Ollama 통합을 통한 Unity MCP
Ollama를 통해 Unity와 로컬 대용량 언어 모델(LLM) 간의 원활한 통신을 지원하는 Unity MCP(Model Context Protocol) 패키지입니다. 이 패키지는 justinpbarnett/unity-mcp를 확장하여 로컬 LLM과 연동되므로 개발자는 클라우드 기반 LLM에 의존하지 않고도 워크플로를 자동화하고, 애셋을 조작하고, Unity 에디터를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있습니다.
개요
Ollama 통합을 통한 Unity MCP는 다음 간의 양방향 통신 채널을 제공합니다.
Unity(C#를 통해)
Python MCP 서버
Ollama를 통해 운영되는 지역 LLM
이를 통해 다음이 가능합니다.
자산 관리 : Unity 자산을 프로그래밍 방식으로 생성, 가져오기 및 조작
장면 제어 : 장면, 객체 및 해당 속성 관리
재료 편집 : 재료 및 해당 속성 수정
스크립트 통합 : Unity 스크립트 보기, 생성 및 업데이트
편집기 자동화 : 실행 취소, 다시 실행, 재생 및 빌드와 같은 Unity 편집기 기능을 제어합니다.
인터넷 연결이나 API 키가 필요 없이, 자체 로컬 LLM을 통해 모두 구동됩니다.
Related MCP server: Unity MCP Server
지원 모델
이 구현은 다음 Ollama 모델에서 작동하도록 특별히 구성되었습니다.
deepseek-r1:14b - 강력한 추론 기능을 갖춘 140억 개의 매개변수 모델
gemma3:12b - 우수한 일반 기능을 갖춘 Google의 120억 매개변수 모델
Unity MCP 창에서 이러한 모델 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.
설치(자산 방식)
Unity 패키지 관리자 호환성 문제로 인해 Asset Method를 사용하여 설치하는 것이 좋습니다.
필수 조건
Unity 2020.3 LTS 이상
Python 3.10 이상
시스템에 Ollama가 설치되었습니다
Ollama에서 가져온 LLM 모델은 다음과 같습니다.
ollama pull deepseek-r1:14bollama pull gemma3:12b
1단계: 편집기 스크립트 다운로드 및 설치
이 저장소를 다운로드하거나 복제하세요:
지엑스피1
Unity 프로젝트의 Assets 디렉토리에 폴더를 만듭니다.
Assets/UnityMCPOllama복제된 저장소에서
Editor폴더를 Unity 프로젝트로 복사합니다.# Copy the entire Editor folder [Repository]/Editor → Assets/UnityMCPOllama/Editor폴더 구조가 올바른지 확인하세요.
Assets/ UnityMCPOllama/ Editor/ MCPEditorWindow.cs UnityMCPBridge.csUnity에서 스크립트를 가져와 컴파일하도록 하세요.
2단계: Python 환경 설정
Python 환경을 위한 폴더를 만듭니다(Unity 프로젝트 외부):
mkdir PythonMCP cd PythonMCP복제된 저장소에서 Python 폴더를 복사합니다.
cp -r [Repository]/Python .가상 환경을 만들고 활성화하세요.
# Create a virtual environment python -m venv venv # Activate the virtual environment # On Windows: venv\Scripts\activate # On macOS/Linux: source venv/bin/activate종속성 설치:
cd Python pip install -e .
3단계: Ollama 구성
Ollama가 시스템에 설치되어 실행 중인지 확인하세요.
지원되는 모델을 가져옵니다.
ollama pull deepseek-r1:14b ollama pull gemma3:12bOllama 서버 시작:
ollama serve
Ollama와 함께 Unity MCP 사용
1단계: Unity Bridge 시작
Unity 프로젝트를 엽니다
MCP 창을 열려면
Window > Unity MCP로 이동하세요.Unity 브리지를 시작하려면 Start Bridge 버튼을 클릭하세요.
2단계: Python 서버 시작
명령 프롬프트나 터미널을 엽니다
Python 환경으로 이동합니다.
cd PythonMCP가상 환경을 활성화합니다.
