Blender MCP

活跃
GitHub Python MIT

简介

Blender 的 MCP 服务器,让 AI Agent 能够直接控制 Blender 3D 建模软件,实现自然语言驱动的 3D 场景创建、模型操作和渲染自动化。

核心特性

  • 双向通信架构 — Blender 插件创建 Socket 服务器,MCP Server 桥接 AI 与 Blender
  • 3D 对象操作 — 通过自然语言创建、修改、删除 Blender 中的 3D 对象
  • 材质与渲染控制 — 自然语言应用和修改材质、颜色、灯光和渲染设置
  • 场景检查与信息获取 — 获取当前 Blender 场景的详细结构和对象信息
  • Python 代码执行 — 从 AI 直接在 Blender 中执行任意 Python 代码
  • 外部资产集成 — 支持 Poly Haven(HDRI/模型)和 Hyper3D Rodin(AI 生成 3D 模型)

适用场景

💡 用自然语言快速创建 3D 场景原型
💡 AI 辅助 3D 建模和场景布局
💡 自动化渲染流程(灯光、材质、相机设置)
💡 将 AI 生成的 3D 模型导入 Blender 场景
💡 教育和演示中用对话式交互讲解 3D 建模

优势与不足

优势

  • 活跃维护,近期持续更新
  • 社区热度高(27.8k stars)
  • 开源许可证友好(MIT)
  • Issue 响应及时,积压少

快速开始

# 1. 安装 uv
brew install uv  # macOS

# 2. 配置 Claude Desktop
cat > ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json << 'EOF'
{
  "mcpServers": {
    "blender": {
      "command": "uvx",
      "args": ["blender-mcp"]
    }
  }
}
EOF

# 3. 下载 Blender 插件 addon.py 并在 Blender 中安装
# Edit > Preferences > Add-ons > Install

# 4. 在 Blender 侧边栏点击 "Connect to Claude"

相关项目

Awesome Claude Skills

74.7k · Python
活跃 A

精选 Claude Skills 资源和工具集合,帮助用户自定义和扩展 Claude AI 工作流。

mcptoolspython +1
  • · 1000+ 生产级 Skills — 覆盖文档处理、开发工具、数据分析、营销、写作等 9 大类别
  • · 跨 Agent 兼容 — 支持 Claude Code、Claude.ai、OpenAI Codex、Cursor、Gemini CLI、Windsurf 等
  • · 渐进式加载架构 — 每个 Skill 仅加载名称和描述(~100 tokens),完整内容按需加载,支持数百个 Skill 共存

Jupyter MCP Server

1.3k · Python
活跃 A

Jupyter Notebook 的 MCP 服务器,让 AI Agent 能够与 Jupyter 内核交互、执行代码和管理笔记本。

pythonmcptools +2
  • · 实时控制 Jupyter Notebook,即时查看代码变更和执行结果
  • · 智能执行反馈:单元格运行失败时自动调整,支持多模态输出(图片、图表、文本)
  • · 完整的 Notebook 操作工具集:读取、插入、删除、移动单元格,支持代码和 Markdown

mcp-agent

8.5k · Python
不活跃 B

mcp-agent 是 LastMile AI 推出的 MCP Agent 构建工具,帮助开发者将 Model Context Protocol 工具接入多步骤 Agent 工作流,适合构建标准化的工具调用体系。

mcpagenttools +1
  • · 完整实现 MCP 协议,自动管理 MCP 服务器连接生命周期
  • · 内置 Anthropic 提出的所有高效 Agent 模式(map-reduce、orchestrator、evaluator-optimizer 等)
  • · 支持基于 Temporal 的持久化执行,可暂停、恢复和回溯工作流