Meshy Ai MCP Server

🚀 網格 AI MCP 服務器

這是一個用於與 網格 AI API 交互的 Model Context Protocol (MCP) 服務器。它能實現生成 3D 模型、應用紋理以及優化模型等功能，為 3D 模型處理提供了便捷的解決方案。

🚀 快速開始

本 MCP 服務器可與網格 AI API 交互，實現 3D 模型的生成、紋理應用和優化等功能。下面為你介紹啟動服務器的具體步驟。

✨ 主要特性

• 從文本提示生成 3D 模型
• 從圖像生成 3D 模型
• 在 3D 模型上應用紋理
• 重新網格化和優化 3D 模型
• 即時流式傳輸任務進度
• 列出並檢索任務
• 查看賬戶餘額

📦 安裝指南

1. 克隆此倉庫：

   git clone https://github.com/pasie15/scenario.com-mcp-server
   cd meshy-ai-mcp-server
   

2. （推薦） 設置虛擬環境：

   使用 venv:

   python -m venv .venv
   # 在 Windows 上
   .\.venv\Scripts\activate
   # 在 macOS/Linux 上
   source .venv/bin/activate
   

   使用 Conda:

   conda create --name meshy-mcp python=3.9  # 或你偏好的 Python 版本
   conda activate meshy-mcp
   

3. 安裝 MCP 包：

   pip install mcp
   

4. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 創建一個 .env 文件並添加你的網格 AI API 密鑰：

   cp .env.example .env
   # 編輯 .env 並添加你的 API 密鑰
   

💻 使用示例

基礎用法

啟動服務器

你可以使用以下命令啟動服務器：

python -m mcp.server --port 8081

默認情況下，服務器將在 8081 端口上運行。你可以在 MCP_PORT 環境變量中指定其他端口。

生成一個 3D 模型

from mcp.client import MCPClient

client = MCPClient()
result = client.use_tool(
    "meshy-ai",
    "create_text_to_3d_model",
    {
        "request": {
            "mode": "preview",
            "prompt": "a monster mask",
            "art_style": "realistic",
            "should_remesh": True
        }
    }
)
print(f"任務 ID: {result['id']}")

檢查任務狀態

from mcp.client import MCPClient

client = MCPClient()
task_id = "your-task-id"
result = client.use_tool(
    "meshy-ai",
    "retrieve_text_to_3d_model_task",
    {
        "task_id": task_id
    }
)
print(f"狀態: {result['status']}")

📚 詳細文檔

你可以通過環境變量配置服務器：

📄 許可證

該項目使用 MIT License 許可，詳細內容請查看 LICENSE 文件。