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

PicoBerry

de UModelerversión 0.1.7i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.UModeler/picoberry-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

An AI 3D workspace for games, VR, and beyond. Generate, remesh, texture, and animate 3D assets.

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: Juegos, deportes, comida y aprendizaje
  • Debes completar: PICOBERRY_API_KEY

Instalación

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

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

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": {
    "picoberry": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add picoberry --env PICOBERRY_API_KEY=your-value --env PICOBERRY_API_BASE=your-value -- npx -y @picoberry/mcp-server

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "picoberry": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "picoberry": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • PICOBERRY_API_KEY secreto obligatorio env
    PicoBerry API key (pb_live_...). Create one at https://picoberry.ai/dashboard/api-keys. Requires a completed purchase (a subscription or a one-off credit pack) or an active paid subscription.
  • PICOBERRY_API_BASE env
    Override the API base URL. Defaults to https://api.picoberry.ai — leave unset unless you were given a different host.

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 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub UModeler, 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 Juegos, deportes, comida y aprendizajei

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1309 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 63% de los otros 1309 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1309 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 PicoBerry?

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?

Debes completar: PICOBERRY_API_KEY

¿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 (0.1.7) llegó al registro hace 17 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

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

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Kerbside F1, Open Food Facts MCP, Modrinth MCP

Alternativas

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

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

Kerbside F1

Free Formula 1 stats: standings, title maths, teammate battles and records, each linked to source.

de kerbside.racingInicialActualizado hoy

Se ejecuta en la nube✓ kerbside.racing

Open Food Facts MCP

MCP server for Open Food Facts product, ingredient, allergen, and nutrition lookup.

de mrfentmenMuy nuevo↓ 43/semActualizado hoy

Se ejecuta en tu computadora

Modrinth MCP

Search Minecraft mods on Modrinth, filter by loader/game version, browse versions.

de mrfentmenMuy nuevo↓ 89/semActualizado hoy

Se ejecuta en tu computadora

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.

PicoBerry MCP Server

Generate 3D models, images, and animations for game and 3D workflows from any MCP client — Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Cline — with no HTTP glue. A thin wrapper over the PicoBerry /v1 API, so you get PicoBerry's multi-engine pipeline directly inside your agent. Several 3D and image engines sit behind one API; call list_models for the live set and each engine's cost. Generated assets are drafts — useful for prototyping and iteration, and can be reviewed or refined for your project.

📖 Full reference: API + MCP docs · PicoBerry API

There's no separate subscription for the MCP or the API. Generation spends

the same prepaid PicoBerry credits as the web app, per engine, at rates you can

read with list_models before you spend anything. (Using the API does require

a completed purchase — see Get an API key.)

Install

No install needed — run it with npx:

// Claude Code:  .mcp.json   ·   Claude Desktop:  claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "picoberry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@picoberry/mcp-server"], "env": { "PICOBERRY_API_KEY": "pb_live_xxxxxxxxxxxxxxxx" } } } }

Cursor uses the same shape in ~/.cursor/mcp.json.

Get an API key

Sign in at https://picoberry.ai, open the [API Keys](https://picoberry.ai/dashboard/api-keys) tab in your dashboard, and hit Create key. The key is shown once — copy it immediately and treat it like a password.

API access needs a completed purchase: a subscription or a one-off credit pack. A purchase entitles you permanently — you don't need a *current* subscription. (An active paid subscription works too, of course.)

Environment variables
VarRequiredDefaultNotes
PICOBERRY_API_KEY✅—pb_live_...
PICOBERRY_API_BASE—https://api.picoberry.aileave unset unless you were given a different host

