Unity MCP 服务器

用于 Unity 游戏开发的模型上下文协议 (MCP) 服务器，使 AI 助手能够通过一组专门的工具与 Unity 项目进行交互。

概述

Unity MCP 服务器在 AI 助手（例如 Cursor AI 或 Claude）和 Unity 项目之间架起了一座桥梁。它提供以下工具：

在 Unity 项目中读取和搜索文件
解析 Unity 场景和预制件
分析 C# 代码并检测错误
以批处理模式运行自动化测试
从模板生成脚本
验证着色器
还有更多...

该服务器设计为以批处理模式与 Unity 一起运行，允许执行需要 Unity 引擎的操作而无需编辑器 GUI。

安装

先决条件

Node.js 16+
Unity 2022.3 LTS 或更新版本（推荐）

设置

克隆此存储库：
git clone https://github.com/GrandMasterK414/unity-smithery-mcp.git cd unity-smithery-mcp
安装依赖项：
npm install
构建项目：
npm run build

配置

服务器使用config包进行配置。编辑config/default.json来调整设置：

{
  "server": {
    "port": 3000,
    "host": "0.0.0.0"
  },
  "unity": {
    "unityPath": "/path/to/Unity/Editor/Unity",
    "projectPath": "/path/to/your/unity/project",
    "timeoutMs": 60000,
    "batchMode": true
  },
  "logging": {
    "level": "info",
    "file": "logs/mcp-server.log",
    "maxSize": 5242880,
    "maxFiles": 5
  },
  "security": {
    "allowedPaths": ["Assets", "ProjectSettings", "Packages"],
    "disallowedCommands": ["rm", "del", "format", "shutdown"]
  }
}

用法

启动服务器

npm start

要在 Smithery 模式下运行：

npm run smithery:start

与人工智能助手一起使用

此服务器主要用于通过 MCP 规范中定义的工具与 AI 助手协同工作。如需集成 Cursor 或 Smithery.ai，请按照其文档连接到此 MCP 服务器。

可用工具

工具名称	描述
`open_file`	读取 Unity 项目中文件的内容
`search_files`	在项目文件中搜索文本模式
`list_assets`	列出特定类型或文件夹中的项目资产
`get_project_info`	获取有关 Unity 项目的高级信息
`parse_scene`	解析 Unity 场景文件以提取游戏对象层次结构
`parse_prefab`	解析 Unity 预制文件以提取组件
`find_in_scenes`	查找包含特定 GameObject 或组件的场景
`analyze_cs_code`	编译 C# 代码以查找编译器错误
`find_references`	查找对 C# 类或方法的引用
`generate_script`	从模板创建一个新的 C# 脚本文件
`validate_shader`	编译着色器并报告错误
`inspect_yaml`	检查 YAML 资产文件
`run_tests`	以批处理模式运行 Unity 的自动化测试
`simulate_playmode`	实验 - 短时间以播放模式运行场景

Docker 支持

包含用于容器化部署的 Dockerfile。构建 Docker 镜像：

docker build -t unity-mcp-server .

运行容器：

docker run -p 3000:3000 -v /path/to/unity/project:/project unity-mcp-server

Smithery.ai 集成

可以使用提供的smithery.yaml配置将此服务器部署在 Smithery.ai 上。

执照

麻省理工学院

贡献

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Unity MCP Server

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先决条件

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配置

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启动服务器

与人工智能助手一起使用

可用工具

Docker 支持

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