BlenderMCP MCPサーバー

「BlenderMCP」MCPサーバーは何をする？

BlenderMCPは、人気のオープンソース3D制作ソフト「Blender」とClaude AIのようなAIアシスタントの間を橋渡しするMCP（Model Context Protocol）サーバーです。MCPの活用により、BlenderMCPはAIモデルがBlenderを直接操作・制御できるようになり、自動化やプロンプト支援による3Dモデリング、リアルタイムのシーン作成・編集を実現します。この統合により、開発者やクリエイターは自然言語プロンプトやLLMコマンドを通じて、Blender内の3Dオブジェクトやアセットの生成・変更・削除などのワークフローを効率化できます。BlenderMCPは、繰り返し作業の自動化、迅速なプロトタイピング、賢いアセット管理を可能にし、AIとBlender間の双方向通信を維持しつつ生産性を大幅に向上させます。

プロンプト一覧

• BlenderMCPに関する公式ドキュメントやファイルには、明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• BlenderMCPに関する公式ドキュメントやリポジトリファイルには、明示的なMCPリソース定義はありません。

ツール一覧

• オブジェクト操作: AIコマンドでBlender内の3Dオブジェクトの作成・編集・削除を実現。
• スクリーンショット／ビューポートキャプチャ: Blenderのビューポートのスクリーンショットを取得し、シーン把握が可能です（リリースノート記載）。
• Sketchfabモデル検索／ダウンロード: Sketchfab APIと連携し、3DモデルをBlenderへ直接検索・ダウンロードします。
• Poly Havenアセット連携: Poly Haven APIからアセットを取得し、Blenderへインポート可能です。
• 3Dモデル生成（Hyper3D Rodin）: Hyper3D Rodinインターフェースを用いて3Dモデルを生成します。

MCPサーバーの活用例

• プロンプト支援3Dモデリング: ユーザーのプロンプトからAIがBlenderで複雑な3Dモデルを自動生成、手作業を大幅に削減。
• 自動シーン生成: AIにシーン内容を伝えるだけで、Blenderのシーン構築・配置を即座に実現、創作プロセスを加速。
• アセット検索・インポート: SketchfabやPoly HavenからのアセットをAIコマンドで直接検索・ダウンロード・インポート。
• ビューポート解析＆フィードバック: Blenderのビューポートスクリーンショットを取得し、AIによるシーン解析やフィードバック、ドキュメント化に活用。
• モデル生成: AI主導でHyper3D Rodinなどの生成系ツールを使い、新規3Dモデルを自動作成。

セットアップ方法

Windsurf

1. 必要条件を満たしていることを確認（例：Python・Blenderインストール済み）。
2. Windsurfの設定ファイルを開く。
3. 下記のJSONスニペットでBlenderMCPをMCPサーバーとして追加。
4. 設定を保存してWindsurfを再起動。
5. MCPサーバーパネルでBlenderMCPの接続を確認。

{
  "mcpServers": {
    "blender-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "blender_mcp"]
    }
  }
}

Claude

1. BlenderとPythonが未インストールの場合はインストール。
2. ClaudeのMCPサーバー設定を編集。
3. 提供されたコマンド・引数でBlenderMCPを追加。
4. Claudeを再起動または設定をリロード。
5. ClaudeのMCPセクションで連携成功を確認。

{
  "mcpServers": {
    "blender-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "blender_mcp"]
    }
  }
}

Cursor

1. Blenderをインストールし、Python環境を整備。
2. CursorのMCP設定ファイルを探す。
3. 下記の内容でBlenderMCPサーバー情報を挿入。
4. 変更を保存しCursorを再起動。
5. BlenderMCPが有効なMCPサーバーとして認識されているか確認。

{
  "mcpServers": {
    "blender-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "blender_mcp"]
    }
  }
}

Cline

1. BlenderとPythonが正しくインストールされていることを確認。
2. ClineのMCP設定ファイルを開く。
3. BlenderMCPサーバー設定を追加。
4. ファイルを保存しClineを再起動。
5. BlenderMCPが接続されているか検証。

{
  "mcpServers": {
    "blender-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "blender_mcp"]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理

APIキー（例：SketchfabやPoly Haven用）を安全に使うには、環境変数として保存し、設定で参照してください：

{
  "mcpServers": {
    "blender-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "blender_mcp"],
      "env": {
        "SKETCHFAB_API_KEY": "${SKETCHFAB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

プラットフォームが対応している場合は、ユーザー入力の追加も可能です：

{
  "inputs": {
    "sketchfab_api_key": {
      "type": "env",
      "env": "SKETCHFAB_API_KEY"
    }
  }
}

FlowHuntフロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のようなJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力してください：

{
  "blender-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして使い、全機能・能力にアクセスできるようになります。“blender-mcp"の部分は実際のMCPサーバー名に、URL部分は自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記の表から、BlenderMCPはBlender-AI連携のための有用かつ人気のMCPサーバーであり、実用的なツール群と幅広い導入実績があります。ただし、プロンプト・リソース・高度なMCP機能のドキュメントは不足しています。実用性と人気面で7/10の評価ですが、今後のドキュメント充実や機能の透明性向上に期待が持てます。

MCPスコア