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作者による説明(英語の原文)
Unity Editor automation for AI agents: scenes, prefabs, assets, shaders, Timeline, tests, builds.
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_MCP_STATE_DIR, UNITY_MCP_HOST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": {
"command": "dnx",
"args": [
"IsuzuUnityCli",
"--yes",
"mcp-stdio"
],
"env": {
"UNITY_MCP_STATE_DIR": "your-value",
"UNITY_MCP_HOST": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add unity --env UNITY_MCP_STATE_DIR=your-value --env UNITY_MCP_HOST=your-value -- dnx IsuzuUnityCli --yes mcp-stdio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": {
"command": "dnx",
"args": [
"IsuzuUnityCli",
"--yes",
"mcp-stdio"
],
"env": {
"UNITY_MCP_STATE_DIR": "your-value",
"UNITY_MCP_HOST": "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": {
"type": "stdio",
"command": "dnx",
"args": [
"IsuzuUnityCli",
"--yes",
"mcp-stdio"
],
"env": {
"UNITY_MCP_STATE_DIR": "your-value",
"UNITY_MCP_HOST": "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_MCP_STATE_DIR envUNITY_MCP_HOST 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8日にチェック
公開者(shiranui-isuzu.dev)がリポジトリの所有者(isuzu-shiranui)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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0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(4.4.2)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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.NETも必要です。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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
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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。
English Version | Tiếng Việt
Unity Editor を AI エージェントに開放するフレームワークです。人が手で実行しても、スクリプトから呼んでも、同じ経路を通ります。
http://127.0.0.1: /mcp に直接接続します。別プロセスの MCP サーバーはありません。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、VS Code、Claude Desktop で動作を確認しています。isuzu-unity-cli からも同じツールを呼べます。配布している実行ファイルはネイティブなので、Node も .NET ランタイムも要りません。[McpTool] を付けるだけで定義できます。はじめて使う方は、図つきの導入ガイド Unity MCP のはじめかた から始めてください。
com.unity.nuget.newtonsoft-json 3.2.1。依存として自動で解決されますUnity の Package Manager で Add package from git URL を選び、次の URL を入力します。
https://github.com/isuzu-shiranui/UnityMCP.git?path=jp.shiranui-isuzu.unity-mcp
VCC(VRChat Creator Companion)と ALCOM では、VPM リポジトリ https://unity-mcp.shiranui-isuzu.dev/vpm.json を追加してください。どちらもパッケージを zip でダウンロードするので、この経路に Git は要りません。ワンクリックで追加するリンクと、追加する場所の画面は、導入ガイドの VCC・ALCOM をお使いの場合 にあります。
CLI をインストールします。
# Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/isuzu-shiranui/UnityMCP/main/install.ps1 | iex
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/isuzu-shiranui/UnityMCP/main/install.sh | sh
GitHub Releases から実行ファイルを直接ダウンロードして、SHA256SUMS で検証することもできます。.NET 10 SDK があれば dotnet tool install -g IsuzuUnityCli でも入ります。
続けて、エージェント用のスキルと MCP クライアントを登録します。
isuzu-unity-cli setup # Claude Code / Codex 向けのスキル
isuzu-unity-cli setup --mcp --agent claude-code # MCP クライアントへの登録
--agent は claude-code / claude-desktop / codex / cursor / gemini / vscode から選べます。Claude Code はサーバーを Unity プロジェクトのパスの下に登録するので、Claude Code を Unity プロジェクトのフォルダーで起動してください。Editor の Preferences > Unity MCP ページからも登録できます。
クライアントごとの設定、Claude Desktop 向けの拡張機能バンドルと stdio ブリッジは MCP クライアントの接続 にあります。
Editor がプロジェクトを開くとサーバーが起動し、descriptor ファイルを公開します。CLI はそれを読むので、ポートやトークンの指定は要りません。
isuzu-unity-cli projects # 起動中の Editor 一覧
isuzu-unity-cli tools # 利用可能なツール isuzu-unity-cli call play_mode_status # ツールの実行 isuzu-unity-cli verify # 再コンパイル → エラー抽出 → コンソールのエラー
verify は、スクリプトを編集したあとの再コンパイルとエラー収集を 1 回の呼び出しにまとめます。--test を付けるとテストも実行します。
Editor が複数起動しているときは --project で選びます。プロジェクトのディレクトリ内で実行していれば、自動で選ばれます。全コマンドは CLI リファレンス にあります。
診断(コンソール、Editor.log、コンパイル状態、テスト、シーン階層、アセットの読み取り)、オーサリング(GameObject・コンポーネント・アセット・シーン・Prefab・Animator Controller の作成と変更)、描画、Timeline / Recorder、ビルド、C# スニペットの実行、Editor への入力の合成があります。オーサリングのツールは、呼び出し 1 回が Undo 1 操作にまとまります。
Timeline のツールは com.unity.timeline があるときだけ、Recorder のツールは com.unity.recorder と com.unity.timeline の両方があるときだけ、test_run と test_results は com.unity.test-framework があるときだけ現れます。
一覧と注意点は ツール一覧 にあります。MCP の URL に ?group=diagnostics,authoring のようにグループを付けると、tools/list がそのグループだけを返します。
Editor 側にメソッドを 1 つ書くだけです。
using System.Linq;
using UnityMCP.Editor.Core; using UnityMCP.Editor.Core.Attributes;
internal static class MyTools { [McpTool( "asset_find_by_type", "Find project assets of a given type. Prefer a narrow type and a small limit.", Idempotency = McpIdempotency.Safe)] public static string[] FindByType( [McpArg("type", "Unity type name, e.g. Material.")] string type, [McpArg("limit", "Maximum paths to return.")] int limit = 50) { return UnityEditor.AssetDatabase.FindAssets($"t:{type}") .Take(limit) .Select(UnityEditor.AssetDatabase.GUIDToAssetPath) .ToArray(); } }
これだけで MCP クライアントと CLI の両方から呼び出せます。JSON Schema はシグネチャから生成されます。[McpTool] に指定できるプロパティは アーキテクチャ にあります。
C# を書かずに、JSON ファイルでツールを追加することもできます。定義ツール を参照してください。
probe / script / sequence ツールを追加するinput_pointer / input_key / input_record / input_replayサーバーは 127.0.0.1 にだけバインドします。OPTIONS を除く全リクエストに bearer token が必要です。descriptor ファイルとトークンファイルは資格情報として扱ってください。これらを読めるものは、Editor 内でコードを実行できます。プレイヤービルドには、Development Build を含めて一切含まれません。詳細は セキュリティ にあります。
MIT