关于 Trellis MCP Server
Trellis MCP Server 连接 AI 助手与 Trellis,可根据文本生成 3D 资产并导入 Blender。它是面向自行部署 Trellis API 后端用户的轻量集成。
主要功能
- 01根据文本生成 3D 资产
- 02将生成的资产导入 Blender
- 03连接 Trellis API 后端
适用场景
- 01根据文本描述创建 3D 对象
- 02将生成的资产载入 Blender
MCP 相关
通过 MCP 在 AI 助手与 Trellis 之间提供接口,借助 Trellis Blender Addon 和 API 后端生成并导入 3D 资产。
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
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
Trellis MCP 服务
Trellis MCP 通过 Model Context Protocol (MCP) 为 AI 助手与 Trellis 提供接口。
免责声明
本项目展示了 MCP 与 Trellis 的一个非常精简的集成:这是一个轻量级开源的文本转 3D/图像转 3D 的 3DAIGC 模型。与现有的 blender-mcp 中的 rodin 集成和 tripo 集成相比,它有以下优势:
- 速度更快且更节省内存:你可以在本地部署 TRELLIS,只需 8GPU+ VRAM,并且只需 ~15s(更多 VRAM 时为 10s)即可从文本生成带纹理的网格。
- 免费:你无需为 Rodin/Meshy/Tripo 的昂贵 API 付费。
但它存在以下限制:
- Trellis 是开源的,目前没有可直接使用的 API 模型提供商,你必须自行部署(请参阅 README)。
- API/提示词尚未经过全面测试或调优,可能存在稳定性问题。
因此,请自行承担使用风险。
演示
用于生成单个对象的精简演示;与 blender-mcp 配合使用的更复杂提示词仍在调优中。

功能
- 使用 Trellis API 从自然语言(文本)生成 3D 资源并导入 blender
- 使用 Trellis API 根据自然语言(文本)为给定的 3D 网格生成纹理/材质并导入 blender
路线图
前提条件
- Python 3.10+
- Blender
- Trellis Blender 插件
- Trellis API 后端
- Claude / Cursor(推荐)/ Windsurf
安装
1. Trellis Blender 插件
- 从此处下载 Trellis Blender 插件
- 打开 Blender -> Edit -> Preferences -> Add-ons -> Install from file -> 选择下载的插件 -> Install
- 在 3D Viewport -> View3D > Sidebar > TRELLIS 中,选择 Start MCP Server
2. 配置 API 后端
Trellis 是一款免费的开源文本转 3D 模型,因此你需要参考 README 自行部署 Trellis API 后端。
# 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. 在 Windsurf/Cursor/Claude 上配置 MCP 服务
{
"mcpServers": {
"trellis-blender": {
"command": "uvx",
"args": [
"trellis-mcp"
]
}
}
}
致谢
- 核心与大脑:Trellis
- 灵感来源:blender-mcp
- 大量借鉴了 Tripo MCP Service 的代码
评论
支持 Markdown
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。