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Glama

OpenSCAD MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器,使用户能够从文本描述或图像生成 3D 模型,重点是使用多视图重建和 OpenSCAD 创建参数化 3D 模型。

特征

  • AI 图像生成:使用 Google Gemini 或 Venice.ai API 根据文本描述生成图像

  • 多视图图像生成:创建同一 3D 对象的多个视图以进行重建

  • 图像审批工作流程:重建前审查并批准/拒绝生成的图像

  • 3D 重建:使用 CUDA 多视图立体技术将批准的多视图图像转换为 3D 模型

  • 远程处理:在局域网内的远程服务器上处理计算密集型任务

  • OpenSCAD 集成:使用 OpenSCAD 生成参数化 3D 模型

  • 参数导出:以保留参数属性的格式导出模型(CSG、AMF、3MF、SCAD)

  • 3D 打印机发现:可选的网络打印机发现和直接打印

建筑学

该服务器使用 Python MCP SDK 构建,并遵循模块化架构:

openscad-mcp-server/ ├── src/ │ ├── main.py # Main application │ ├── main_remote.py # Remote CUDA MVS server │ ├── ai/ # AI integrations │ │ ├── gemini_api.py # Google Gemini API for image generation │ │ └── venice_api.py # Venice.ai API for image generation (optional) │ ├── models/ # 3D model generation │ │ ├── cuda_mvs.py # CUDA Multi-View Stereo integration │ │ └── code_generator.py # OpenSCAD code generation │ ├── workflow/ # Workflow components │ │ ├── image_approval.py # Image approval mechanism │ │ └── multi_view_to_model_pipeline.py # Complete pipeline │ ├── remote/ # Remote processing │ │ ├── cuda_mvs_client.py # Client for remote CUDA MVS processing │ │ ├── cuda_mvs_server.py # Server for remote CUDA MVS processing │ │ ├── connection_manager.py # Remote connection management │ │ └── error_handling.py # Error handling for remote processing │ ├── openscad_wrapper/ # OpenSCAD CLI wrapper │ ├── visualization/ # Preview generation and web interface │ ├── utils/ # Utility functions │ └── printer_discovery/ # 3D printer discovery ├── scad/ # Generated OpenSCAD files ├── output/ # Output files (models, previews) │ ├── images/ # Generated images │ ├── multi_view/ # Multi-view images │ ├── approved_images/ # Approved images for reconstruction │ └── models/ # Generated 3D models ├── templates/ # Web interface templates └── static/ # Static files for web interface

安装

  1. 克隆存储库:

    git clone https://github.com/jhacksman/OpenSCAD-MCP-Server.git cd OpenSCAD-MCP-Server
  2. 创建虚拟环境:

    python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  3. 安装依赖项:

    pip install -r requirements.txt
  4. 安装OpenSCAD:

    • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install openscad

    • macOS: brew install openscad

    • Windows:从openscad.org下载

  5. 安装 CUDA 多视图立体:

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

    • 在根目录中创建一个.env文件

    • 添加您的 API 密钥:

      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

远程处理设置

该服务器支持远程处理计算密集型任务,尤其是 CUDA 多视图立体重建。这允许您将处理任务转移到局域网内更强大的机器上。

服务器设置(在装有 CUDA GPU 的机器上)

  1. 在服务器机器上安装 CUDA Multi-View Stereo:

    git clone https://github.com/fixstars/cuda-multi-view-stereo.git cd cuda-multi-view-stereo mkdir build && cd build cmake .. make
  2. 启动远程 CUDA MVS 服务器:

    python src/main_remote.py
  3. 服务器将使用 Zeroconf 在本地网络上自动宣传自己。

客户端配置

  1. .env文件中配置远程处理:

    REMOTE_CUDA_MVS_ENABLED=True REMOTE_CUDA_MVS_USE_LAN_DISCOVERY=True REMOTE_CUDA_MVS_API_KEY=your-shared-secret-key
  2. 或者,您可以直接指定服务器 URL:

