프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Plateau Creative MCP

제작자: pixelx-jp버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.pixelx-jp/plateau-creative-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 pixelx-jp 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2204개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2204개 중 10%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2204개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Plateau Creative MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트
설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트
설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기