Bonsai MCP
Bonsai-mcpはBlenderのプラグインで、IfcOpenShellを通じてIFC建築モデルの分析と操作を実現し、ClaudeなどのLLMとの対話を通じて建築情報モデルのクエリタスクを実行することができます。
2.5ポイント
7.6K

Bonsai-mcpとは?

Bonsai-mcpは、BlenderとAIアシスタントをつなぐ架け橋で、特に建築業界のIFC形式のモデルに対応しています。自然言語で建築モデルの情報をクエリし、専門的な分析を実行し、構造化されたデータフィードバックを取得することができます。

Bonsai-mcpの使い方は?

Blenderプラグインをインストールし、Claudeクライアントを設定した後、チャット画面で専用ツールを使用してモデル情報をクエリできます。コードを書かずに建築要素の属性や空間構造などの専門データを取得できます。

適用シーン

建築情報モデルのレビュー、施工進捗シミュレーション、施設管理クエリ、建築性能分析など、IFCモデルデータに対する対話的なアクセスが必要なシーンに適用されます。

主要機能

IFCモデルクエリ
IFCモデルの多次元クエリをサポートし、要素タイプのフィルタリング、属性の抽出、空間関係の分析を含みます。
BIM専門分析
5種類の専門分析ツールを提供します:プロジェクト情報、エンティティリスト、属性表示、空間構造、関係分析。
Blenderとのシームレスな統合
Socket通信を通じてBlenderとのリアルタイム対話を実現し、コード実行とモデル修正をサポートします。
構造化思考ツール
組み込みの段階的思考フレームワークを備え、複雑な問題の構造化分析と解決策の導出をサポートします。
利点
プログラミングなしで専門的なBIMデータにアクセスできる
業界標準のIFC形式をサポートする
ClaudeなどのAIアシスタントと深く統合されている
建築業界に特化した分析ツールを提供する
制限
BlenderとBonsai BIMプラグインの環境が必要です
大型モデルのクエリではパフォーマンスの遅延が発生する可能性があります
一部の高度な機能には基礎的なPython知識が必要です

使い方

環境準備
Blender 3.0以上とBonsai BIMプラグインをインストールし、Python 3.10以上の環境を確保します。
プラグインのインストール
Blenderの設定でaddon.pyをインストールし、IFC機能のサポートを有効にします。
Claudeの設定
claude_desktop_config.jsonファイルを編集し、MCPサーバーの設定を追加します。
接続と使用
Blenderのサイドバーで「Connect to Claude」をクリックし、ClaudeでIFCツールを使用します。

使用例

建築要素の統計
モデル内の各種建築要素の数量統計をすばやく取得する
空間分析
建築の階層構造と空間関係を分析する
要素属性のクエリ
特定の建築要素の詳細な技術パラメータを取得する

よくある質問

なぜBlenderに接続できないのですか?
大型のIFCモデルをどう処理すればいいですか?
IFCクエリ機能をどう拡張すればいいですか?

関連リソース

BlenderMCPオリジナルプロジェクト
基本的なMCP実装プロジェクト
IFC公式標準
IFC形式の技術仕様
Bonsai BIMプラグイン
BlenderのIFC処理の核心

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
    "mcpServers": {
        "Bonsai-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
              "--directory",
              "\\your\\path\\to\\Bonsai_mcp",
              "run",
              "tools.py"
          ]
        }
    }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
8.2K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
10.0K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
5.9K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
5.4K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
7.9K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
16.2K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
43.9K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
23.4K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
12.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
14.9K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
15.6K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.4K
4.5ポイント
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