# On Windows: venv\Scripts\activate # On macOS/Linux: source venv/bin/activatePython 디렉토리로 이동하여 서버를 시작합니다.
cd Python python server.py
3단계: Ollama 설정 구성
Unity MCP 창에서 Ollama 구성 섹션을 찾으세요.
다음 설정을 확인하거나 업데이트하세요.
호스트 : localhost (기본값)
포트 : 11434 (기본값)
모델 :
deepseek-r1:14b또는gemma3:12b선택하세요온도 : 필요에 따라 조절하세요 (0.0-1.0)
Ollama 구성 적용을 클릭하세요
4단계: 채팅 인터페이스 사용
Unity MCP 창에서 채팅 인터페이스 표시 버튼을 클릭하세요.
메시지 필드에 지침을 입력하세요
요청을 처리하려면 보내기를 클릭하세요.
예시 프롬프트:
"(0, 1, 0) 위치에 빨간색 큐브를 만듭니다."
"장면에 구를 추가하고 파란색 재질을 적용합니다"
"현재 장면의 모든 객체를 나열합니다"
"간단한 동작 스크립트를 작성하여 큐브에 붙이세요"
연결 상태 표시기
Unity MCP 창은 각 구성 요소에 대한 상태 정보를 제공합니다.
Python 서버 상태 : Python 서버가 실행 중인지 여부를 나타냅니다.
녹색: 연결됨
노란색: 연결되었지만 문제가 있음
빨간색: 연결되지 않음
Unity Bridge 상태 : Unity 소켓 서버가 실행 중인지 여부를 표시합니다.
실행 중: Unity가 연결을 수신 중입니다.
중지됨: Unity 소켓 서버가 활성화되지 않았습니다.
Ollama 상태 : Ollama와의 연결 상태를 보여줍니다.
연결됨: Ollama 서버에 성공적으로 연결되었습니다.
연결 안 됨: Ollama에 연결할 수 없습니다.
문제 해결
일반적인 문제
Python 서버의 "연결되지 않음" 상태
Python 서버가 실행 중인지 확인하세요(
python server.py)Python 콘솔에서 오류를 확인하세요
Unity Bridge가 실행 중인지 확인하세요
Unity MCP 메뉴를 찾을 수 없습니다
편집기 스크립트가 프로젝트에 제대로 가져왔는지 확인하세요.
Unity 콘솔에서 오류를 확인하세요.
필요한 경우 Unity를 다시 시작하세요
올라마 연결 문제
ollama serve사용하여 Ollama가 실행 중인지 확인하세요.모델이 제대로 당겨졌는지 확인하세요
방화벽이 포트 11434를 차단하지 않는지 확인하세요.
MCP 명령 실행 실패
자세한 오류 메시지는 Python 콘솔에서 확인하세요.
Unity Bridge가 실행 중인지 확인하세요
프롬프트가 명확하고 구체적인지 확인하세요.
Python 환경에 대한 명시적 설정 지침
Python 환경 설정에 문제가 발생하는 경우:
Python 3.10 이상을 설치하세요
ollama.ai 에서 Ollama를 설치하세요
Python 환경을 위한 전용 디렉토리를 만듭니다.
mkdir C:\PythonMCP cd C:\PythonMCP이 저장소를 복제하거나 다운로드하여 Python 폴더를 복사하세요.
git clone https://github.com/ZundamonnoVRChatkaisetu/unity-mcp-ollama.git copy unity-mcp-ollama\Python .가상 환경 만들기:
python -m venv venv가상 환경을 활성화합니다.
venv\Scripts\activate종속성 설치:
cd Python pip install -e .서버를 실행합니다:
python server.py
성능 고려 사항
로컬 LLM 성능은 하드웨어에 따라 달라집니다.
deepseek-r1:14b 의 경우: 권장 최소 12GB VRAM
gemma3:12b 의 경우: 권장 최소 10GB VRAM
CPU 전용 작업이 가능하지만 속도가 상당히 느립니다.
기여하다
기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출하거나 이슈를 개설해 주세요.
특허
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.
감사의 말
로컬 LLM 통합을 위해 Ollama 사용