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MCP Server · 开发工具

Meshy AI MCP

This is a Model Context Protocol (MCP) server for interacting with the Meshy AI API. It provides tools for generating 3D models from text and images, applying textures, and remeshing models.

HTTP官方级别未说明来源级核验工具 51
JavaScriptClaude开发工具Claude DesktopCursorCline

快速开始

作者 / 组织
pasie15
提供方
pasie15
运行时
Python

工具数量

51

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

34

仓库热度

收录来源

3 个

MCP.so

选型结论

Meshy AI MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 51 个工具,通过HTTP 远程服务接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

HTTP

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

pip install mcp

远程服务不用写启动命令,在客户端 MCP 配置里填服务地址即可,具体字段按官方文档填写。

上手步骤

  1. 1

    确认访问方式

    这是HTTP 远程服务,本地不用装依赖;先确认服务地址、账号归属和额度,再决定接哪个客户端。

  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 配置里填服务地址;需要授权的先完成登录,再回到客户端刷新。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 51 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

Meshy AI MCP服务器

特性

  • 文本转3D:根据文本提示生成3D模型。
  • 图像转3D:从参考图像创建3D模型。
  • 多图像到3D:从多个参考图像创建3D模型。
  • 文本到纹理:使用文本提示将纹理应用于现有模型。
  • 重新贴图:将新纹理应用于现有的3D模型。
  • 文本到图像:根据文本提示生成图像。
  • 图像到图像:从输入图像生成新图像。
  • 模型优化:重新绘制和优化几何图形。
  • 装配:为动画自动装配3D角色。
  • 动画:将动画应用于操纵的角色。
  • 流媒体:长时间运行的任务的实时进度更新。
  • 任务删除:删除所有API类别中的任务。

安装

选项1:直接使用npx运行(推荐)

您可以直接使用以下命令运行服务器 npx 无需在全球范围内安装。

{
  "mcpServers": {
    "meshy-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "meshy-ai-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MESHY_API_KEY": "your_meshy_api_key_here"
      }
    }
  }
}

选项2:在本地克隆和构建

如果要修改代码或从本地源运行代码:

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd meshy-ai-mcp-server
  1. 安装依赖项:
   npm install
  1. 构建项目:
   npm run build
  1. 配置您的MCP客户端:

将以下内容添加到MCP客户端配置中(例如。, claude_desktop_config.json 或VS代码设置):

   {
     "mcpServers": {
       "meshy-ai": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/meshy-ai-mcp-server/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "MESHY_API_KEY": "your_meshy_api_key_here"
         }
       }
     }
   }

配置

您需要一个Meshy AI API密钥才能使用此服务器。

  1. 从获取API密钥 网格仪表板.
  2. 设置 MESHY_API_KEY MCP客户端配置中的环境变量(如上所示)。

可选环境变量

  • MESHY_API_BASE:覆盖API基本URL(默认值: https://api.meshy.ai/openapi).
  • MESHY_STREAM_TIMEOUT_MS:流式响应超时(毫秒)(默认值: 300000 也就是5分钟)。

故障排除

如果您的MCP客户端报告服务器在 initialize,检查客户端配置是否通过 MESHY_API_KEY 进入服务器进程。服务器可以在没有密钥的情况下启动,因此客户端可以检查可用的工具,但在配置密钥之前,Meshy API工具调用将失败。

发展

要在开发模式下运行服务器并自动重新加载,请执行以下操作:

# Create a .env file
echo "MESHY_API_KEY=your_key_here" > .env

# Run in dev mode
npm run dev

可用工具

  • 文本转换为3D: create_text_to_3d_task, retrieve_text_to_3d_task, list_text_to_3d_tasks, stream_text_to_3d_task, delete_text_to_3d_task
  • 图像到3D: create_image_to_3d_task, retrieve_image_to_3d_task, list_image_to_3d_tasks, stream_image_to_3d_task, delete_image_to_3d_task
  • 多图像转3D: create_multi_image_to_3d_task, retrieve_multi_image_to_3d_task, list_multi_image_to_3d_tasks, stream_multi_image_to_3d_task, delete_multi_image_to_3d_task
  • 纹理化: create_text_to_texture_task, retrieve_text_to_texture_task, list_text_to_texture_tasks, stream_text_to_texture_task, delete_text_to_texture_task
  • 重新贴图: create_retexture_task, retrieve_retexture_task, list_retexture_tasks, stream_retexture_task, delete_retexture_task
  • 文本到图像: create_text_to_image_task, retrieve_text_to_image_task, list_text_to_image_tasks, stream_text_to_image_task, delete_text_to_image_task
  • 图像到图像: create_image_to_image_task, retrieve_image_to_image_task, list_image_to_image_tasks, stream_image_to_image_task, delete_image_to_image_task
  • 回忆: create_remesh_task, retrieve_remesh_task, list_remesh_tasks, stream_remesh_task, delete_remesh_task
  • 装配: create_rigging_task, retrieve_rigging_task, list_rigging_tasks, stream_rigging_task, delete_rigging_task
  • 动画: create_animation_task, retrieve_animation_task, list_animation_tasks, stream_animation_task, delete_animation_task
  • 效用: get_balance

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

51

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

developer-tools3D模型生成JavaScript本地部署纹理处理动画制作模型优化AI生成

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorCline

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 51 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Meshy AI MCP

MCP.so · 本页

51HTTP有3 个2026-05-17
Git 838e2ec1

MCP World

12stdio有2 个2026-05-17
Markitdown MCP 2c653a5f

MCP World

1stdio有1 个2026-05-17
Context7 MCP C671e75a

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Context7 831acf40

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Meshy AI MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install mcp,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Meshy AI MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是HTTP 远程服务,在客户端的 MCP 配置里填服务地址即可,不用本地装依赖;需要授权或 API Key 的,先在官方页面拿到凭据再填。

Meshy AI MCP 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。

Meshy AI MCP 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。

Meshy AI MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、Cline;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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