BlenderMCP MCP 서버

“BlenderMCP” MCP 서버는 무엇을 하나요?

BlenderMCP는 오픈소스 3D 제작 소프트웨어인 Blender와 Claude AI 같은 AI 어시스턴트를 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. MCP를 활용해 BlenderMCP는 AI 모델이 Blender와 직접 상호작용하고 제어할 수 있도록 하여 자동화 및 프롬프트 기반 3D 모델링, 실시간 씬 생성 및 조작을 가능하게 합니다. 이 통합을 통해 개발자와 크리에이터는 자연어 프롬프트 또는 LLM 기반 명령으로 Blender 내에서 3D 객체와 에셋의 생성, 수정, 삭제 등 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. BlenderMCP는 반복적인 Blender 작업의 자동화, 빠른 프로토타이핑, 지능형 에셋 관리를 지원하며, AI와 Blender 간의 양방향 통신을 유지합니다.

프롬프트 목록

• BlenderMCP에 대한 명시적인 프롬프트 템플릿은 사용 가능한 문서나 파일에서 별도로 제공되지 않았습니다.

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리소스 목록

• BlenderMCP에 대한 명시적인 MCP 리소스 정의는 문서나 저장소 파일에서 제공되지 않았습니다.

도구 목록

• 객체 조작(Object Manipulation): AI 명령을 통해 Blender 내 3D 객체의 생성, 수정, 삭제를 지원합니다.
• 스크린샷/뷰포트 캡처: Blender 뷰포트의 스크린샷을 촬영하여 씬 이해에 활용할 수 있습니다(릴리즈 노트 참고).
• Sketchfab 모델 검색/다운로드: Sketchfab API와 연동하여 3D 모델을 Blender로 직접 검색하고 다운로드합니다.
• Poly Haven 에셋 통합: Poly Haven API에서 에셋을 받아와 Blender에 임포트할 수 있습니다.
• 3D 모델 생성(Hyper3D Rodin): Hyper3D Rodin 인터페이스를 활용하여 3D 모델을 생성할 수 있습니다.

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MCP 서버 활용 예시

• 프롬프트 기반 3D 모델링: AI가 사용자 프롬프트를 바탕으로 복잡한 3D 모델을 Blender에서 자동 생성하여 수작업을 대폭 줄입니다.
• 자동 씬 생성: AI에게 씬을 설명하면 즉시 Blender 씬을 세팅하고 구성할 수 있어 창작 과정을 가속화합니다.
• 에셋 검색 및 임포트: Sketchfab이나 Poly Haven에서 에셋을 검색, 다운로드, 임포트까지 AI 명령으로 처리합니다.
• 뷰포트 분석 및 피드백: Blender 뷰포트 스크린샷을 캡처하여 AI가 씬을 분석하거나 피드백, 문서화에 활용합니다.
• 모델 생성: Hyper3D Rodin 등 생성형 도구와 AI 지시로 새로운 3D 모델을 자동 생성합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 필수 조건이 충족되었는지 확인하세요(예: Python, Blender 설치).
2. Windsurf 구성 파일을 엽니다.
3. 아래 JSON 스니펫을 활용하여 BlenderMCP를 MCP 서버로 추가하세요.
4. 구성 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버 패널에서 BlenderMCP 연결을 확인하세요.

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

Claude

1. Blender와 Python이 설치되어 있지 않다면 먼저 설치하세요.
2. Claude의 MCP 서버 구성 파일을 수정합니다.
3. 제공된 명령과 인수를 사용하여 BlenderMCP를 추가하세요.
4. Claude를 재시작하거나 구성을 다시 불러옵니다.
5. Claude의 MCP 섹션에서 정상적으로 통합되었는지 확인하세요.

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

Cursor

1. Blender를 설치하고 Python 환경을 세팅하세요.
2. Cursor MCP 구성 파일의 위치를 찾으세요.
3. 아래와 같이 BlenderMCP 서버 정보를 입력하세요.
4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. BlenderMCP가 활성 MCP 서버 목록에 나타나는지 확인합니다.

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

Cline

1. Blender와 Python이 제대로 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 구성 파일을 열어 수정합니다.
3. BlenderMCP 서버 구성을 추가하세요.
4. 파일을 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. BlenderMCP가 연결되었는지 검증하세요.

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

API 키 보안 처리

Sketchfab 또는 Poly Haven용 API 키를 안전하게 사용하려면, 환경 변수로 저장 후 구성에서 참조하세요:

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

플랫폼에서 지원된다면 사용자 입력도 추가할 수 있습니다:

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

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “blender-mcp” 이름과 URL은 실제 MCP 서버 정보로 변경해야 합니다.

개요

위 표를 바탕으로 BlenderMCP는 Blender-AI 통합에 실용적이고 널리 사용되는 MCP 서버입니다. 실용적인 도구와 높은 활용도를 자랑하지만, 프롬프트·리소스 및 고급 MCP 기능에 대한 문서화가 부족합니다. 전체적으로 유용성과 인기를 고려해 7/10 점수를 줄 수 있지만, 문서화와 기능 투명성에 개선의 여지가 있습니다.

MCP 점수