为 maya-mcp-<version>.mcpb 附加。
打包脚本支持用户本地安装的 MCPB CLI:
npm install --prefix "$env:USERPROFILE\.tools\mcpb" @anthropic-ai/mcpb
.\packaging\claude-mcpb\build.ps1
VS Code
VS Code 使用 .vscode/mcp.json,其中包含 servers 对象。
{
"servers": {
"maya": {
"type": "stdio",
"command": "maya-mcp"
}
}
}
其他 MCP 客户端
部分客户端使用通用的 mcpServers 对象:
{
"mcpServers": {
"maya": {
"command": "maya-mcp",
"args": []
}
}
}
5. 验证
按顺序调用这些工具:
health.checkscene.infonodes.list
工具覆盖范围
| 系列 | 数量 |
|---|---|
health | 1 |
maya | 2 |
scene | 9 |
nodes | 7 |
attributes | 2 |
selection | 6 |
connections | 5 |
mesh | 3 |
viewport | 1 |
modeling | 15 |
shading | 3 |
skin | 6 |
animation | 6 |
curve | 2 |
script | 3 |
script.run 默认禁用,需要设置 MAYA_MCP_ENABLE_RAW_EXECUTION=true。
当当前场景有未保存的更改时,scene.new 和 scene.open 默认仍会拒绝操作。支持 MCP 表单引导的客户端可以收到带内的放弃更改确认,而无需使用 force=True 重试。
主要文档
已发布的文档:https://gimbalgoats.github.io/GG_MayaMCP/
开发
本仓库在 Windows 上使用 py 执行 Python 命令:
py -m ruff check .
py -m ruff format .
py -m mypy src/
py -m pytest
如果测试从 site-packages 而非本仓库导入 maya_mcp:
$env:PYTHONPATH='src'
py -m pytest
安全说明
- 仅限 localhost
- 不支持远程主机
- MCP 服务进程中不导入 Maya
- 默认不执行任意代码
- 面向客户端的错误中不包含密钥或原始堆栈跟踪
隐私
Maya MCP 在本地运行。本项目不运营托管服务、不收集遥测数据,也不会从本地使用中接收 Maya 场景数据。参见隐私政策。
许可证
MIT。参见 LICENSE。
评论
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。