Skip to main content
Glama
ab7646

fusion-reconstruct-mcp

by ab7646

fusion-reconstruct-mcp

Ein MCP-Server, der es einem LLM ermöglicht, ein STL/3MF-Mesh (oder ein Referenzfoto) in ein parametrisches Fusion 360-Modell zu verwandeln – Feature für Feature neu aufgebaut (Skizzen, Extrusionen, Verrundungen, Muster ...), nicht als unparametrischer Mesh-Körper importiert.

Warum

Slicer (Bambu Studio, PrusaSlicer, ...) verstehen nur STL/3MF: fest gebackene Dreiecksnetze. Fusion 360 versteht nur parametrische Feature-Bäume. Wenn du eine STL in Fusion importierst, erhältst du einen Körper, den du ansehen, aber nicht sinnvoll bearbeiten kannst – keine parametrischen Bemaßungen, keine editierbaren Skizzen, nichts, an dem du einen Regler verschieben kannst. Dieses Projekt schließt diese Lücke, indem es einem LLM ermöglicht, das Mesh zu untersuchen, herauszufinden, woraus es besteht (Platten, Löcher, Bosse, Rippen ...), und es als echte Fusion-Features neu aufzubauen – damit du ein Modell bekommst, das du tatsächlich in der Größe ändern, mit Löchern versehen oder anderweitig so verändern kannst, wie du es bei einem von Hand gebauten Teil tun würdest.

Related MCP server: Fusion360 LLM Assistant

Umfang (zuerst lesen)

Dies zielt auf mechanische/funktionale Teile – Halterungen, Gehäuse, Befestigungen, Platten mit Schraubenlöchern, Bosse – rekonstruiert aus Grundelementen (Extrusion, Drehung, Verrundung, Fase, Muster, Spiegeln, boolesche Operationen). Es versucht nicht die Rekonstruktion von Freiform-/organischen Oberflächen; das ist ein viel schwierigeres, weniger zuverlässiges Problem, das dieses Projekt nicht zu lösen versucht. Siehe docs/RECONSTRUCTION_STRATEGY.md für den vorgesehenen Arbeitsablauf.

So funktioniert es

flowchart LR
    LLM["LLM client"] -- MCP --> Server["MCP server<br/>(mesh analysis + Fusion bridge client)"]
    Server -- HTTP, localhost --> Addin["Fusion 360 add-in<br/>(runs inside Fusion)"]
    Addin --> Fusion[("Your live Fusion design")]

Der MCP-Server stellt zwei Werkzeugfamilien bereit:

  • mesh_summary, find_circular_holes, find_circular_faces, list_planar_facets, get_cross_section, render_orthographic_views, compare_meshes – reine Mesh-Analyse (trimesh), kein Fusion erforderlich. Sie dienen dazu, die Eingabedatei zu verstehen und anschließend die Genauigkeit der Rekonstruktion daran zu prüfen.

  • fusion_* (Skizze erstellen, Linie/Kreis/Rechteck/Bogen hinzufügen, Extrusion, Drehung, Verrundung, Fase, Muster, Spiegelung, Kombinieren, Parameter setzen/auflisten, Export, Screenshot, ...) – kommuniziert über http://127.0.0.1:6172 mit einem begleitenden Fusion 360-Add-in, das sie gegen die echte adsk.fusion-API in einer laufenden Fusion-Sitzung ausführt.

Siehe docs/ARCHITECTURE.md für die Gründe dieser Aufteilung (kurz: Die Fusion-API läuft nur im eigenen Prozess von Fusion, auf dessen Hauptthread, ohne pip-Zugriff – das Add-in muss also eine kleine, nur aus der Standardbibliothek bestehende HTTP-Brücke sein).

Setup

Siehe docs/SETUP.md für die vollständige Anleitung. Kurzfassung:

git clone https://github.com/<your-username>/fusion-reconstruct-mcp.git
cd fusion-reconstruct-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate  # .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt

Kopiere dann fusion_addin/FusionReconstructBridge/ in den AddIns-Ordner von Fusion und starte es über Utilities > Add-Ins > Scripts and Add-Ins. Richte deinen MCP-Client (claude mcp add ... oder deine mcp.json) auf python -m server.mcp_server in diesem Repository aus.

Verwendung

Wenn Fusion läuft und das Add-in gestartet ist, fragst du deinen LLM-Client zum Beispiel:

Rekonstruiere ~/Downloads/bracket.stl als parametrisches Fusion 360-Modell und exportiere es anschließend. Prüfe, wie nah es am Original liegt.

