gNucleus Text To CAD MCP Server

Co robi serwer “gNucleus Text To CAD” MCP?

Serwer gNucleus Text To CAD MCP to most, który umożliwia asystentom AI oraz narzędziom opartym na LLM generowanie modeli CAD (Computer-Aided Design) bezpośrednio z opisów w języku naturalnym. Łącząc się z API gNucleus GenAI, serwer ten pozwala deweloperom i klientom AI tłumaczyć tekstowe lub obrazowe prompt’y na edytowalne części lub zespoły CAD. Usprawnia to przepływy pracy inżynierów, projektantów i deweloperów, umożliwiając szybkie prototypowanie, generowanie projektów oraz współpracę poprzez proste instrukcje językowe. Serwer udostępnia tę funkcjonalność przez Model Context Protocol (MCP), dzięki czemu można go łatwo zintegrować z różnymi narzędziami deweloperskimi i środowiskami AI, znacząco zwiększając automatyzację i efektywność procesów projektowych.

Lista promptów

• Text to CAD
  Zdefiniuj prompt w języku naturalnym opisujący część CAD do wygenerowania, np. “narysuj blok w CAD” lub “narysuj wałek zębaty z number_teeth=20”.
• Text to Assembly
  Użyj promptu w stylu “Wygeneruj łożysko stożkowe”, aby stworzyć bardziej złożone zespoły.
• (Nie ma wyszczególnionych szablonów promptów, powyższe przykłady pokazują stosowaną formę.)

Lista zasobów

(W repozytorium nie udokumentowano żadnych zasobów MCP.)

Lista narzędzi

• text_to_cad(input: str)
  • Generuje model CAD na podstawie podanego tekstu używając modeli gNucleus GenAI. Wynik zawiera kluczowe parametry, opis oraz współdzielony link do podglądu modelu 3D (wygasa po 24 godzinach).

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Szybkie prototypowanie CAD z tekstu
  • Natychmiast generuj części lub zespoły CAD, opisując je w języku naturalnym, co przyspiesza prototypowanie i burzę mózgów dla inżynierów oraz projektantów.
• Iteracyjna praca zespołowa nad projektem
  • Wiele osób może proponować zmiany lub nowe części tekstowo, usprawniając zespołową pracę nad projektem i cykle feedbacku.
• Automatyczne tworzenie zespołów
  • Automatyzuj tworzenie złożonych zespołów (np. łożysk, przekładni) prostymi promptami, zmniejszając ilość ręcznej pracy w CAD i ryzyko błędów.
• Narzędzia edukacyjne
  • Wzbogacaj naukę inżynierii lub projektowania, umożliwiając studentom interaktywne poznawanie pojęć CAD przez polecenia tekstowe.
• Wielojęzyczne projektowanie CAD
  • Obsługuje prompt’y w wielu językach (np. chiński, hiszpański), czyniąc generowanie CAD dostępnym dla osób nieanglojęzycznych.

Jak skonfigurować

Windsurf

(W repozytorium brak dokumentacji dotyczącej konfiguracji pod Windsurf.)

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona w wersji 3.7+ oraz wymagane zależności w środowisku wirtualnym lub globalnym.
2. Pobierz swój klucz API gNucleus i skonfiguruj plik .env zgodnie z wymaganiami.
3. Dodaj lub zaktualizuj swój plik claude_desktop_config.json:
   • Dla środowiska wirtualnego:

     {
       "mcpServers": {
         "gnucleus": {
           "command": "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/text-to-cad-mcp/.venv/bin/python",
           "args": [
             "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/text-to-cad-mcp/main.py"
           ],
           "workingDirectory": "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/text-to-cad-mcp",
           "env": {
             "GNUCLEUS_HOST": "genai.gnucleus.ai",
             "GNUCLEUS_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
           }
         }
       }
     }
     

   • Dla środowiska globalnego:

     {
       "mcpServers": {
         "gnucleus": {
           "command": "python",
           "args": [
             "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/text-to-cad-mcp/main.py"
           ],
           "workingDirectory": "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/text-to-cad-mcp",
           "env": {
             "GNUCLEUS_HOST": "genai.gnucleus.ai",
             "GNUCLEUS_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
           }
         }
       }
     }
     

4. Zapisz konfigurację i (ponownie) uruchom Claude Desktop.
5. Zweryfikuj, że serwer MCP działa i jest dostępny.

Zabezpieczenie kluczy API

• Klucze API są przechowywane w sekcji env konfiguracji. Przykład:

  "env": {
    "GNUCLEUS_HOST": "genai.gnucleus.ai",
    "GNUCLEUS_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
  }
  

Cursor

(W repozytorium brak dokumentacji dotyczącej konfiguracji pod Cursor.)

Cline

(W repozytorium brak dokumentacji dotyczącej konfiguracji pod Cline.)

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wpisz dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "gnucleus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić "gnucleus" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnej dokumentacji serwer gNucleus Text To CAD MCP wypada bardzo dobrze pod względem użyteczności i przejrzystości, ale brakuje mu definicji zasobów oraz niektórych zaawansowanych funkcji MCP. Jest bardzo użyteczny w swoim głównym zastosowaniu, lecz nie jest w pełni wyposażony we wszystkie funkcje MCP.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniam ten serwer MCP na 6/10. Jest solidny w swoim głównym celu (generowanie modeli CAD z tekstu) i gotowy do integracji, ale brakuje mu niektórych zaawansowanych funkcji MCP (zasoby, korzenie, wsparcie sampling) oraz instrukcji wdrożenia dla niektórych platform.