OpenSCAD MCP サーバー

マルチビュー再構築と OpenSCAD を使用してパラメトリック 3D モデルを作成することに重点を置いて、ユーザーがテキスト記述または画像から 3D モデルを生成できるようにするモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーです。

特徴

• AI画像生成: Google GeminiまたはVenice.ai APIを使用してテキストの説明から画像を生成します

• マルチビュー画像生成：再構築のために同じ3Dオブジェクトの複数のビューを作成します

• 画像承認ワークフロー: 再構築前に生成された画像を確認し、承認/拒否する

• 3D再構成: CUDAマルチビューステレオを使用して、承認されたマルチビュー画像を3Dモデルに変換します。

• リモート処理: LAN 内のリモート サーバーで計算負荷の高いタスクを処理します。

• OpenSCAD 統合: OpenSCAD を使用してパラメトリック 3D モデルを生成する

• パラメトリックエクスポート: パラメトリックプロパティを保持する形式でモデルをエクスポートします (CSG、AMF、3MF、SCAD)

• 3Dプリンターの検出: オプションのネットワークプリンターの検出と直接印刷

Related MCP server: Tripo3D MCP

建築

サーバーは Python MCP SDK を使用して構築され、モジュール アーキテクチャに従います。

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/jhacksman/OpenSCAD-MCP-Server.git cd OpenSCAD-MCP-Server

2. 仮想環境を作成します。

   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt

4. OpenSCAD をインストールします。

   • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install openscad

   • macOS: brew install openscad

   • Windows: openscad.orgからダウンロード

5. CUDA Multi-View Stereo をインストールします。

   git clone https://github.com/fixstars/cuda-multi-view-stereo.git cd cuda-multi-view-stereo mkdir build && cd build cmake .. make

6. API キーを設定します。

   • ルートディレクトリに.envファイルを作成する

   • API キーを追加します:

     GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key VENICE_API_KEY=your-venice-api-key # Optional REMOTE_CUDA_MVS_API_KEY=your-remote-api-key # For remote processing

リモート処理のセットアップ

サーバーは、特にCUDAマルチビューステレオ再構成など、計算負荷の高いタスクのリモート処理をサポートします。これにより、LAN内のより高性能なマシンに処理をオフロードできます。

サーバーのセットアップ（CUDA GPU 搭載マシン上）

1. サーバーマシンに CUDA Multi-View Stereo をインストールします。

   git clone https://github.com/fixstars/cuda-multi-view-stereo.git cd cuda-multi-view-stereo mkdir build && cd build cmake .. make

2. リモート CUDA MVS サーバーを起動します。

   python src/main_remote.py

3. サーバーは、Zeroconf を使用してローカル ネットワーク上で自動的に自分自身をアドバタイズします。

クライアント構成

1. .envファイルでリモート処理を構成します。

   REMOTE_CUDA_MVS_ENABLED=True REMOTE_CUDA_MVS_USE_LAN_DISCOVERY=True REMOTE_CUDA_MVS_API_KEY=your-shared-secret-key

2. あるいは、サーバーの URL を直接指定することもできます。

   REMOTE_CUDA_MVS_ENABLED=True REMOTE_CUDA_MVS_USE_LAN_DISCOVERY=False REMOTE_CUDA_MVS_SERVER_URL=http://server-ip:8765 REMOTE_CUDA_MVS_API_KEY=your-shared-secret-key

リモート処理機能

• 自動サーバー検出: ローカルネットワーク上の CUDA MVS サーバーを検索します

• ジョブ管理: 画像のアップロード、ジョブのステータスの追跡、結果のダウンロード

• フォールトトレランス: 自動再試行、サーキットブレーカーパターン、エラー追跡

• 認証: すべてのリモート操作に対する安全なAPIキー認証

• ヘルスモニタリング: 継続的なサーバーのヘルスチェックとステータスレポート

使用法

1. サーバーを起動します。

   python src/main.py

2. サーバーはhttp://localhost:8000で起動します。

3. MCP ツールを使用してサーバーと対話します。

   • generate_image_gemini : Google Gemini API を使用して画像を生成する

     { "prompt": "A low-poly rabbit with black background", "model": "gemini-2.0-flash-exp-image-generation" }

