资产MCP-人工智能代理资产生成框架
一个通用的抽象层，使人工智能开发工具能够通过统一的界面自主生成2D、3D和音频资产，填补了代理工作流程中现有解决方案无法提供全面资产生成功能的空白。
概述
Asset MCP是AI代理工作流程中缺失的一环，它提供了一个标准化的接口，使AI开发工具能够在没有人为干预的情况下自主创建各种资产类型。这个抽象层弥合了人工智能代理和各种资产生成后端之间的差距，从商业API到自托管解决方案。
目的
该框架解决了自主AI工作流程中的一个关键需求：
- 代理自主权：使人工智能工具能够在没有人为干预的情况下生成资产
- 综合资产类型：通过单个界面支持2D图像、3D模型、音频等
- 工作流集成：无缝集成到AI代理管道中，用于端到端资产创建
- 后端灵活性：适用于任何资产生成后端，从付费API到自托管解决方案
特性
该服务器展示了强大的人工智能资产生成功能，作为MCP工具，允许人工智能代理：
- 通用资产生成：通过一致的界面生成2D图像、3D模型和音频资源
- 多后端支持：在不同的AI资产生成后端之间无缝切换
- 文本转换为3D：根据文本描述生成3D模型
- 图像到3D：将2D图像转换为3D模型
- 多图像转3D：从多个角度创建更高质量的模型
- 资产处理：重制版、重制版、装配和动画功能
- 作业管理：跨不同后端跟踪进度并检索结果
- 后端抽象：通过标准化工具与任何资产生成API合作
支持的后端
- 网状：商业3D资产生成API
- Comfy用户界面：自托管人工智能工作流系统
- 稳定扩散：图像生成功能
- 还有更多：易于扩展，以支持额外的资产生成后端
先决条件
- Node.js （v18或更高版本）
- 后端特定凭据：所选资产生成后端的API密钥或配置
安装
1.克隆和构建
git clone
cd asset-mcp
npm install
npm run build2.配置克劳德桌面
将服务器添加到Claude Desktop配置文件中：
视窗 (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"asset-mcp": {
"command": "node",
"args": ["C:/path/to/asset-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"MESHY_API_KEY": "your_meshy_api_key_here",
"COMFYUI_ENDPOINT": "http://localhost:8188"
}
}
}
}macOS (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"asset-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/asset-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"MESHY_API_KEY": "your_meshy_api_key_here",
"COMFYUI_ENDPOINT": "http://localhost:8188"
}
}
}
}*注：更换 /path/to/asset-mcp 带有项目目录的实际绝对路径。*
发展
- 构建:
npm run build - 开发人员（监视模式）:
npm run dev - 测试:
npm test - 测试线束:
npm run test-harness - 棉绒:
npm run lint - 格式:
npm run format
工具参考
生成工具
create_text_to_3d
- prompt：对象的描述。 - art_style：“写实”或“雕塑”（可选）。 - mode：“预览”（快速）或“优化”（高质量）。 - ai_model：“网格-4”、“网格-5”或“最新”。
create_image_to_3d
- image_url：输入图像的URL。 - enable_pbr：启用PBR映射（可选）。 - should_remesh：自动重设结果（可选）。
create_multi_image_to_3d
- image_urls：1-4个图像URL的列表。
处理工具
create_remesh
- model_url 或 input_task_id：源模型。 - target_polycount：所需多边形计数。 - target_formats：输出格式（glb、fbx、obj等）。
create_retexture
- model_url 或 input_task_id：源模型。 - text_style_prompt：新纹理样式的描述。 - image_style_url：样式参考图像（可选）。
create_rigging
- model_url 或 input_task_id：源人形模型。
create_animation
- rig_task_id：已完成装配任务的ID。 - action_id：来自网格库的动画ID。
实用工具
get_job：检查任何任务的状态并获取结果。get_balance：检查您当前的Meshy信用余额。
扩展到新的后端
该架构设计为易于扩展。要添加对新资产生成后端的支持，请执行以下操作：
- 在中创建新的提供程序
src/providers/目录 - 实施所需的接口方法
- 在主配置中注册提供程序
- 新后端将通过相同的统一工具自动可用
许可证
ISC