プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Plateau Creative MCP

作者:pixelx-jpバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.pixelx-jp/plateau-creative-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

PLATEAU 3D city data as scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "plateau-creative": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yodolabs/plateau-creative-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add plateau-creative -- npx -y @yodolabs/plateau-creative-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "plateau-creative": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yodolabs/plateau-creative-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "plateau-creative": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yodolabs/plateau-creative-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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。

できること

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。

基本チェックi

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7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント pixelx-jp で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2751件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2751件のうち10%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2751件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Plateau Creative MCPは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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Node.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

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

Figma Context MCP

作者:GLips

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

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

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

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

@yodolabs/plateau-creative-mcp

An MCP server that turns Project PLATEAU's 3D city data into scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.

English · 日本語

A real Shibuya block — loaded from PLATEAU, edited, and exported as one .glb by the export_glb tool, here rendered with three.js. Same geometry your LLM hands off to Blender / Unity / Unreal. Data © Project PLATEAU / MLIT (CC BY 4.0).

This server exposes tools. Orchestration is your LLM's job — point Claude / Cursor / any MCP client at this server alongside Blender MCP / Unity MCP / Unreal MCP and let it compose the workflow.

PLATEAU has an official MCP server for data access (catalog, specs, CityGML, attributes). This one fills the missing creation, scene-editing, and DCC export layer: load a Tokyo neighbourhood, delete every skyscraper, scale a block to 3× height, and emit a .glb ready for Blender / Unity / Unreal — all driven by tool calls.

flowchart LR

CLIENT["Claude / Cursor (any MCP client)"] -->|tool calls| MCP["plateau-creative-mcp"] MCP -->|download_area| DATA["plateau-bridge artifact index + bundles"] MCP -->|"load → filter → edit"| SCENE["scene_id (in-memory)"] MCP -->|export_glb| OUT[".glb + LICENSE.txt"] OUT --> DCC["Blender / Unity / Unreal"]

Status

v0.1.0 — first public release. 10 MCP tools (incl. on-demand artifact download — no data clone needed), polygon footprint extrusion with mesh merging, single-GLB export ≤ 1 km² (≈40% gltf-transform compression) with a scene_manifest 3D Tiles fallback for larger areas, three data-access modes (TS+duckdb artifact / Python subprocess / upstream MCP via JSON-RPC), Overpass POI linking, and an optional cross-MCP bridge to BlenderMCP. Vendor-neutral over MCP — Claude, Cursor, any client works.

Tools

ToolPurpose
download_areaFetch + cache a prebuilt city bundle from the plateau-bridge artifact index (resolves the slug, downloads the .tar.zst, verifies sha256, extracts buildings.parquet + manifest.json), so load_area works without cloning the data pipeline.
load_areaLoad a city + bbox + LOD into a new scene_id.
filter_buildingsQuery building_uid[] inside a scene by height / year / use / zoning / flood depth.
delete_buildingsCounterfactual edits — mark buildings as removed.
extrude_buildingsScale heights by a factor.
compose_sceneSet render hints (time of day, weather, camera).
export_glbEmit a .glb (single_glb, real geometry from the parquet) or a scene_manifest referencing 3D Tiles. scene_manifest tile enrichment needs locally-built 3D Tiles; downloaded cities get a tile-less manifest (edits + bbox + attribution) plus a tileset_note.
link_buildings_to_poisAssociate buildings with nearby OSM POIs (Overpass).
get_attributionFull dataset / license / URL metadata for a scene.
render_via_blenderExport the scene as GLB and (optionally) bridge to a BlenderMCP-compatible HTTP MCP server via JSON-RPC. Dry-run returns the suggested cross-MCP call sequence instead.

When PLATEAU_UPSTREAM_ENABLED=true, the server also exposes 13 tools proxied from the official Project PLATEAU MCP server: plateau_spec_outline, plateau_spec_read, plateau_get_metadata, plateau_search_areas, plateau_get_area, plateau_search_datasets, plateau_get_dataset, plateau_list_dataset_types, plateau_citygml_get_attributes, plateau_citygml_get_features, plateau_citygml_get_geoid_height, plateau_get_citygml_files, plateau_explain_spatial_id. The LLM client sees 23 tools in a single catalog, with no need to wire two separate MCP servers.

Every tool returns { result, attribution_metadata }. export_glb writes asset.extras.attribution into the GLB and a LICENSE.txt next to it. You must keep that attribution in any derived video, image, or asset.

Quickstart

npm install

npm run build

There are two ways to get city data in place.

Option A — zero setup (recommended)

Don't clone the data pipeline at all. Out of the box the server reads the public plateau-bridge artifact index, so download_area works with no configuration — it fetches the prebuilt bundle for a city, verifies its sha256, and caches it locally:

export PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true     # load_area auto-fetches a missing city (optional)

export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server

Call download_area(city="shibuya") once (or set PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true and just call load_area, which fetches a missing city first). Only buildings.parquet + manifest.json are extracted; bundles cache under PLATEAU_ARTIFACT_DIR (default ~/.cache/plateau-creative-mcp/artifacts), so each city downloads only once. Point PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URL at a different index to use your own mirror.

