Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Scenemodel

de CloudCorpRecordsversión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.CloudCorpRecords/scenemodel

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Drive Blender scenes: scene and object info, code execution, assets and 3D generation.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Diseño, imágenes y audio

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "scenemodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/scenemodel",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add scenemodel -- npx -y @reneturcios/scenemodel mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "scenemodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/scenemodel",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "scenemodel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/scenemodel",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub CloudCorpRecords, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2180 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 86% de los otros 2180 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2180 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Scenemodel?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 5 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Se ejecuta en tu computadora★ 16.165MITActualizado hace 5 meses
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Claude Real Video

de HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Se ejecuta en tu computadora★ 2284MITActualizado hace 2 meses
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Se ejecuta en la nube★ 2152Actualizado hace 13 meses
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

scenemodel

scenemodel is a small MCP server and CLI for driving a Blender scene from an agent. It is a clean-room rebuild of a core subset — eight tools — from the documented surface of ahujasid/blender-mcp: scene and object info, arbitrary Blender Python execution, viewport screenshots, PolyHaven category browsing, search and download, and Hunyuan3D model generation.

The transport is the original's, unchanged: Blender runs an addon that listens on a TCP socket (default localhost:9876) and exchanges JSON commands of the shape {type, params} for JSON responses. scenemodel implements exactly that protocol behind an injectable socket function — one connection, one JSON request, one JSON response per call — with the host and port taken from BLENDER_HOST / BLENDER_PORT. When nothing is listening, calls fail honestly with the underlying connection error (ECONNREFUSED); scenemodel never invents scene data.

One documented gap: upstream, the screenshot tool returns image content. scenemodel returns an artifact summary instead — the image format plus its byte and base64 lengths — and never the image content block itself.

Deliberately omitted: the Hyper3D (Rodin) generation tools and their status checks, Hunyuan job status/polling beyond the generate call, the dedicated set_texture tool (texture setting stays reachable through asset download and code execution, as in the original), telemetry/user-id tools, and viewport scene manipulation beyond execute_blender_code.

The published container image bundles no Blender binary: the addon runs inside the user's own Blender install, so the image expects to reach a host Blender socket and says so in its Dockerfile.

Install

npx @reneturcios/scenemodel get-scene-info

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/scenemodel

Start Blender with the blender-mcp addon enabled first; it listens on localhost:9876 by default.

CLI

scenemodel get-scene-info

scenemodel get-object-info scenemodel execute-blender-code "import bpy; print(bpy.context.scene.name)" scenemodel get-viewport-screenshot [--max-size 1024] scenemodel get-polyhaven-categories [asset_type] scenemodel search-polyhaven-assets [asset_type] [categories] scenemodel download-polyhaven-asset [--resolution 2k] [--format gltf] scenemodel generate-hunyuan3d-model --text "a wooden chair" scenemodel --version

Exit codes: 0 success, 1 addon/socket error, 2 usage error.

MCP server

npx -y @reneturcios/scenemodel mcp
{

"mcpServers": { "scenemodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/scenemodel", "mcp"], "env": { "BLENDER_HOST": "localhost", "BLENDER_PORT": "9876" } } } }

The env block is optional; the defaults are shown.

Tools
ToolInputAddon command
get_scene_info—get_scene_info
get_object_infoobject_name (required)get_object_info
execute_blender_codecode (required)execute_code
get_viewport_screenshotmax_size (optional)get_viewport_screenshot — returns a format/length summary, not image content
get_polyhaven_categoriesasset_type (optional)get_polyhaven_categories
search_polyhaven_assetsasset_type, categories (optional)search_polyhaven_assets
download_polyhaven_assetasset_id, asset_type (required), resolution, file_formatdownload_polyhaven_asset
generate_hunyuan3d_modeltext_prompt, input_image_url (one required)generate_hunyuan3d_model

Addon error envelopes and socket failures — a refused connection, a timeout, a malformed response — are reported as tool errors carrying the underlying message.

Development

npm install

npm run build npm test npm run dev

Tests run entirely on a fake socket function: command shaping, response unwrapping, screenshot summarisation, and error propagation. No live Blender instance is touched.

License

MIT — see LICENSE.

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