Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Accurate Unity API docs (2022/2023/6) for AI agents. Prevents hallucinated signatures.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
UNITY_VERSION, UNITY_PROJECT_PATH必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"unity-api": {
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "your-value",
"UNITY_PROJECT_PATH": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add unity-api --env UNITY_VERSION=your-value --env UNITY_PROJECT_PATH=your-value -- uvx unity-api-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"unity-api": {
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "your-value",
"UNITY_PROJECT_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"unity-api": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "your-value",
"UNITY_PROJECT_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
UNITY_VERSION envUNITY_PROJECT_PATH envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Codeturion で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.1.1)がレジストリに届いたのは25 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
MCP server that gives AI agents accurate Unity API documentation. Prevents hallucinated signatures, wrong namespaces, and deprecated API usage.
Supports Unity 6 (one database per minor stream), Unity 2023, and Unity 2022 LTS. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP-compatible AI tool. No Unity installation required. See the supported versions. New Unity releases are detected and built automatically every week.
Add to your MCP config (.mcp.json, mcp.json, or your tool's MCP settings), setting UNITY_VERSION to match your project:
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "uvx", "args": ["unity-api-mcp"], "env": { "UNITY_VERSION": "6000.3" } } } }
Valid values: a Unity 6 stream like "6000.3", or "6", "2023", "2022".
On first run the server downloads the correct database (~20-30 MB) to ~/.unity-api-mcp/.
| Priority | Source | Example |
|---|---|---|
| 1 | UNITY_VERSION env var | "2022", "6", "6000.3", or "6000.3.8f1" |
| 2 | UNITY_PROJECT_PATH | Reads ProjectSettings/ProjectVersion.txt, maps 2022.3.62f1 to "2022", 6000.3.8f1 to "6000.3" |
| 3 | Default | "6" |
6000.0, 6000.3, 6000.5, …) get their own per-stream database, falling back to the generic 6 database when a stream database isn't published. Cached databases are freshness-checked against the release on startup, so weekly rebuilds reach existing installs automatically.Each version has its own database with the correct signatures, deprecation warnings, and member lists for that release.
| Tool | Purpose | Example |
|---|---|---|
search_unity_api | Find APIs by keyword | "Tilemap SetTile", "async load scene" |
get_method_signature | Exact signatures with all overloads | UnityEngine.Physics.Raycast |
get_namespace | Resolve using directives | "SceneManager" -> using UnityEngine.SceneManagement; |
get_class_reference | Full class reference card | "InputAction" -> all methods/fields/properties |
get_deprecation_warnings | Check if an API is obsolete | "WWW" -> Use UnityWebRequest instead |
All UnityEngine and UnityEditor modules, plus packages parsed from C# source: Input System, Addressables, uGUI (incl. TextMeshPro on Unity 6), AI Navigation, and Netcode. ~42,500 records per Unity 6 database, ~500 deprecation warnings each.
Full version list: db-v1 release page. CI regenerates that table on every build. New Unity patches are detected and built automatically every Monday.
Does not cover third-party assets (DOTween, VContainer, Newtonsoft.Json). For those, rely on project source.
Measured, not promised: 25 research questions across 3 testbeds, answered by 3 agent configs, every answer judged against ground truth verified in the source beforehand. The full harness lives in docs/benchmark/ and re-runs with one command.
| Config | Correct | Partial | Wrong | Hallucinated APIs |
|---|---|---|---|---|
| MCP + targeted Read | 24/25 | 1 | 0 | 0 |
| Skilled (Grep+Read) | 20/25 | 3 | 2 | 1 |
| Naive (full Reads) | 19/25 | 3 | 3 | 1 |
The one reproduced hallucination is instructive. Asked to list the overloads of SceneManager.LoadSceneAsync, both non-MCP agents invented single-parameter LoadSceneAsync(string) and LoadSceneAsync(int) overloads that do not exist. Code written against them does not compile. The MCP agent returned the exact four real overloads.
Why correctness and not token savings? Agentic tools are good at code search now. Claude Code has shipped a Grep tool from the start, and current models search first and then read a narrow line range, so raw token use was comparable across all configs in our runs. But exact overloads, namespaces, and deprecations are not in your project files at all. An agent without MCP can only infer them from usage examples, and when it infers wrong you pay with a broken build.
