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twinmotion

twinmotion

远程服务
github.com/ScanBIM-Labs媒体与设计027 周前更新
代码仓库

关于 twinmotion

twinmotion 是基于 APS 的 Twinmotion 渲染流程 MCP 服务，支持 AEC 工作流导入 Revit 模型、设置环境、渲染图像和导出漫游视频。

主要功能

  1. 01导入 Revit 模型
  2. 02设置天气、时间和环境
  3. 03渲染最高 8K 的静态图像
  4. 04导出漫游视频
  5. 05列出已保存的场景和动画

适用场景

  1. 01设置场景环境
  2. 02渲染静态图像
  3. 03导出漫游视频
  4. 04查看已保存的场景和动画

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Revit 模型导入、环境设置、图像渲染、视频导出和场景列表等工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.scanbimlabs.io/twinmotion
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://mcp.scanbimlabs.io/twinmotion需要授权

工具

详细介绍

Twinmotion MCP

通过 APS 实现的 Twinmotion 渲染流水线——导入 Revit 模型、设置环境、渲染图像、导出漫游视频。

Live MCP

工具（5 个）

工具描述
tm_import_rvt将 Revit 模型导入 Twinmotion
tm_set_environment设置天气、一天中的时间和环境
tm_render_image渲染静态图像（最高 8K）
tm_export_video导出漫游视频（MP4/MOV/WebM）
tm_list_scenes列出已保存的场景和动画

快速开始

{
  "mcpServers": {
    "twinmotion": {
      "url": "https://twinmotion-mcp.itmartin24.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

架构

  • 运行时：Cloudflare Workers
  • 身份验证：APS OAuth2 (client_credentials)
  • 缓存：Cloudflare KV（令牌缓存）

属于 ScanBIM Labs AEC MCP Ecosystem

MIT — ScanBIM Labs LLC

身份验证

接受两种请求头格式。请使用其中一种，切勿混用：

  1. x-scanbim-api-key: <your_user_key> — 值为原样的 user_key。
  2. Authorization: Bearer sk_scanbim_<your_user_key> — 值为包含 sk_scanbim_ 前缀在内的完整字符串；D1 的 user_key 列必须与此完整字符串一致。

混用格式会自动为另一种密钥创建新的免费套餐账户（每次切换都会悄然获得一个新的 50 点数账户）。

请在 scanbim.app/settings/billing 获取你的 user_key。

示例
curl -X POST https://mcp.scanbimlabs.io/unified/mcp \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-scanbim-api-key: $SCANBIM_USER_KEY" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"list_models","arguments":{}}}'
响应代码
  • 200 — 工具调用已执行；点数已扣除。
  • 401 — 缺少身份验证请求头或请求头格式错误（中间件返回 JSON-RPC 错误代码 -32001）。
  • 402 — 点数不足；响应正文包含全部 5 种点数包的 checkout_urls，以及账单页面的 top_up_url。

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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。