    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

远程处理功能

  • 自动服务器发现:在本地网络上查找 CUDA MVS 服务器

  • 作业管理:上传图像、跟踪作业状态和下载结果

  • 容错:自动重试、断路器模式和错误跟踪

  • 身份验证:所有远程操作的安全 API 密钥身份验证

  • 健康监控:持续的服务器健康检查和状态报告

用法

  1. 启动服务器:

    python src/main.py
  2. 服务器将在http://localhost:8000上启动

  3. 使用 MCP 工具与服务器交互:

    • generate_image_gemini :使用 Google Gemini API 生成图像

      { "prompt": "A low-poly rabbit with black background", "model": "gemini-2.0-flash-exp-image-generation" }
    • generate_multi_view_images :生成同一 3D 对象的多个视图

      { "prompt": "A low-poly rabbit", "num_views": 4 }
    • create_3d_model_from_images :根据批准的多视图图像创建 3D 模型

      { "image_ids": ["view_1", "view_2", "view_3", "view_4"], "output_name": "rabbit_model" }
    • create_3d_model_from_text :从文本到 3D 模型的完整流程

      { "prompt": "A low-poly rabbit", "num_views": 4 }
    • export_model :将模型导出为特定格式

      { "model_id": "your-model-id", "format": "obj" // or "stl", "ply", "scad", etc. }
    • discover_remote_cuda_mvs_servers :在您的网络上查找 CUDA MVS 服务器

      { "timeout": 5 }
    • get_remote_job_status :检查远程处理作业的状态

      { "server_id": "server-id", "job_id": "job-id" }
    • download_remote_model_result :从远程服务器下载完成的模型

      { "server_id": "server-id", "job_id": "job-id", "output_name": "model-name" }
    • discover_printers :在网络上发现 3D 打印机

      {}
    • print_model :在连接的打印机上打印模型

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

图像生成选项

服务器支持多种图像生成选项:

  1. Google Gemini API (默认):使用 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型生成高质量图像

    • 支持多视图生成,风格一致

    • 需要 Google Gemini API 密钥

  2. Venice.ai API (可选):替代图像生成服务

    • 支持多种模型,包括 flux-dev 和 fluently-xl

    • 需要 Venice.ai API 密钥

  3. 用户提供的图像:跳过图像生成并使用您自己的图像

    • 直接将图像上传到服务器

    • 适用于处理现有照片或渲染图

多视图工作流程

服务器实现了3D重建的多视图工作流程:

  1. 图像生成:生成同一 3D 对象的多个视图

  2. 图像批准:审查并批准/拒绝每个生成的图像

  3. 3D 重建:使用 CUDA MVS 将批准的图像转换为 3D 模型

    • 可以在本地或 LAN 内的远程服务器上处理

  4. 模型细化:可选择使用 OpenSCAD 细化模型

远程处理工作流程

远程处理工作流程允许您将计算密集型任务卸载到更强大的机器上:

  1. 服务器发现:自动发现网络上的 CUDA MVS 服务器

  2. 图像上传:将批准的多视图图像上传到远程服务器

  3. 作业处理:使用 CUDA MVS 处理远程服务器上的图像

  4. 状态跟踪:监控工作状态和进度

  5. 结果下载:处理完成后下载完成的3D模型

支持的导出格式

服务器支持导出多种格式的模型:

  • OBJ :Wavefront OBJ格式(标准3D模型格式)

  • STL :标准三角语言(用于3D打印)

  • PLY :多边形文件格式(用于点云和网格)

  • SCAD :OpenSCAD 源代码(用于参数模型)

  • CSG :OpenSCAD CSG 格式(保留所有参数属性)

  • AMF :增材制造文件格式(保留一些元数据)

  • 3MF :3D 制造格式(带有元数据的 STL 的现代替代品)

Web 界面

该服务器提供了一个 Web 界面用于:

  • 生成和批准多视图图像

  • 从不同角度预览 3D 模型

  • 下载各种格式的模型

访问界面http://localhost:8000/ui/

执照

麻省理工学院

贡献

欢迎贡献代码!欢迎提交 Pull 请求。

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/jhacksman/OpenSCAD-MCP-Server'

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