Tools

ToolWhat it does
list_modelsEngines + credit cost for a category (3d / image / parts-board / remesh / texture / animate). Call before generating — don't hardcode engines.
list_animation_presetsAnimation preset ids, per engine family (tripo / meshy / pb), with optional substring filter. pb is PB Animation's motion list; each item carries body.
get_creditsCurrent credit balance.
generate_imageText → image (+ optional reference image URLs). count (1–4) makes several images in one call → assets[], wait on each id.
generate_3d_from_textText → 3D model (GLB).
generate_3d_from_imageImage → 3D model. Single: image_url or local image_path. Multi-view (2–4 views, higher fidelity): image_urls or image_paths, ordered [front, left, back, right] — tripo\*/meshy6/hunyuan-3.x only.
parts_boardDecompose one image into an exploded parts-board image (server-fixed engine). Input asset_id, image_url, or local image_path; feed the result to generate_3d_from_image for a parts-separated mesh.
remeshRetopologize an existing 3D asset → new asset.
textureRe-texture (PBR) an existing 3D asset → new asset.
animateAuto-rig (+ optionally animate) an existing 3D asset → new asset. Tripo/Meshy rig humanoids; PB Animation (pb-rig + body: humanoid / quadruped / other) also rigs four-legged and other characters — quadrupeds are rig-only for now.
get_assetStatus + result URLs for one asset.
wait_for_assetPoll until an asset finishes (or times out), then return it.
list_my_assetsBrowse your generated assets.
download_assetExport a completed 3D asset (glb / fbx / obj) → signed URL.

How generation works

Generation is asynchronous:

  1. generate_3d_from_text({ prompt }) → returns an asset { id }.
  2. wait_for_asset({ asset_id: id }) → polls until taskStatus === 2 (succeeded).
  3. Read the result URL from files.model (GLB) or files.image (PNG).

taskStatus: 0 pending · 1 processing · 2 succeeded · 3 failed. Result URLs are signed and short-lived — download promptly. Errors come back with an actionable message (e.g. an unknown engine returns the list of valid names).

Example (in an agent)

"Make a low-poly treasure chest, retopo it to 3k tris, and give me a Unity FBX."

list_models(category="3d")                         → pick an engine

generate_3d_from_text(prompt="low-poly treasure chest") → { id: A } wait_for_asset(asset_id=A) → taskStatus 2 remesh(asset_id=A, polycount=3000) → { id: B } wait_for_asset(asset_id=B) download_asset(asset_id=B, format="fbx", texture_preset="unity") → signed URL

Use it alongside Blender MCP

Run this next to blender-mcp and the agent can generate with PicoBerry, then import into Blender in one flow:

{

"mcpServers": { "picoberry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@picoberry/mcp-server"], "env": { "PICOBERRY_API_KEY": "pb_live_..." } }, "blender": { "command": "uvx", "args": ["blender-mcp"] } } }

Develop

npm install

npm run build # tsc → dist/ PICOBERRY_API_KEY=pb_live_... npm start

Release

Run Actions → Publish → Run workflow (or push a v* tag). It publishes to npm and then to the official MCP registry, in that order — the registry validates by fetching the package's npm metadata and matching its mcpName against server.json's name, so npm has to land first. A guard step checks every invariant (name/version agreement, namespace casing, version not already on npm) *before* anything is published, because npm versions are immutable and a failed half-publish burns the number.

Bump version in both package.json and server.json (version and packages[0].version) — the guard fails the run if they disagree.

One-time setup — no secrets. Both publishes authenticate over the workflow's GitHub OIDC token (id-token: write). There is nothing to store or rotate.

The only step is telling npm to trust this workflow. On npmjs.com go to @picoberry/mcp-server → Settings → Trusted publishing → GitHub Actions and enter:

FieldValue
Organization or userUModeler
Repositorypicoberry-mcp
Workflow filenamepublish.yml
Environment name*(leave empty)*
Allowed actionsnpm publish

The workflow filename must match exactly — it is part of what npm verifies.

The MCP registry needs no setup at all: mcp-publisher exchanges the Actions OIDC token, and the registry grants io.github. /* from the token's repository_owner claim. That covers io.github.UModeler/picoberry-mcp and avoids the interactive browser login (which additionally requires org Owner).

Trusted Publishing needs npm >= 11.5.1, so the workflow runs on Node 24

(npm 11.x). Node 22 still bundles npm 10.9 and would fail — the node-version

pin is load-bearing. A guard step fails the run early if the runner ever ships

an older npm.

The namespace is compared byte-exactly — io.github.UModeler/..., matching

the GitHub org's login. A lowercased io.github.umodeler/... is rejected 403.

After publishing, claim the Glama listing — unclaimed servers get limited discoverability, and awesome-mcp-servers gates its PRs on a Glama badge in CI.

License

MIT

Pregunta a PopNx