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：

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. 在.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。