Methodology
python docs/benchmark/run.py --project (results from July 2026; agent behavior moves, so re-run before quoting)Add this to your project's CLAUDE.md (or equivalent instructions file). This step is important. Without it, the AI has the tools but won't know when to reach for them.
## Unity API Lookup (unity-api MCP)
Use the unity-api MCP tools to verify Unity API usage instead of guessing. Do not hallucinate signatures.
| When | Tool | Example |
|---|---|---|
| Unsure about a method's parameters or return type | get_method_signature | get_method_signature("UnityEngine.Tilemaps.Tilemap.SetTile") |
Need the using directive for a type | get_namespace | get_namespace("SceneManager") |
| Want to see all members on a class | get_class_reference | get_class_reference("InputAction") |
| Searching for an API by keyword | search_unity_api | search_unity_api("async load scene") |
| Checking if an API is deprecated | get_deprecation_warnings | get_deprecation_warnings("FindObjectOfType") |
Rules:
get_method_signatureusing directive, verify with get_namespace if unsure
Auto-detect version from project path
Instead of setting UNITY_VERSION, you can point to your Unity project. The server reads ProjectSettings/ProjectVersion.txt automatically:
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "uvx", "args": ["unity-api-mcp"], "env": { "UNITY_PROJECT_PATH": "/path/to/your/unity-project" } } } }
Alternative installation methods
Using pip install:
pip install unity-api-mcp
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "unity-api-mcp", "args": [], "env": { "UNITY_VERSION": "6000.3" } } } }
Environment variables
| Variable | Purpose | Example |
|---|---|---|
UNITY_VERSION | Unity version to serve | 6000.3, 6000.3.8f1, 6, 2023, 2022 |
UNITY_PROJECT_PATH | Auto-detect version from project | F:/Unity Projects/my-project |
UNITY_INSTALL_PATH | Override Unity install path (for ingest only) | D:/Unity/6000.3.8f1 |
Building databases locally
If you want to build a database from your own Unity installation instead of downloading:
# Install with ingest dependencies
pip install unity-api-mcp[ingest]
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 6000.3 --unity-install "D:/Unity/6000.3.8f1" --project "F:/Unity Projects/MyProject"
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 6000.3 --unity-install "/Applications/Unity/Hub/Editor/6000.3.20f1" --project "/path/to/UnityProject"
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 2022 --unity-install "D:/Unity/2022.3.62f1"
Databases are written to ~/.unity-api-mcp/unity_docs_{version}.db by default.
AI-Assisted Setup
If an AI agent is setting this up for you:
Add
unity-api-mcpto my MCP config usinguvxwithUNITY_VERSIONset to match my project, append the CLAUDE.md snippet from the README, and verify withget_namespace("SceneManager").
Project structure
unity-api-mcp/
├── src/unity_api_mcp/ │ ├── server.py # MCP server (5 tools) │ ├── db.py # SQLite + FTS5 database layer │ ├── version.py # Version detection + DB download │ ├── xml_parser.py # Parse Unity XML IntelliSense files │ ├── cs_doc_parser.py # Parse C# doc comments from package source │ ├── unity_paths.py # Locate Unity install + package dirs │ └── ingest.py # CLI ingestion pipeline └── pyproject.toml
Databases are stored in ~/.unity-api-mcp/ (downloaded on first run).
| Problem | Fix |
|---|---|
| "Could not download Unity X database" | Check internet connection. Or build locally: python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 2022 |
| Wrong API version being served | Set UNITY_VERSION explicitly. Check stderr: unity-api-mcp: serving Unity API docs |
| Server won't start | Check python --version (needs 3.10+). Check path: which unity-api-mcp or where unity-api-mcp |
ModuleNotFoundError: No module named 'mcp.server.fastmcp' | Version 2.1.0 or older installed mcp 2.x. Restart your MCP client, or run uvx unity-api-mcp@latest. With pip, run pip install -U unity-api-mcp. |
| Third-party packages return no results | DOTween, VContainer, Newtonsoft.Json are not indexed (third-party, not Unity packages) |
[unreal-api-mcp](https://github.com/Codeturion/unreal-api-mcp): same concept for Unreal Engine (C++), with weekly auto-built databases per UE version.
Need a custom MCP server for your engine or framework? I build MCP tools that cut token waste and prevent hallucinations for AI-assisted game development. If you want something similar for your team's stack, reach out.
fua
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