模型上下文协议(MCP)服务器,通过API实现对Blender的完全控制
此插件将Blender转变为一个MCP服务器,通过HTTP端点暴露超过50种强大的工具,这些工具可以由AI代理进行编排。非常适合用于AI驱动的3D工作流程、自动化和创意实验。
🚀 50+ 工具 - 对Blender功能的完全控制:
🔒 线程安全执行 - 企业级队列系统,确保并发操作的安全性
📦 自动安装依赖项 - 首次运行时自动安装所需包
🎮 简单UI面板 - 从Blender的N面板一键启动/停止服务器
📊 实时监控 - 跟踪操作、统计数据和服务器状态
🔧 生产就绪 - 完整的错误处理、日志记录和缓存
blender_mcp.pyblender_m_ cp.py 文件http://localhost:8000 上启动插件在首次运行时会自动安装所需的依赖项(如FastAPI、Uvicorn、Pydantic等)。
此MCP服务器设计为与 PolyMCP 无缝协作——这是一个强大的框架,用于使用AI代理编排MCP服务器。
#!/usr/bin/env python3
import asyncio
from polymcp.polyagent import UnifiedPolyAgent, OllamaProvider
async def main():
# 初始化您的LLM提供商
llm = OllamaProvider(model="gpt-oss:120b-cloud", temperature=0.1)
# 连接到Blender MCP服务器
agent = UnifiedPolyAgent(
llm_provider=llm,
mcp_servers=["http://localhost:8000/mcp"],
verbose=True
)
async with agent:
print("✅ Blender MCP服务器已连接!\n")
# 与您的AI聊天以控制Blender
while True:
user_input = input("\n🎨 您:")
if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
break
result = await agent.run_async(user_input, max_steps=5)
print(f"\n🤖 Blender:{result}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
一旦连接,您可以要求AI代理:
就是这样! PolyMCP处理所有复杂性:
这使得构建AI驱动的Blender自动化工具变得非常简单!
一旦服务器运行,您可以访问:
http://localhost:8000/docshttp://localhost:8000/mcp/list_toolsPOST http://localhost:8000/mcp/invoke/{tool_name}您可以通过编辑 blender_mcp.py 中的 Config 类来自定义服务器:
class Config:
HOST = "0.0.0.0" # 服务器主机
PORT = 8000 # 服务器端口
AUTO_INSTALL_PACKAGES = True # 自动安装依赖项
THREAD_SAFE_OPERATIONS = True # 启用线程安全执行
ENABLE_CACHING = True # 启用结果缓存
插件会自动安装以下依赖项:
Blender版本:3.0.0或更高版本
服务器无法启动?
依赖项未安装?
/path/to/blender/python -m pip install fastapi uvicorn pydantic docstring-parser numpy
找不到MCP服务器面板?
欢迎贡献!这个项目展示了如何使用PolyMCP轻松地创建强大的MCP服务器。
MIT许可证 - 详情见LICENSE文件
此MCP服务器旨在展示PolyMCP如何使构建AI驱动的工具变得极其简单。只需几行代码,您就可以:
无需复杂的提示、无需手动选择工具、无需状态管理——PolyMCP处理一切!
专为 PolyMCP 设计
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