Downloaded bundles do not include 3D Tiles (they are gigabytes per city). Everything works from the parquet — load_area, all edits, and export_glb single_glb (real geometry, ≤ 1 km² / ≤ 5000 buildings). Only scene_manifest export loses its tile references for downloaded cities (it still emits the edit list, bbox, and attribution, with a tileset_note telling you to narrow to single_glb or run a local build). For full-geometry exports of larger areas, use Option B with a local build.

For Claude Desktop, add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD": "true", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }

Option B — bring your own artifacts

If you already have plateau-bridge's out_ / outputs, point straight at them:

export PLATEAU_ARTIFACT_DIR=/path/to/plateau-bridge

export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server

{

"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_ARTIFACT_DIR": "/path/to/plateau-bridge", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }

Smoke run without an MCP client:

npx tsx scripts/smoke-load-area.ts

Example workflows

1. Cyberpunk Shibuya flythrough (cross-MCP)
load_area(city="shibuya", bbox=[139.6975,35.6555,139.7045,35.6605], lod=2)

-> compose_scene(time="19:30", weather="rain") -> export_glb() # to ./out/ _v3.glb => BlenderMCP: import_glb + cyberpunk shader + render

flowchart LR

LLM(("LLM")) --> A["plateau-creative-mcp load · edit · export_glb"] LLM --> B["Blender MCP import · shade · render"] A -->|".glb + sidecar"| B

2. Tokyo without skyscrapers
load_area(...)

-> filter_buildings({height_min: 100}) -> delete_buildings(filter={height_min: 100}) -> export_glb()

3. Office-tower draft (requires zoning fields in the artifact)
load_area(...)

-> filter_buildings({zoning_use: ["commercial"], far_max_min: 400}) => SketchUp MCP: design a new building inside those parcels

Architecture

src/

server/ MCP protocol entry, tool registry, unified envelope tools/ 10 MCP tool handlers schemas/ Zod schemas + JSON Schema export scene/ scene_id LRU + lock + optional disk persistence data/ Artifact (duckdb) access layer + on-demand bundle downloader export/ three.js scene builder + GLTFExporter + manifest fallback attribution/ Envelope wrapping, attribution merge rateLimit/ Token bucket per (client, tool) errors/ Stable error codes + AppError config/ Env-driven config utils/ ids, bbox, paths, logger

  • `scene_id` is the only shared state. All mutate / export tools must reference it. IDs are server-generated ULIDs.
  • `building_uid` is the single canonical reference. No gml_id or batch index alternates.
  • `export_glb` hard limits: ≤ 1 km² bbox and ≤ 5000 buildings for single_glb. Larger scenes return EXPORT_LIMIT_EXCEEDED with a suggestion to switch to scene_manifest.
  • Attribution is wrapped at the executor level — no handler can return a result without it.

Configuration

EnvDefaultMeaning
PLATEAU_ARTIFACT_DIR~/.cache/plateau-creative-mcp/artifactsDirectory containing out_ /buildings.parquet. Defaults to a cache dir (where download_area writes); set it to point at an existing plateau-bridge checkout.
PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URLplateau-bridge distribution/index.jsonCache index (JSON) listing each city's bundle URL + sha256. Defaults to the public mirror; override to use your own.
PLATEAU_ARTIFACT_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS300000Per-download timeout in milliseconds (5s–30min).
PLATEAU_AUTO_DOWNLOADfalsetrue makes load_area auto-fetch a missing city from the index before loading.
PLATEAU_OUTPUT_DIR./outWhere .glb / LICENSE.txt / manifests are written.
PLATEAU_DATA_MODEartifactartifact (TS + duckdb) or subprocess (Python helper).
PLATEAU_PYTHON_BINpython3Python interpreter for subprocess mode (must have duckdb installed).
PLATEAU_SUBPROCESS_SCRIPTbundled python/plateau_query.pyOverride path to the JSON-stdio helper.
PLATEAU_SCENE_DIR./.scene-storeDisk dir when scene persistence is enabled.
PLATEAU_PERSIST_SCENESfalsetrue to serialize scenes to disk between calls.
PLATEAU_MAX_SCENES64LRU cap on in-memory scenes.
PLATEAU_SCENE_TTL_MS3600000Scene TTL in milliseconds.
OSM_OVERPASS_URLunsetSet to enable link_buildings_to_pois (e.g. https://overpass-api.de/api/interpreter).
OSM_OVERPASS_TIMEOUT_MS25000Overpass request timeout.
PLATEAU_UPSTREAM_ENABLEDfalsetrue registers 13 official plateau_* tools proxied to the hosted PLATEAU MCP.
OFFICIAL_PLATEAU_MCP_URLhosted defaultOverride the official PLATEAU MCP endpoint (rare).

See .env.example for a copy-paste template.

Footprint geometry vs box fallback

Polygon extrusion via the DuckDB spatial extension is on by default; on first run the extension is auto-installed. If install/load fails (offline CI, restricted environment), the exporter cleanly falls back to centroid-anchored 12 m × 12 m boxes per building. available_attributes in load_area's response includes footprint_polygon when the high-fidelity path is active.

Mesh merging + sidecar index

single_glb exports merge every building into on

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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