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Meshy AI MCP Server

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Meshy AI MCP Server について

Meshy AI API と連携するための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。テキストや画像からの 3D モデル生成、テクスチャの適用、モデルのリメッシュを行うツールを提供します。

Meshy AI MCP Server の設定

以下の設定を使って、このサーバーを MCP 対応クライアントに追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "meshy-ai-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "venv",
        ".venv"
      ]
    }
  }
}

Meshy AI MCP Server のツール

ツール一覧はまだありません

この掲載には表示できるツール一覧がまだありません。サーバーにツールがないという意味ではありません。対応機能はプロジェクトのドキュメントをご確認ください。

ツールは README から自動的に抽出されます。メンテナーは ## Tools という見出しの下に記載することで、このタブに反映できます。

概要

Meshy AI MCP Server とは？

Meshy AI MCP Server は、Meshy AI API と連携するためのツールを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。開発者はテキストプロンプトや画像からの 3D モデル生成、テクスチャの適用、モデルのリメッシュを、AI 支援のコーディング環境と互換性のある標準化された MCP インターフェースを通じて行えます。

Meshy AI MCP Server の使い方

リポジトリをクローンし、Python の仮想環境を用意して mcp パッケージと依存関係をインストールしたうえで、Meshy AI の API キーを .env ファイルに追加します。サーバーは python src/server.py または MCP CLI（mcp run config.json）で起動します。エディターの MCP 設定（例：Cline、Roo‑Cline、Cursor、VS Code）でサーバースクリプトを指定して設定します。

Meshy AI MCP Server の主な機能

  • テキストプロンプトから 3D モデルを生成
  • 画像から 3D モデルを生成
  • テキストプロンプトで 3D モデルにテクスチャを適用
  • 3D モデルのリメッシュと最適化
  • タスクの進捗をリアルタイムでストリーミング
  • タスクの一覧表示、取得、監視
  • Meshy AI アカウントの残高確認

Meshy AI MCP Server のユースケース

  • テキストの説明から 3D アセットのプロトタイプをすばやく作成する
  • 参考画像を完全な 3D モデルに変換する
  • 既存の 3D モデルにテクスチャを追加・更新する
  • リメッシュによって 3D モデルのジオメトリを最適化する
  • AI 搭載の IDE で 3D アセット生成パイプラインを自動化する

よくある質問

1

Meshy AI MCP Server は何をするものですか？

Meshy AI の 3D 生成、テクスチャリング、リメッシュの機能を、AI 支援コーディングエディターなどあらゆる MCP クライアントから使えるツールやリソースとして公開する MCP サーバーです。

2

依存関係と動作要件は何ですか？

Python 3.9 以上を推奨し、`mcp` パッケージと `requirements.txt` に記載された依存関係が必要です。また、有効な Meshy AI の API キーが必要です。

3

サーバーの設定と起動はどうすればよいですか？

`.env` ファイルで環境変数 `MESHY_API_KEY` を設定し、`python src/server.py` または MCP CLI でサーバーを起動します。必要に応じて `mcp dev src/server.py` を使えば、MCP Inspector でデバッグできます。

4

サーバーはどのようなツールを提供していますか？

作成ツール（テキストから 3D、画像から 3D、テキストからテクスチャ、リメッシュ）、取得ツール（タスク詳細の取得）、一覧ツール（タスクの一覧表示）、ストリーミングツール（リアルタイムの進捗）、そしてアカウント残高を確認するユーティリティツールを提供しています。

5

タスクの進捗をストリーミングするには？

ストリーミングツール（例：`stream_text_to_3d_task`）を使って、特定のタスクの更新を購読します。サーバーはタスクのタイムアウト設定を通じてリアルタイムの進捗通知に対応しています。

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