ユニティ-MCP

Name: Unity-MCP
Author: TSavo

モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用した Unity と AI アシスタント間のブリッジ。

概要

Unity-MCPは、Unityゲーム開発向けのモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）のオープンソース実装です。AIアシスタントが標準化されたインターフェースを介してUnityゲーム環境と対話できるようにすることで、AIを活用したゲーム開発、自動テスト、シーン分析、ランタイムデバッグが可能になります。

建築

永続性のために AILogger を使用するようにアーキテクチャが簡素化され、別個のサーバーコンポーネントが不要になりました。

AI Assistant <-> Unity-MCP STDIO Client <-> Unity Client <-> AILogger

AIアシスタント:MCPプロトコルを使用してUnity-MCP STDIOクライアントと通信します。
Unity-MCP STDIOクライアント: コマンドをUnityクライアントに転送し、結果をAILoggerに保存します。
Unityクライアント: Unityでコマンドを実行し、結果を返します
AILogger : ログと結果を後から取得できるように保存します

Unity-MCP STDIOクライアントは、コード実行とクエリの両方のエンドポイントを提供するUnityクライアントと直接通信します。クエリツールは、クエリをreturn文でラップすることで、コード実行に変換します。

Related MCP server: Advanced Unity MCP

特徴

Unity ランタイム環境で C# コードを実行する
ゲームオブジェクトとそのコンポーネントを検査する
シーンの階層と構造を分析する
テストを実行して結果を受け取る
ゲームオブジェクトとコンポーネントのメソッドを呼び出す
実行中にゲームの状態を変更する

展開オプション

Unity エディター拡張機能: ゲーム実行サイクルを超えて存続するエディター拡張機能
Dockerコンテナ: ネットワーク経由でUnityと通信するコンテナ化されたバージョン
NPX パッケージ: NPX 経由でインストールおよび実行できる Node.js パッケージ

ドキュメント

MCP アーキテクチャ: MCP アーキテクチャと名前空間の概要
MCP STDIO クライアント: MCP STDIO クライアントとそのログ機能に関する情報
クエリツール: クエリツールとその仕組みに関する詳細情報
AILogger 統合: AILogger 統合の詳細情報
APIリファレンス: APIエンドポイントの詳細情報
インストールガイド: Unity-MCP のインストールと設定の手順
開発ガイド: 開発環境とワークフローに関する情報
ホットリロードガイド:開発環境でのホットリロードに関する詳細情報
ホットリロードクイックリファレンス：ホットリロードコマンドとヒントのクイックリファレンスガイド
貢献ガイド: プロジェクトへの貢献に関するガイドライン

はじめる

Unity-MCP を使い始めるには、次の手順に従います。

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/TSavo/Unity-MCP.git
cd Unity-MCP

依存関係をインストールします:
```
npm install
```
プロジェクトをビルドします。
```
npm run build
```
MCP STDIO クライアントを起動します。
```
npm start
```
これにより、Unity と通信し、永続性のために AILogger を使用する MCP STDIO クライアントが起動します。
注意: AILogger がhttp://localhost:3030で実行されていることを確認するか、AI_LOGGER_URL 環境変数を AILogger インスタンスを指すように設定してください。

テストを実行します:

# Run all tests
npm test

# Run only unit tests
npm run test:unit

# Run only e2e tests
npm run test:e2e

# Run tests with a specific pattern
npm test -- --testNamePattern="should return the server manifest"
npm run test:unit -- --testNamePattern="should return the server manifest"
npm run test:e2e -- --testNamePattern="should discover the test server"

詳細な手順については、インストールガイドを参照してください。

AIアシスタントへの接続

Unity-MCP ブリッジを AI アシスタントに接続するには、MCP 構成ファイルを作成する必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "unity-ai-bridge": {
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

このファイルをAIアシスタントの適切な場所に配置してください。Claudeの場合、通常はClaudeデスクトップアプリの設定ディレクトリ内にあります。

利用可能なツール

Unity-MCP ブリッジは次のツールを提供します。

execute_code : Unity で C# コードを直接実行します。
query : ドット表記を使用してクエリを実行し、オブジェクト、プロパティ、メソッドにアクセスします。
get_logs : AILogger からログを取得します。
get_log_by_name : AILogger から特定のログを取得します。

使用例

Unityでコードを実行する

execute_codeツールを使用して、Unity で C# コードを実行できます。コードは Unity ランタイム環境で実行され、結果は AILogger に保存され、後で取得できます。

JSON-RPCリクエスト

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "execute_code",
    "arguments": {
      "code": "Debug.Log(\"Hello from Unity!\"); return GameObject.FindObjectsOfType<GameObject>().Length;",
      "timeout": 5000
    }
  }
}

JSON-RPCレスポンス

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "{\"status\":\"success\",\"logName\":\"unity-execute-1712534400000\",\"result\":{\"success\":true,\"result\":42,\"logs\":[\"Hello from Unity!\"],\"executionTime\":123}}"
      }
    ]
  }
}

Unityオブジェクトのクエリ

queryツールを使用してUnityオブジェクトをクエリできます。これにより、ドット表記を使用してオブジェクト、プロパティ、メソッドにアクセスできます。

JSON-RPCリクエスト

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "query",
    "arguments": {
      "query": "Camera.main.transform.position",
      "timeout": 5000
    }
  }
}

JSON-RPCレスポンス

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "{\"status\":\"success\",\"logName\":\"unity-query-1712534400000\",\"result\":{\"success\":true,\"result\":{\"x\":0,\"y\":1,\"z\":-10},\"executionTime\":45}}"
      }
    ]
  }
}

AILoggerから結果を取得する

get_log_by_nameツールを使用して、AILogger から以前の操作の結果を取得できます。

JSON-RPCリクエスト

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_log_by_name",
    "arguments": {
      "log_name": "unity-execute-1712534400000",
      "limit": 1
    }
  }
}

JSON-RPCレスポンス

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "{\"status\":\"success\",\"name\":\"unity-execute-1712534400000\",\"entries\":[{\"id\":\"123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000\",\"name\":\"unity-execute-1712534400000\",\"data\":{\"result\":{\"success\":true,\"result\":42,\"logs\":[\"Hello from Unity!\"],\"executionTime\":123},\"timestamp\":\"2025-04-08T00:00:00.000Z\"},\"timestamp\":\"2025-04-08T00:00:00.000Z\"}]}"
      }
    ]
  }
}

使用例

AI アシスタントが Unity ツールにアクセスできるようになると、次のようなタスクを実行するように依頼できます。

Can you execute the following C# code in Unity?

GameObject.Find("Player").transform.position = new Vector3(0, 1, 0);

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

著者

Tサボ（ @TSavo ）

Unity-MCP

ユニティ-MCP

概要

建築

特徴

展開オプション

ドキュメント

はじめる

AIアシスタントへの接続

利用可能なツール

使用例

Unityでコードを実行する

JSON-RPCリクエスト

JSON-RPCレスポンス

Unityオブジェクトのクエリ

JSON-RPCリクエスト

JSON-RPCレスポンス

AILoggerから結果を取得する

JSON-RPCリクエスト

JSON-RPCレスポンス

使用例

ライセンス

著者

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