BlenderMCP MCP 服务器

“BlenderMCP” MCP 服务器能做什么？

BlenderMCP 是一个 MCP（模型上下文协议）服务器，弥合了流行开源 3D 创作套件 Blender 与 Claude AI 等 AI 助手之间的鸿沟。利用 MCP，BlenderMCP 允许 AI 模型直接与 Blender 交互和控制，实现自动化与基于提示的 3D 建模、实时场景创建和操作。这一集成让开发者和创作者能够简化工作流程，例如通过自然语言提示或 LLM 指令在 Blender 内生成、修改或删除 3D 对象和资产。BlenderMCP 通过自动化重复性 Blender 任务、便捷原型设计与智能资产管理来提升开发效率，并保持 AI 与 Blender 的双向通信。

提示模板列表

• 在现有文档或文件中未明确列出 BlenderMCP 的提示模板。

资源定义列表

• 在现有文档或仓库文件中未明确提供 BlenderMCP 的 MCP 资源定义。

工具列表

• 对象操作：通过 AI 触发的指令，在 Blender 内创建、修改和删除 3D 对象。
• 截图/视口捕捉：允许捕捉 Blender 视口的截图，用于场景理解（如发行说明中描述）。
• Sketchfab 模型搜索/下载：集成 Sketchfab API，可直接在 Blender 中搜索和下载 3D 模型。
• Poly Haven 资产集成：支持从 Poly Haven API 获取资产并导入 Blender。
• 3D 模型生成（Hyper3D Rodin）：通过 Hyper3D Rodin 接口生成 3D 模型。

该 MCP 服务器的使用场景

• 提示辅助 3D 建模：AI 可根据用户提示在 Blender 中生成复杂 3D 模型，减少手动建模工作量。
• 自动化场景创建：通过描述场景，AI 可瞬间搭建并填充 Blender 场景，加快创作流程。
• 资产搜索与导入：通过 AI 指令直接从 Sketchfab 或 Poly Haven 搜索、下载并导入资产。
• 视口分析与反馈：捕捉 Blender 视口截图，用于 AI 驱动的场景分析、反馈或文档记录。
• 模型生成：由 AI 指导，自动使用 Hyper3D Rodin 等生成工具生成全新 3D 模型。

如何设置

Windsurf

1. 确保已满足前置条件（如已安装 Python、Blender）。
2. 打开 Windsurf 配置文件。
3. 使用下方 JSON 片段添加 BlenderMCP 作为 MCP 服务器。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 在 MCP 服务器面板中验证 BlenderMCP 连接。

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

Claude

1. 如未安装，先安装 Blender 与 Python。
2. 编辑 Claude 的 MCP 服务器配置。
3. 按如下命令和参数添加 BlenderMCP。
4. 重启 Claude 或重新加载配置。
5. 在 Claude 的 MCP 区域检查集成是否成功。

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

Cursor

1. 安装 Blender 并配置 Python 环境。
2. 找到 Cursor MCP 配置文件。
3. 按下方所示插入 BlenderMCP 服务器信息。
4. 保存更改并重启 Cursor。
5. 确认 BlenderMCP 已列在活跃 MCP 服务器中。

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

Cline

1. 确保 Blender 和 Python 已正确安装。
2. 打开 Cline MCP 配置文件进行编辑。
3. 添加 BlenderMCP 服务器配置。
4. 保存文件并重启 Cline。
5. 验证 BlenderMCP 是否已连接。

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

安全存储 API 密钥

若需安全使用 API 密钥（如 Sketchfab 或 Poly Haven），请将其存储于环境变量，并在配置中引用：

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

如平台支持，也可添加用户输入：

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

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，先添加 MCP 组件到你的流程并连接 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区，按如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，使用其全部功能。请记得将 “blender-mcp” 替换为实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据上述表格，BlenderMCP 是一个实用且受欢迎的 Blender-AI 集成 MCP 服务器，具有优秀的实用工具和广泛的应用。但在提示模板、资源和高级 MCP 功能文档方面有所欠缺。总体来说，我会给这个 MCP 7/10，实用性和流行度都很高，但文档和功能透明度仍有提升空间。

MCP 评分