Unreal MCP

Unreal MCP

Unreal Engine のモデルコンテキストプロトコル (MCP) の統合に関するドキュメントで、MCP システムの理解、設定、使用を支援します。

ゲームとゲーム化開発者ツール #Unreal Engine #MCP プロトコル #ツール統合 .Python

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更新時間 : 2025-04-28

Unreal Engine MCP サーバーとは？

Unreal Engine MCP（Model Context Protocol）は、Unreal Engine 用に設計されたプロトコルで、モデルのロード、管理、コンテキスト処理を最適化することを目的としています。これにより、開発者は統一されたインターフェイスを通じて、さまざまなモデルリソースにアクセスし、操作することができます。

Unreal Engine MCP サーバーの使い方は？

まず MCP プラグインをインストールし、次にサーバー接続を設定します。簡単な API 呼び出しでモデル管理機能を実現できます。

適用シナリオ

大量のモデルリソースを効率的にロードし、管理する必要があるゲーム開発チーム、特に Unreal Engine をベースとしたプロジェクトに適しています。

主要機能

モデルの高速ロード複数のファイル形式をサポートし、効率的にロードすることで、ゲームのパフォーマンスを大幅に向上させます。

リアルタイムコンテキスト更新リアルタイムで変化するニーズに合わせて、モデルの状態を動的に調整します。

クロスプラットフォーム互換性Windows、Linux、macOS プラットフォームに対応しています。

利点と制限

利点

モデルのロード効率を大幅に向上させます。

既存の Unreal Engine プロジェクトに簡単に統合できます。

豊富なモデル形式をサポートします。

制限

ハードウェア構成に一定の要件があります。

一部の高度な機能には追加の有料プラグインが必要な場合があります。

使い方

MCP プラグインをダウンロードしてインストールする

Unreal Marketplace から MCP プラグインをダウンロードし、プロジェクトにインポートします。

MCP サーバーを起動する

MCP サーバーを起動し、正常に動作していることを確認します。

プロジェクト接続を設定する

プロジェクト設定で MCP プラグインを有効にし、サーバーアドレスを入力します。

使用例

カスタムモデルをロードするカスタムモデルをゲームにロードします。

モデルのコンテキストを更新するモデルの表示属性を動的に変更します。

よくある質問

MCP はすべての Unreal Engine バージョンをサポートしていますか？

モデルのロードに失敗した場合はどうすればいいですか？

MCP は無料で使用できますか？

関連リソース

Unreal Marketplace

MCP プラグインをダウンロードする

公式ドキュメント

詳細な MCP の使用ガイド

GitHub コードリポジトリ

オープンソースのコード例

厳選MCPサービス

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。

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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。

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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。

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4.5ポイント

Gitlab MCP Server

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。

4.3ポイント

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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。

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。

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