UnityMCPIntegration MCP 서버

“UnityMCPIntegration” MCP 서버는 무엇을 하나요?

UnityMCPIntegration은 AI 어시스턴트와 에이전트가 Unity 게임 엔진과 직접 상호작용하고 제어할 수 있도록 해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. Unity와 외부 AI 워크플로우를 연결함으로써, 개발자는 게임 내 액션 자동화, 씬 조작, Unity 자산 관리를 프로그래밍 방식으로 할 수 있습니다. 이 서버는 AI 모델이 명령을 보내고, 업데이트를 받으며, Unity 환경을 실시간으로 조작할 수 있도록 중계 역할을 합니다. 이를 통해 자동화된 게임 테스트, 절차적 콘텐츠 생성, 동적 시나리오 제작 등 AI 기반의 고급 개발 및 테스트 워크플로우를 구현할 수 있습니다. UnityMCPIntegration은 Unity 내에서 정교한 에이전트 행동을 가능하게 하므로 게임 개발자, 연구자, AI 기반 Unity 애플리케이션을 활용하는 모든 이들에게 가치 있는 도구입니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에서 프롬프트 템플릿이 발견되지 않았습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 README에 명시적인 MCP 리소스가 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 파일에서 별도의 도구가 문서화되어 있지 않습니다. server.py 또는 이에 상응하는 구현 파일이 저장소 구조에서 없거나 접근 불가했습니다.

이 MCP 서버의 활용 예시

• 자동화 게임 테스트: AI 에이전트가 Unity 씬과 상호작용하여 지속적인 자동 플레이테스트, 회귀 테스트, 버그 탐지를 수행, 게임 품질을 높이고 수동 QA 노력을 줄여줍니다.
• 절차적 콘텐츠 생성: AI 모델이 Unity 내에서 게임 자산, 레벨, 시나리오를 동적으로 생성/수정하여 빠른 프로토타이핑 및 창의적 실험을 가능하게 합니다.
• AI 기반 게임플레이: AI 어시스턴트가 NPC를 제어하거나 게임 로직에 개입, 플레이어 행동에 프로그래밍 방식으로 반응하도록 Unity API를 통해 통합할 수 있습니다.
• 시뮬레이션 및 트레이닝: Unity를 강화학습 에이전트 훈련이나 자율 시스템 테스트용 풍부한 시뮬레이션 환경으로 활용할 수 있습니다.
• 실시간 씬 조작: AI가 Unity 씬, 자산, 파라미터 등을 실시간 수정할 수 있어, 인터랙티브 데모나 AI 지원 디자인에 적합합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Unity가 설치되어 있어야 합니다.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. JSON 스니펫을 사용해 UnityMCPIntegration 서버 항목을 추가하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 로그에서 MCP 서버 초기화 성공 여부를 확인하세요.

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

Claude

1. 사전 준비: Node.js와 Unity를 설치하세요.
2. Claude의 MCP 설정 파일(예: claude.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 필드에 UnityMCPIntegration 서버를 추가하세요.
4. Claude를 재시작하세요.
5. Claude에서 MCP 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

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

Cursor

1. Node.js와 Unity를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 또는 구성 파일을 여세요.
3. UnityMCPIntegration 서버 구성을 삽입하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 상태 패널에서 MCP 서버 동작을 확인하세요.

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

Cline

1. Node.js와 Unity가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 설정 JSON 파일에 접근하세요.
3. UnityMCPIntegration을 MCP 서버로 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline의 출력/로그를 통해 통합을 확인하세요.

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

API 키 보안

API 키 등 민감한 자격 정보를 안전하게 관리하려면 환경 변수를 사용하고 설정에서 다음과 같이 참조하세요:

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

플로우 내 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력합니다:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “unity-mcp” 부분은 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인 MCP 서버의 URL로 변경해야 합니다.

개요

의견

UnityMCPIntegration은 AI 워크플로우와 Unity 엔진을 연결하는 강력한 브릿지를 제공하지만, 저장소에 명시적인 프롬프트, 리소스, 도구 문서가 부족해 바로 사용 가능한 워크플로우를 원하는 개발자에게는 즉시 활용성이 제한됩니다. 설치는 간단하고, API 키 보안 관리 지원은 장점입니다. 그러나 더 자세한 문서와 예시가 제공된다면 활용성이 크게 향상될 것입니다.

평점: 5/10

MCP 점수