
تكامل خادم ZenML MCP
ادمج ميزات ZenML القوية في تنظيم عمليات MLOps وLLMOps في تدفقات مساعد الذكاء الاصطناعي لديك عبر خادم ZenML MCP. فعّل إدارة خطوط الأنابيب في الوقت الفعلي، واستكش...
اربط Blender مع مساعدي الذكاء الاصطناعي بسهولة! يمكّنك BlenderMCP من أتمتة النمذجة ثلاثية الأبعاد، وإنشاء المشاهد، واستيراد الأصول إلى Blender باستخدام اللغة الطبيعية أو أوامر LLM.
BlenderMCP هو خادم MCP (بروتوكول Model Context) يربط بين Blender، مجموعة إنشاء الثلاثي الأبعاد مفتوحة المصدر الشهيرة، ومساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude AI. من خلال الاستفادة من MCP، يسمح BlenderMCP لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل المباشر مع Blender والتحكم فيه، مما يتيح النمذجة الثلاثية الأبعاد المؤتمتة والمدعومة بالأوامر، وإنشاء المشاهد في الوقت الحقيقي وتعديلها. يمنح هذا التكامل المطورين والمبدعين القدرة على تبسيط سير العمل، مثل إنشاء وتعديل أو حذف الكائنات والأصول ثلاثية الأبعاد داخل Blender عبر أوامر اللغة الطبيعية أو أوامر LLM. يعزز BlenderMCP إنتاجية التطوير من خلال أتمتة المهام المتكررة في Blender، وتسهيل النماذج الأولية السريعة، وتمكين إدارة الأصول الذكية، مع الحفاظ على الاتصال ثنائي الاتجاه بين الذكاء الاصطناعي وBlender.
{
"mcpServers": {
"blender-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "blender_mcp"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"blender-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "blender_mcp"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"blender-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "blender_mcp"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"blender-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "blender_mcp"]
}
}
}
لحماية مفاتيح API (مثل Sketchfab أو Poly Haven)، قم بتخزينها كمتغيرات بيئة وارجع إليها في الإعدادات:
{
"mcpServers": {
"blender-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "blender_mcp"],
"env": {
"SKETCHFAB_API_KEY": "${SKETCHFAB_API_KEY}"
}
}
}
}
يمكنك أيضًا إضافة مدخلات المستخدم إذا كان ذلك مدعومًا في منصتك:
{
"inputs": {
"sketchfab_api_key": {
"type": "env",
"env": "SKETCHFAB_API_KEY"
}
}
}
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا التنسيق:
{
"blender-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة والوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “blender-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان MCP الخاص بك.
القسم | التوفر | التفاصيل/الملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | |
قائمة الأوامر | ⛔ | لم يتم العثور على قوالب أوامر. |
قائمة الموارد | ⛔ | لم يتم العثور على تعريفات موارد. |
قائمة الأدوات | ✅ | استنادًا إلى README وملاحظات الإصدارات؛ لم يتم ذكرها بالكامل في الكود. |
حماية مفاتيح API | ✅ | تم تضمين تعليمات عامة. |
دعم التعيين (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | لا يوجد ذكر لدعم التعيين. |
استنادًا إلى الجداول أعلاه، يُعد BlenderMCP خادم MCP مفيدًا وشائعًا لتكامل Blender مع الذكاء الاصطناعي، ويوفر أدوات عملية واسعة واعتمادًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الوثائق المتعلقة بالأوامر، والموارد، وميزات MCP المتقدمة تفتقر إلى التفاصيل. بشكل عام، أقيّم هذا MCP 7/10 من حيث الفائدة والشعبية، مع وجود مجال لتحسين التوثيق وشفافية الميزات.
يمتلك ترخيصًا | ✅ (MIT) |
---|---|
يحتوي على أداة واحدة على الأقل | ✅ |
عدد النسخ/التفرعات | 1.1k |
عدد النجوم | 11.9k |
BlenderMCP هو خادم MCP (بروتوكول Model Context) يربط Blender، برنامج النمذجة الثلاثية الأبعاد مفتوح المصدر، مع مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude. يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتعديل وإدارة المشاهد والأصول في Blender عبر اللغة الطبيعية أو الأتمتة المدفوعة بالأوامر.
يتيح BlenderMCP للذكاء الاصطناعي إنشاء وتحرير وحذف الكائنات الثلاثية الأبعاد، واستيراد الأصول من Sketchfab وPoly Haven، والتقاط لقطات شاشة من نافذة العرض، وإنشاء نماذج بواسطة أدوات توليد النماذج—كل هذا من خلال أوامر الذكاء الاصطناعي والأوامر المدفوعة بالأوامر.
قم بتثبيت Blender وPython، ثم أضف إعدادات خادم BlenderMCP إلى عميلك (Windsurf أو Claude أو Cursor أو Cline). أعد تشغيل عميلك وتحقق من تشغيل BlenderMCP.
قم بتخزين مفاتيح API كمتغيرات بيئة وارجع إليها في إعدادات خادم MCP الخاص بك. مثال: 'env': { 'SKETCHFAB_API_KEY': '${SKETCHFAB_API_KEY}' }.
نعم! أضف مكون MCP إلى تدفق FlowHunt الخاص بك، وقم بإعداده بتفاصيل خادم BlenderMCP، وسيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك من الاستفادة من جميع أدوات وإمكانات BlenderMCP.
قم بدمج BlenderMCP مع FlowHunt لفتح إمكانيات التصميم الثلاثي الأبعاد المدفوع بالأوامر وإدارة المشاهد المؤتمتة. ارتقِ بسير عملك الإبداعي من خلال التحكم في Blender بالذكاء الاصطناعي.
ادمج ميزات ZenML القوية في تنظيم عمليات MLOps وLLMOps في تدفقات مساعد الذكاء الاصطناعي لديك عبر خادم ZenML MCP. فعّل إدارة خطوط الأنابيب في الوقت الفعلي، واستكش...
ادمج قدرات إدارة شبكة Netbird في سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك باستخدام خادم Netbird MCP. استرجع التكوين والحالة وتفاصيل الشبكة بأمان عبر بروتوكول Model Context...
يعمل خادم Kubernetes MCP كجسر بين المساعدين الذكيين ومجموعات Kubernetes، مما يمكّن من التشغيل الآلي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الموارد، وتدفقات عمل DevOp...