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MCP Server · AI代理

Pixelorama MCP

提供Pixelorama的自动化桥接插件和独立MCP服务器,支持通过命令行和API进行自动化操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python图像处理AI代理

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作者 / 组织
guojidan
提供方
guojidan
运行时
Python

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MCP World

选型结论

Pixelorama MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 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;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 extension/build_extension_zip.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "pixelorama-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "extension/build_extension_zip.py"
      ]
    }
  }
}

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 Python,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 0 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

Pixelorama MCP

本项目提供 独立 MCP server(stdio) 与 Pixelorama 扩展桥接插件,无需 fork Pixelorama 即可自动化。

运行前提

  • 已安装 Pixelorama(官方 App 即可)
  • Python 3.13.7(建议使用 uv 创建虚拟环境)

使用教程(完整流程)

0) 创建虚拟环境(uv)

cd /Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp
uv venv --python 3.13.7 .venv
source .venv/bin/activate

1) 构建扩展包

python3 extension/build_extension_zip.py

产物:

extension/dist/PixeloramaMCP.zip

2) 安装扩展包到 Pixelorama

将 zip 放入 Pixelorama 扩展目录:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Pixelorama/extensions/
  • 也可在 Pixelorama 的 Extension Manager 中安装 zip

安装后在扩展管理器中启用 Pixelorama MCP Bridge。

3) 启动 Pixelorama

GUI 模式(推荐):

/Applications/Pixelorama.app/Contents/MacOS/Pixelorama

Headless 模式(自动化/CI)(可选):

/Applications/Godot.app/Contents/MacOS/Godot --headless --path /path/to/Pixelorama

扩展启用后,Pixelorama 会启动本地 TCP bridge(默认 127.0.0.1:8123)。

4) 启动 MCP Server(stdio)

cd server
../.venv/bin/python -m pixelorama_mcp

可选环境变量:

  • PIXELORAMA_BRIDGE_HOST(默认 127.0.0.1)
  • PIXELORAMA_BRIDGE_PORT(默认 8123)
  • PIXELORAMA_BRIDGE_PORTS(例如 8123,8124,用于端口扫描)
  • PIXELORAMA_BRIDGE_PORT_RANGE(例如 8123-8133)
  • PIXELORAMA_BRIDGE_TOKEN(启用后所有请求需携带 token)

如果启用 token,需要用同一个 token 启动 Pixelorama 与 MCP server。

5) 自动化测试脚本

../.venv/bin/python /Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/tests/run_mcp_tests.py

测试覆盖:导入/导出、图层/帧/像素、绘制、选择、动画、Tilemap、效果、笔刷、调色板等。

扩展/边界测试(错误参数、协议与安全校验):

../.venv/bin/python /Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/tests/run_mcp_tests_extra.py

与 Codex 集成

1) 启动 Pixelorama(官方 App)

如果启用 token,必须从终端启动 Pixelorama.app 才能注入环境变量。
PIXELORAMA_BRIDGE_TOKEN=YOUR_TOKEN \
/Applications/Pixelorama.app/Contents/MacOS/Pixelorama

2) 注册 MCP Server 到 Codex

codex mcp add pixelorama \
  --env PIXELORAMA_BRIDGE_HOST=127.0.0.1 \
  --env PIXELORAMA_BRIDGE_PORT=8123 \
  --env PIXELORAMA_BRIDGE_TOKEN=YOUR_TOKEN \
  -- /Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/.venv/bin/python -m pixelorama_mcp

完成后在 Codex 里输入 /mcp,确认已连接到 pixelorama。

3) 使用方式

在 Codex 里直接描述需求即可,例如:

  • “新建 32x32 画布,画一个红色圆点并导出 PNG。”
  • “把当前项目导出成 GIF,标签为 walk,方向 forward。”

与 Gemini CLI 集成(0.26.0)

在 ~/.gemini/settings.json 中新增 mcpServers.pixelorama:

{
  "mcpServers": {
    "pixelorama": {
      "command": "/Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "pixelorama_mcp"],
      "cwd": "/Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/server",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/Users/dandan/code/tool/Pixelorama-mcp/server",
        "PIXELORAMA_BRIDGE_HOST": "127.0.0.1",
        "PIXELORAMA_BRIDGE_PORT": "8123"
      }
    }
  }
}

如果启用了 token,需要在 env 里加:

"PIXELORAMA_BRIDGE_TOKEN": "YOUR_TOKEN"

修改后重启 Gemini CLI 即可生效。

协议与更多文档

  • Bridge 协议:docs/bridge-protocol.md
  • 能力清单:docs/capabilities.md
  • 路线图:docs/mcp-roadmap.md
  • 详细步骤:docs/setup.md

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

GDScript本地部署自动化工具图像处理Pixelorama扩展桥接服务MCP协议

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在AI代理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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 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
Pixelorama MCP

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Everything Claude Code

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Server Everything (everything)

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11stdio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

Pixelorama MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 extension/build_extension_zip.py,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。

Pixelorama MCP 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Pixelorama 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。

Pixelorama MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Pixelorama MCP 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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