   • generate_multi_view_images : 同じ 3D オブジェクトの複数のビューを生成する

     { "prompt": "A low-poly rabbit", "num_views": 4 }

   • create_3d_model_from_images : 承認されたマルチビュー画像から 3D モデルを作成する

     { "image_ids": ["view_1", "view_2", "view_3", "view_4"], "output_name": "rabbit_model" }

   • create_3d_model_from_text : テキストから 3D モデルへの完全なパイプライン

     { "prompt": "A low-poly rabbit", "num_views": 4 }

   • export_model : モデルを特定の形式でエクスポートする

     { "model_id": "your-model-id", "format": "obj" // or "stl", "ply", "scad", etc. }

   • discover_remote_cuda_mvs_servers : ネットワーク上の CUDA MVS サーバーを検索します

     { "timeout": 5 }

   • get_remote_job_status : リモート処理ジョブのステータスを確認する

     { "server_id": "server-id", "job_id": "job-id" }

   • download_remote_model_result : リモートサーバーから完成したモデルをダウンロードする

     { "server_id": "server-id", "job_id": "job-id", "output_name": "model-name" }

   • discover_printers : ネットワーク上の3Dプリンターを発見する

     {}

   • print_model : 接続されたプリンターでモデルを印刷する

     { "model_id": "your-model-id", "printer_id": "your-printer-id" }

画像生成オプション

サーバーは複数の画像生成オプションをサポートしています。

1. Google Gemini API （デフォルト）：高品質の画像生成にGemini 2.0 Flash Experimentalモデルを使用します

   • 一貫したスタイルでマルチビュー生成をサポート

   • Google Gemini APIキーが必要です

2. Venice.ai API （オプション）：代替画像生成サービス

   • flux-devやfluently-xlを含むさまざまなモデルをサポート

   • Venice.ai APIキーが必要です

3. ユーザー提供画像: 画像生成をスキップして独自の画像を使用する

   • 画像をサーバーに直接アップロードする

   • 既存の写真やレンダリングを扱うのに便利

マルチビューワークフロー

サーバーは、3D 再構築のためのマルチビュー ワークフローを実装します。

1. 画像生成: 同じ 3D オブジェクトの複数のビューを生成します

2. 画像承認: 生成された各画像を確認し、承認/拒否します

3. 3D再構築: CUDA MVSを使用して承認された画像を3Dモデルに変換します。

   • ローカルまたはLAN内のリモートサーバーで処理できます

4. モデルの改良: オプションでOpenSCADを使用してモデルを改良する

リモート処理ワークフロー

リモート処理ワークフローを使用すると、計算負荷の高いタスクをより強力なマシンにオフロードできます。

1. サーバー検出: ネットワーク上の CUDA MVS サーバーを自動的に検出します

2. 画像アップロード: 承認されたマルチビュー画像をリモートサーバーにアップロードします

3. ジョブ処理: CUDA MVSを使用してリモートサーバー上の画像を処理する

4. ステータス追跡: ジョブのステータスと進行状況を監視する

5. 結果ダウンロード: 処理が完了したら完成した3Dモデルをダウンロードします

サポートされているエクスポート形式

サーバーはさまざまな形式でのモデルのエクスポートをサポートしています。

• OBJ : Wavefront OBJ形式（標準3Dモデル形式）

• STL : 標準三角形言語（3Dプリント用）

• PLY : ポリゴンファイル形式（点群およびメッシュ用）

• SCAD : OpenSCAD ソースコード (パラメトリック モデル用)

• CSG : OpenSCAD CSG 形式 (すべてのパラメトリック プロパティを保持)

• AMF : 付加製造ファイル形式（一部のメタデータを保持）

• 3MF : 3D 製造フォーマット (メタデータ付きの STL の最新代替)

ウェブインターフェース

サーバーは次の Web インターフェイスを提供します。

• マルチビュー画像の生成と承認

• 3Dモデルをさまざまな角度からプレビューする

• さまざまな形式でのモデルのダウンロード

http://localhost:8000/ui/でインターフェースにアクセスします。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

貢献

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