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MCP Server · 设计创作

Cad Agent

CAD视觉代理是一个自包含的渲染服务器,允许AI代理在CAD工作中实时查看其构建结果,提供即时视觉反馈和迭代能力。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 11
Python设计图像生成

快速开始

作者 / 组织
Svetlana-DAO-LLC
提供方
Svetlana-DAO-LLC
运行时
Docker

工具数量

11

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

17

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Cad Agent 属于设计创作类 MCP Server,公开资料标注 11 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

设计创作

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run -p 8123:8123 -v ./workspace:/workspace cad-agent:latest serve

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "cad-agent": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8123:8123",
        "-v",
        "./workspace:/workspace",
        "cad-agent:latest",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Docker,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 11 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

CAD代理

给你的AI代理看CAD。

问题

从事CAD工作的AI代理基本上是盲目的。他们可以生成代码,但看不到结果。典型的解决方法——截取屏幕截图并反馈——速度非常慢,需要手动操作,并且会打断代理的流程。

在没有视觉反馈的情况下,代理会进行猜测。看不出孔的位置不对,填充物太大,或者零件不合适。每次迭代都需要人为干预来捕捉和传递模型的外观。

解决方案

CAD Agent是一个自包含的渲染服务器,允许AI代理 看看他们在建什么代理发送建模命令,容器完成所有工作,并返回代理可以实际解释的图像。

Agent: "Create a box with a hole"
       ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│           CAD Agent Container               │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐     │
│  │build123d│→ │   VTK   │→ │  PNG    │     │
│  │ modeling│  │ render  │  │ output  │     │
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────┘
       ↓
Agent: *sees the render* "The hole is off-center, let me fix that..."

反馈循环是即时的。代理创建、查看、评估和迭代,无需人工屏幕截图中继。

______________________________________________________________________

💖 支持这个项目

如果CAD Agent帮助您构建东西,请考虑赞助其开发:

您的支持使此项目得以维护并免费提供。

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建筑

所有CAD逻辑都在容器内运行。 仅限外部AI代理:

  1. 发送命令(HTTP/MCP)
  2. 接收结果(JSON+PNG)
  3. 决定下一步做什么
┌─────────────────┐         ┌─────────────────────────────┐
│  AI Agent       │  HTTP   │  cad-agent container        │
│                 │ ──────► │                             │
│  • Sends code   │         │  • build123d modeling       │
│  • Views renders│ ◄────── │  • VTK 3D rendering         │
│  • Iterates     │  JSON   │  • 2D technical drawings    │
│                 │  + PNG  │  • STL/STEP/3MF export      │
│  NO CAD logic   │         │  • Printability analysis    │
│  lives here     │         │                             │
└─────────────────┘         └─────────────────────────────┘

代理人应当 从不 在容器外进行STL操作、渲染或建模。这违背了目的,导致了脆弱、不一致的结果。

快速开始

# Build the container
docker build -t cad-agent:latest .

# Run the server
docker run -p 8123:8123 -v ./workspace:/workspace cad-agent:latest serve

# Verify it's running
curl http://localhost:8123/health

API

创建模型

curl -X POST http://localhost:8123/model/create \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "bracket",
    "code": "from build123d import *\nresult = Box(60, 40, 10) - Cylinder(5, 10).locate(Pos(20, 0, 0))"
  }'

渲染它

# 3D isometric view
curl -X POST http://localhost:8123/render/3d \
  -d '{"model_name": "bracket", "view": "isometric"}' -o bracket_3d.png

# Multi-view technical drawing
curl -X POST http://localhost:8123/render/multiview \
  -d '{"model_name": "bracket"}' -o bracket_views.png

# 2D orthographic with dimensions
curl -X POST http://localhost:8123/render/2d \
  -d '{"model_name": "bracket", "view": "front"}' -o bracket_2d.png

# Complete 2D technical blueprint (multiple views + specs)
curl -X POST http://localhost:8123/render/blueprint \
  -d '{"model_name": "bracket", "views": ["front", "right", "top", "bottom"]}' -o bracket_blueprint.png

导出打印

curl -X POST http://localhost:8123/export \
  -d '{"model_name": "bracket", "format": "stl"}' -o bracket.stl

所有端点

端点方法描述
/healthGET健康检查
/model/createPOST执行build123d代码
/model/modifyPOST修改现有模型
/model/listGET列出会话中的所有模型
/model/{name}/measureGET获取边界框和尺寸
/render/3dPOST3D着色渲染(VTK)
/render/2dPOST单个二维正交视图(matplotlib)
/render/blueprintPOST完成带尺寸的二维技术蓝图
/render/multiviewPOST4视图3D合成
/exportPOST导出STL/STEP/3MF
/analyze/printabilityPOST歧管/水密性检查

MCP集成

对于使用模型上下文协议的AI代理:

docker run -i --rm cad-agent:latest mcp

通过stdio JSON-RPC实现相同的功能。

保护您的设计

CAD Agent包括保护措施,以防止您的AI Agent意外发布您的设计文件:

  • .gitignore 排除所有CAD输出(STL、STEP、3MF、OBJ等)
  • 预提交挂钩 拒绝包含设计文件的提交
  • 输出目录 (renders/, workspace/, exports/)默认情况下被排除在外

你的设计保持本地化。仅对工具源进行版本控制。要在克隆后启用挂钩:

git config core.hooksPath .githooks

工作流程

  1. 代理编写build123d代码 --描述几何图形
  2. 容器构建模型 --创建三维实体
  3. 容器渲染 --返回代理可以看到的PNG
  4. 代理评估 --检查比例、特征、合身度
  5. 代理迭代 --修改代码,请求新的渲染
  6. 出口 --满足时生成STL/STEP

代理人留在循环中。没有手动截图传递。没有盲目迭代。

许可证

PolyForm小企业许可证1.0.0+周界

免费:

  • ✅ 个人(任何用途)
  • ✅ 小企业(\<100人,收入\<100万美元)

需要商业许可证:

  • ❌ 员工人数≥100人或收入≥100万美元的组织
  • ❌ 竞争产品或服务(边界限制)

看 许可证 完整条款和 NOTICES.md 第三方归因。

商业许可: 联系方式:

版权所有(c)2026 Svetlana DAO有限责任公司

工具与能力

工具数量

11

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

CAD自动化Python本地部署3D渲染AI视觉反馈建模辅助工程工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

出图与改图

按描述生成或修改图像,快速迭代风格。

读取设计稿

读取画布和图层信息,按规范生成页面。

素材整理

批量生成缩略图、统一命名和标签。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 11 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在设计创作场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Cad Agent 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -p 8123:8123 -v ./workspace:/workspace cad-agent:latest serve,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cad Agent 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cad Agent 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Cad Agent 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Cad Agent 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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