Vad gör “UnityMCPIntegration” MCP-servern?

UnityMCPIntegration är en Model Context Protocol (MCP)-server som gör det möjligt för AI-assistenter och agenter att direkt interagera med och styra Unity-spelmotorn. Genom att koppla Unity till externa AI-arbetsflöden ger denna integration utvecklare kraften att automatisera och orkestrera in-game-åtgärder, manipulera scener eller hantera Unity-tillgångar programmatiskt. Servern fungerar som en brygga som låter AI-modeller skicka kommandon, ta emot uppdateringar och manipulera Unity-miljöer i realtid. Detta möjliggör avancerade utvecklings- och testarbetsflöden, såsom automatiserad speltestning, procedurellt innehållsskapande eller dynamisk scenariouppbyggnad – allt AI-drivet. UnityMCPIntegration ökar produktiviteten genom att möjliggöra sofistikerade agentbeteenden i Unity, vilket gör den till ett värdefullt verktyg för spelutvecklare, forskare och alla som utnyttjar AI-drivna Unity-applikationer.

Lista över promptar

Inga promptmallar hittades i de tillgängliga arkivfilerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listades i de tillgängliga arkivfilerna eller README.

Lista över verktyg

Inga specifika verktyg dokumenterades i de tillgängliga filerna. Server.py eller motsvarande implementationsfil saknades eller var inte tillgänglig i den undersökta arkivstrukturen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad speltestning: Låter AI-agenter interagera med Unity-scener för kontinuerlig, automatiserad speltestning, regressionstestning och buggupptäckt, vilket förbättrar spelkvaliteten och minskar manuellt QA-arbete.
• Procedurellt innehållsskapande: Ger AI-modeller möjlighet att dynamiskt skapa eller modifiera spelresurser, nivåer eller scenarion i Unity, vilket främjar snabb prototypframtagning och kreativt experimenterande.
• AI-drivet spelande: Möjliggör integration av AI-assistenter som kan styra NPC:er, anpassa spellogik eller reagera på spelarens åtgärder programmatiskt via Unitys API.
• Simulering och träning: Underlättar användning av Unity som en avancerad simuleringsmiljö för att träna förstärkningsinlärningsagenter eller testa autonoma system.
• Realtidsmanipulation av scener: Ger mekanismer för AI att ändra Unity-scener, tillgångar eller parametrar direkt, vilket stödjer interaktiva demonstrationer eller AI-assisterad design.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js och Unity installerat.
2. Leta upp Windsurfs konfigurationsfil (oftast windsurf.config.json).
3. Lägg till UnityMCPIntegration-servern med ett JSON-utdrag.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera installationen genom att titta i Windsurfs loggar efter lyckad MCP-serverinitiering.

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

Claude

1. Förutsättning: Installera Node.js och Unity.
2. Hitta Claudes MCP-konfigurationsfil (t.ex. claude.config.json).
3. Lägg till UnityMCPIntegration-servern under fältet mcpServers.
4. Starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern körs och är tillgänglig från Claude.

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

Cursor

1. Installera Node.js och Unity.
2. Öppna Cursors inställnings- eller konfigurationsfil.
3. Infoga serverkonfigurationen för UnityMCPIntegration.
4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera MCP-serverns aktivitet i Cursors statuspanel.

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

Cline

1. Kontrollera att Node.js och Unity är installerade.
2. Gå till Clines MCP-konfigurations-JSON-fil.
3. Lägg till UnityMCPIntegration som MCP-server.
4. Spara och starta om Cline.
5. Validera integrationen genom att kontrollera Clines output/loggar.

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

Säkra API-nycklar

För att skydda API-nycklar eller känsliga inloggningsuppgifter, använd miljövariabler och referera till dem i din konfiguration så här:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “unity-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

UnityMCPIntegration erbjuder en kraftfull brygga mellan AI-arbetsflöden och Unity-motorn, men bristen på explicita promptar, resurser och verktygsdokumentation i arkivet begränsar dess omedelbara användbarhet för utvecklare som söker färdiga arbetsflöden. Uppstarten är enkel och stöd för säker hantering av API-nycklar är ett plus. Dock skulle mer detaljerad dokumentation och exempel avsevärt förbättra användbarheten.

Betyg: 5/10

MCP Score