UnityMCPIntegration MCPサーバー

「UnityMCPIntegration」MCPサーバーは何をする？

UnityMCPIntegrationは、AIアシスタントやエージェントがUnityゲームエンジンと直接やり取り・制御できるようにするModel Context Protocol（MCP）サーバーです。Unityと外部AIワークフローを橋渡しすることで、開発者はゲーム内アクションの自動化やシーン操作、Unityアセットのプログラム制御を実現できます。このサーバーは、AIモデルがコマンドを送り、アップデートを受け取り、Unity環境をリアルタイムで操作できるようにする仲介役です。これにより、自動ゲームテストやプロシージャルコンテンツ生成、動的シナリオ作成など、AIによる高度な開発・テストワークフローが促進されます。UnityMCPIntegrationは、Unity内で洗練されたエージェント的な振る舞いを可能にし、ゲーム開発者や研究者、AI駆動のUnityアプリケーションを活用するすべての方にとって貴重なツールです。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリファイルまたはドキュメントにはプロンプトテンプレートが見つかりませんでした。

リソース一覧

利用可能なリポジトリファイルやREADMEには明示的なMCPリソースの記載がありませんでした。

ツール一覧

利用可能なファイルには特定のツールが記載されていません。server.pyまたは同等の実装ファイルもリポジトリ構造内では見つかりませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動ゲームテスト: AIエージェントがUnityシーンと連携し、継続的な自動プレイテスト、リグレッションテスト、バグ発見を実施。ゲーム品質向上とQA作業の効率化が可能です。
• プロシージャルコンテンツ生成: AIモデルがUnity内でゲームアセットやレベル、シナリオを動的に作成・変更できるため、迅速なプロトタイピングやクリエイティブな実験が促進されます。
• AI駆動のゲームプレイ: AIアシスタントがNPC制御やゲームロジックの適応、プレイヤーアクションへの応答などをUnity API経由でプログラム的に行えます。
• シミュレーションとトレーニング: Unityを強力なシミュレーション環境として活用し、強化学習エージェントのトレーニングや自律システムのテストができます。
• リアルタイムシーン操作: AIがUnityシーンやアセット、パラメータを即時に変更でき、インタラクティブなデモやAI支援設計をサポートします。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとUnityをインストールしてください。
2. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.config.json）を見つけます。
3. JSONスニペットでUnityMCPIntegrationサーバーエントリを追加します。
4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfのログでMCPサーバーの初期化が成功していることを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. 前提条件：Node.jsとUnityをインストールします。
2. ClaudeのMCP設定ファイル（例：claude.config.json）を探します。
3. mcpServersフィールドの下にUnityMCPIntegrationサーバーを追加します。
4. Claudeを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働していることをClaudeから確認します。

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Node.jsとUnityをインストールします。
2. Cursorの設定または設定ファイルを開きます。
3. UnityMCPIntegration用のサーバー設定を挿入します。
4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. CursorのステータスパネルでMCPサーバーの稼働状況を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Node.jsとUnityがインストールされていることを確認します。
2. ClineのMCP設定JSONファイルにアクセスします。
3. MCPサーバーとしてUnityMCPIntegrationを追加します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. Clineの出力やログを確認して連携が有効か検証します。

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理

APIキーや機密情報を安全に管理するには、環境変数を使用し、設定内で参照します。例：

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"],
      "env": {
        "UNITY_API_KEY": "${UNITY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "unityProject": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、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。system MCP設定セクションに、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。“unity-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

当社の見解

UnityMCPIntegrationはAIワークフローとUnityエンジンの強力な橋渡しを提供しますが、リポジトリに明示的なプロンプトやリソース、ツールのドキュメントがないため、すぐに使えるワークフローを求める開発者には即時の利便性がやや制限されます。セットアップは簡単でAPIキーの安全管理に対応している点は利点です。より詳細なドキュメントや事例があれば、さらに使いやすくなるでしょう。

評価: 5/10

MCPスコア