UnityMCPIntegration MCP Server

Co robi serwer MCP „UnityMCPIntegration”?

UnityMCPIntegration to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI i agentom bezpośrednią interakcję oraz kontrolę nad silnikiem gry Unity. Łącząc Unity z zewnętrznymi workflow AI, integracja ta pozwala deweloperom automatyzować i orkiestrwać działania w grze, manipulować scenami lub zarządzać zasobami Unity programistycznie. Serwer działa jako pośrednik, pozwalając modelom AI przesyłać komendy, odbierać aktualizacje i manipulować środowiskami Unity w czasie rzeczywistym. Umożliwia to zaawansowane workflow deweloperskie i testowe, takie jak automatyczne testowanie gier, generowanie proceduralnej zawartości lub dynamiczne tworzenie scenariuszy, wszystko napędzane przez AI. UnityMCPIntegration zwiększa produktywność, umożliwiając zaawansowane zachowania agentowe w Unity, czyniąc go cennym narzędziem dla twórców gier, badaczy i wszystkich wykorzystujących aplikacje AI w Unity.

Lista promptów

Nie znaleziono szablonów promptów w dostępnych plikach repozytorium ani dokumentacji.

Lista zasobów

W dostępnych plikach repozytorium ani README nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dostępnych plikach nie udokumentowano żadnych konkretnych narzędzi. Plik server.py lub jego odpowiednik nie był obecny lub dostępny w strukturze repozytorium.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Automatyczne testowanie gier: Pozwala agentom AI na interakcję ze scenami Unity w celu ciągłego, automatycznego testowania, regresji i wykrywania błędów, podnosząc jakość gry i ograniczając ręczne testy QA.
• Generowanie zawartości proceduralnej: Umożliwia modelom AI dynamiczne tworzenie lub modyfikację zasobów gry, poziomów lub scenariuszy w Unity, wspierając szybki prototyping i kreatywne eksperymenty.
• Rozgrywka sterowana przez AI: Umożliwia integrację asystentów AI, którzy mogą sterować NPC, adaptować logikę gry lub reagować na działania gracza programistycznie przez API Unity.
• Symulacje i trening: Ułatwia wykorzystanie Unity jako bogatego środowiska symulacyjnego do trenowania agentów uczenia przez wzmacnianie lub testowania systemów autonomicznych.
• Manipulacja sceną w czasie rzeczywistym: Zapewnia mechanizmy pozwalające AI modyfikować sceny, zasoby lub parametry Unity na bieżąco, wspierając interaktywne dema lub projektowanie wspomagane przez AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz Unity.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (zazwyczaj windsurf.config.json).
3. Dodaj wpis serwera UnityMCPIntegration używając fragmentu JSON.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację sprawdzając logi Windsurf pod kątem pomyślnej inicjalizacji serwera MCP.

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

Claude

1. Wymagania: Zainstaluj Node.js i Unity.
2. Znajdź plik konfiguracyjny MCP Claude (np. claude.config.json).
3. Dodaj serwer UnityMCPIntegration pod polem mcpServers.
4. Zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer MCP działa i jest dostępny z poziomu Claude.

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

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz Unity.
2. Otwórz ustawienia lub plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw konfigurację serwera UnityMCPIntegration.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź aktywność serwera MCP w panelu statusu Cursor.

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

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i Unity są zainstalowane.
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego MCP Cline (JSON).
3. Dodaj UnityMCPIntegration jako serwer MCP.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj integrację sprawdzając wyjście/logi Cline.

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

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API lub wrażliwe dane uwierzytelniające, użyj zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w konfiguracji w następujący sposób:

{
  "mcpServers": {
    "unity-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quazaai/unitymcpintegration@latest"],
      "env": {
        "UNITY_API_KEY": "${UNITY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "unityProject": "/sciezka/do/twojego/projektu"
      }
    }
  }
}

Jak użyć tego MCP we flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji MCP w systemie wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “unity-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres MCP.

Przegląd

Nasza opinia

UnityMCPIntegration stanowi potężny most między workflow AI a silnikiem Unity, jednak brak jawnych promptów, zasobów i dokumentacji narzędzi w repozytorium ogranicza jego użyteczność dla deweloperów oczekujących gotowych workflow. Konfiguracja jest prosta, a wsparcie bezpiecznego przechowywania kluczy API to plus. Bardziej szczegółowa dokumentacja i przykłady znacznie poprawiłyby użyteczność.

Ocena: 5/10

Ocena MCP