Kerbside F1
Free Formula 1 stats: standings, title maths, teammate battles and records, each linked to source.
作者による説明(英語の原文)
An AI 3D workspace for games, VR, and beyond. Generate, remesh, texture, and animate 3D assets.
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。
PICOBERRY_API_KEY, PICOBERRY_API_BASE「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"picoberry": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
"PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add picoberry --env PICOBERRY_API_KEY=your-value --env PICOBERRY_API_BASE=your-value -- npx -y @picoberry/mcp-server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": {
"picoberry": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
"PICOBERRY_API_BASE": "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": {
"picoberry": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
"PICOBERRY_API_BASE": "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。
PICOBERRY_API_BASE 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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント UModeler 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。
入力が必要なもの:PICOBERRY_API_KEY
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(0.1.7)がレジストリに届いたのは17 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Kerbside F1, Open Food Facts MCP, Modrinth 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
Free Formula 1 stats: standings, title maths, teammate battles and records, each linked to source.
MCP server for Open Food Facts product, ingredient, allergen, and nutrition lookup.
Search Minecraft mods on Modrinth, filter by loader/game version, browse versions.
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。
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_modelsbefore you spend anything. (Using the API does require
a completed purchase — see Get an API key.)
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.
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.)
| Var | Required | Default | Notes |
|---|---|---|---|
PICOBERRY_API_KEY | ✅ | — | pb_live_... |
PICOBERRY_API_BASE | — | https://api.picoberry.ai | leave unset unless you were given a different host |
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Engines + credit cost for a category (3d / image / parts-board / remesh / texture / animate). Call before generating — don't hardcode engines. |
list_animation_presets | Animation preset ids, per engine family (tripo / meshy / pb), with optional substring filter. pb is PB Animation's motion list; each item carries body. |
get_credits | Current credit balance. |
generate_image | Text → image (+ optional reference image URLs). count (1–4) makes several images in one call → assets[], wait on each id. |
generate_3d_from_text | Text → 3D model (GLB). |
generate_3d_from_image | Image → 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_board | Decompose 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. |
remesh | Retopologize an existing 3D asset → new asset. |
texture | Re-texture (PBR) an existing 3D asset → new asset. |
animate | Auto-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_asset | Status + result URLs for one asset. |
wait_for_asset | Poll until an asset finishes (or times out), then return it. |
list_my_assets | Browse your generated assets. |
download_asset | Export a completed 3D asset (glb / fbx / obj) → signed URL. |
Generation is asynchronous:
generate_3d_from_text({ prompt }) → returns an asset { id }.wait_for_asset({ asset_id: id }) → polls until taskStatus === 2 (succeeded).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).
"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
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"] } } }
npm install
npm run build # tsc → dist/ PICOBERRY_API_KEY=pb_live_... npm start
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:
| Field | Value |
|---|---|
| Organization or user | UModeler |
| Repository | picoberry-mcp |
| Workflow filename | publish.yml |
| Environment name | *(leave empty)* |
| Allowed actions | npm 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.
MIT