项目简介

Blender MCP Senpai 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在将 Blender 3D 创作环境连接到支持 MCP 协议的 AI Agent（大型语言模型客户端）。它作为桥梁，允许 AI Agent 理解和与 Blender 场景数据进行交互。

主要功能点

本项目当前主要通过 MCP 协议提供以下功能：

• 获取对象列表：列出当前 Blender 场景中的所有对象（如摄像机、灯光、网格物体等）。
• 读取对象属性：根据对象名称，获取该对象的详细属性信息，包括其位置、旋转、缩放以及应用的修改器列表。

这些功能允许 AI Agent 了解 Blender 场景的基本构成和对象状态。

安装步骤

使用此项目需要在 Blender 和您的 AI Agent 端进行配置。

1. 在 Blender 中安装扩展程序：

   • 打开 Blender。
   • 进入 'Edit' > 'Preferences'（编辑 > 偏好设置）。
   • 切换到 'Get Extensions'（获取扩展程序）或 'Add-ons'（插件）选项卡。
   • 在 'Repositories'（仓库）部分点击 '+' 添加新的仓库。
   • 输入仓库 URL：'https://xhiroga.github.io/blender-mcp-senpai/extensions/index.json' 并确认。
   • 在搜索框中输入 'MCP Senpai'，找到该扩展程序并安装。
   • 安装完成后，确保该扩展程序已启用。启用后，Blender 扩展程序会启动一个用于与 MCP 服务器通信的 WebSocket 服务。

2. 在您的 AI Agent 中配置 MCP 服务器：

   • 此步骤将告诉您的 AI Agent 如何找到并启动 Blender MCP Senpai 服务器进程。配置方式取决于您的 AI Agent 类型（如 Claude、Cursor 等），通常在设置菜单中找到“MCP Servers”或类似选项。
   • 您需要添加一个配置项，指定服务器的名称和启动命令。

服务器配置

要在支持 MCP 的 AI Agent 中使用此服务器，您需要将以下配置添加到 AI Agent 的设置中。这通常是一个 JSON 格式的配置片段，告诉 AI Agent 如何启动 MCP 服务器进程。

• 服务器名称: 'blender-mcp-senpai' (这是 AI Agent 内部用来识别这个服务器的名称)
• 启动命令: 'uvx' (这是一个用于管理和启动 MCP 服务器的工具)
• 命令参数: '["--refresh", "--from", "git+https://github.com/xhiroga/blender-mcp-senpai#subdirectory=mcp-server", "mcp-server", "--development"]'
  • '--refresh': 启动前检查并更新服务器代码。
  • '--from git+...': 指定从哪个 Git 仓库的哪个子目录获取服务器代码。
  • 'mcp-server': 'uvx' 工具中定义的一个任务名称，用于启动实际的 MCP 服务器主程序。
  • '--development': 以开发模式启动服务器（可选，可能影响日志输出）。

请根据您的 AI Agent 的具体文档，将上述信息填写到对应的 MCP 服务器配置界面中。

基本使用方法

安装并配置完成后，当您在 Blender 中打开或创建一个场景时，您的 AI Agent 即可通过 MCP 协议与正在运行的 Blender MCP Senpai 服务器建立连接。

您可以尝试向 AI Agent 提问关于当前 Blender 场景的问题，例如：

• “当前场景里有什么对象？”
• “那个叫做 Cube 的对象在哪个位置？”
• “那个叫做 Camera 的对象有哪些属性？”

AI Agent 会通过 MCP 请求服务器获取 Blender 的实时场景数据，并利用这些信息来回答您的问题。