Es wird das Mesh untersuchen, gerenderte Ansichten betrachten, Löcher/Bosse finden, das Teil Feature für Feature in Fusion neu aufbauen und das Ergebnis validieren, indem es das Ergebnis exportiert und mit dem Quell-Mesh vergleicht. Bei einem Foto statt eines Meshs erstellt es einen ersten Entwurf aus deiner Beschreibung/dem Bild und verfeinert ihn interaktiv mit dir – es gibt in einem einzelnen Foto keine Ground-Truth-Maßdaten, behandle diesen Pfad also als „assistiertes Modellieren“, nicht als „Scan-to-CAD“.

Status / Einschränkungen

  • Kreis-/Loch-Erkennung ist eine Mesh-Tessellierungs-Heuristik (Kreisfitting von Facettenumrissen)

    • Sie funktioniert gut bei typischen druckbaren Teilen, ist aber keine allgemeine Feature-Erkennungs-Engine.

    • Fotobasierte Rekonstruktion schätzt Proportionen; sie misst keine realen Maße aus einem einzelnen Bild.

  • render_orthographic_views verwendet einen einfachen matplotlib-Drahtgitter-/Volumenkörper-Renderer (keine GPU-Abhängigkeit) – gut genug, um die Gesamtform zu erkennen, aber nicht fotorealistisch; bei komplexen Teilen können kleine Artefakte in der Z-Reihenfolge auftreten.

  • Es ist immer nur eine Fusion-Dokument-/Bridge-Verbindung gleichzeitig möglich.

  • Der Pfad mit benannter Basisebene von fusion_create_sketch (plane="XY"/"XZ"/"YZ", optional offset_mm) ist gründlich live-verifiziert. Bei seinem Pfad für beliebige Ebenen (origin+normal) wurde ein echter Fehler behoben (setByThreePoints benötigt Punkt-Entitäten, keine rohen Point3D-Objekte – siehe Git-Historie), danach wurde er aber nie bestätigt: Ein zweiter, anderer Fehler ("Environment is not supported" von ConstructionPoints.add) trat beim nächsten Versuch auf und verschwand nach einem Neustart des Add-ins, was eher nach einem transienten Fusion-Zustand aussieht als nach einem Code-Bug. Dieser Pfad wurde jedoch umgangen statt erneut getestet. Behandle ihn als unverifiziert, bis jemand ihn live bestätigt.

  • Erstellt und mit einem Smoke-Test geprüft gegen die MCPServer-API von mcp>=2.0.0. Alle Fusion-seitigen Aktionen wurden gegen eine echte, laufende Fusion 360-Sitzung ausgeführt (nicht nur anhand der Dokumentation verfasst) – siehe tests/smoke_test_fusion_live.py (Skizze → Extrusion → Schneiden/Verbinden → Export, auf 0,01 mm genau gegen das ursprüngliche Mesh verifiziert) und tests/smoke_test_fusion_live_features.py (Verrundung, Fase, Spiegeln, kreisförmiges Muster, Drehen, explizites Kombinieren). sketch_add_line, sketch_add_arc_three_point und pattern_rectangular teilen sich Codepfade mit getesteten Schwesterfunktionen, haben aber noch keinen eigenen dedizierten Live-Test. Nichts davon läuft in CI (es gibt kein Headless-Fusion) – Issues/PRs zu fusion_addin/ sind trotzdem sehr willkommen.

Lizenz

MIT – siehe LICENSE.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables natural language 3D modeling in Fusion 360 through an MCP server that translates user commands into Fusion 360 API calls. Supports creating, editing, and managing 3D objects, executing Python code, and capturing model views through conversational interactions.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    F
    maintenance
    Enables AI-powered parametric CAD design in Autodesk Fusion 360 through natural language commands. Supports multiple AI backends (Ollama, OpenAI, Gemini, Claude) with intelligent routing and safety validation for geometric operations.
    13
    MIT
  • -
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    Enables AI-powered CAD automation in Autodesk Fusion 360 through natural language prompts. Features a modern web chat interface with multiple LLM backends for creating 3D models, sketches, and parametric designs.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Agent-first CAD: editable .kcad.ts source, deterministic review, OpenCASCADE kernel.

  • Convert Revit files to XKT, IFC, or DWG and query BIM data via natural language.

  • DXF and PDF/X-4 for AI agents: structured facts, PNG renders, an interactive in-chat viewer.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/ab7646/fusion-reconstruct-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server