项目简介

这是一个为 Autodesk Fusion 360 创建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现。它作为 Fusion 360 的一个插件运行，允许兼容 MCP 协议的 AI 助手（如大型语言模型客户端）直接访问 Fusion 360 的设计数据并执行 CAD 操作。

主要功能点

访问设计资源： 允许 AI 助手获取当前活动设计的详细信息，包括文档基本信息、设计结构（组件、实体、草图等）和用户参数列表。
调用 CAD 工具： 提供标准化的接口，使 AI 助手能够触发 Fusion 360 中的特定操作，例如创建新草图、创建或修改用户参数、以及在 Fusion 360 用户界面显示消息框。
获取 Prompt 模板： 为 AI 助手提供预定义的、针对 CAD 任务优化的 Prompt 模板，帮助 AI 更好地理解用户意图并生成相关的 CAD 指令或建议。
灵活的通信方式： 主要通过基于 HTTP Server-Sent Events (SSE) 的 MCP 标准协议进行通信，同时也实现了一个基于文件的备用通信机制，以适应不同环境的需求。

安装步骤

安装 Autodesk Fusion 360： 确保您的计算机上已安装 Fusion 360。
安装 MCP Python SDK： Fusion 360 使用其独立的 Python 环境。您需要将 MCP 及其依赖包安装到这个环境中。
- 推荐方法： 运行仓库提供的 'install_mcp_for_fusion.py' 脚本。打开命令行或终端，进入仓库目录，然后运行 'python install_mcp_for_fusion.py'。该脚本会自动尝试找到 Fusion 360 的 Python 环境并安装所需的 'mcp[cli]' 和 'uvicorn' 包。
- 手动方法： 如果脚本无法找到环境，您需要手动定位 Fusion 360 的 'python.exe'（通常在 'AppData\Local\Autodesk\webdeploy\production[版本号]\Python' 或安装目录下的类似路径）。然后在命令行中使用该 'python.exe' 执行安装命令：'"[Fusion Python Path]\python.exe" -m pip install "mcp[cli]" uvicorn'。
安装 Fusion 360 Add-in：
- 打开 Fusion 360。
- 切换到“工具”选项卡，点击“插件”下拉菜单中的“脚本和插件”。
- 在弹出的对话框中，选择“我的插件”标签页。
- 点击绿色的“+”按钮。
- 浏览并选择您下载的仓库中的 'MCPserve' 文件夹。
- 点击“打开”将其添加到插件列表。
- 选中列表中的 'MCPserve'，然后点击“运行”来启动服务器插件。

服务器配置

该 MCP 服务器作为 Fusion 360 插件运行，并在启动后自动在本地网络端口 '3000' 上监听。MCP 客户端（如支持 MCP 的 AI 助手）连接到此服务器时，通常需要知道服务器的地址和名称。以下是客户端连接可能需要的配置信息示例（客户端不需要 'command' 和 'args' 来启动服务器，因为服务器是由 Fusion 360 插件启动的，它们仅用于客户端识别服务器类型）：

{
  "server_name": "Fusion 360 MCP Server",
  "description": "提供对 Fusion 360 设计数据和功能的访问。",
  // 以下 command 和 args 字段在此特定实现中仅用于信息目的，
  // 因为服务器由 Fusion 360 插件启动，客户端无需执行此命令。
  // 实际连接是通过 server_url 进行的。
  "command": "（由 Fusion 360 插件管理）", 
  "args": [],
  "server_url": "http://127.0.0.1:3000/sse"
  // MCP 客户端应连接到此 URL（使用 HTTP SSE 协议）。
}

当插件在 Fusion 360 中成功运行时，服务器将会在 'http://127.0.0.1:3000/sse' 地址提供服务。

基本使用方法

确保 Fusion 360 正在运行，并且 'MCPserve' Add-in 已成功运行。
配置您的 MCP 客户端（AI 助手）连接到 'http://127.00.1:3000/sse'。
AI 助手现在可以通过标准 MCP 协议向该地址发送 JSON-RPC 请求，以访问 Fusion 360 的资源、调用工具或获取 Prompt。
您可以使用仓库中的 'client.py' 脚本来测试服务器功能，例如运行 'python client.py --list-resources' 来查看可用的资源。

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