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

PicoBerry

제작자: UModeler버전 0.1.7i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.UModeler/picoberry-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

An AI 3D workspace for games, VR, and beyond. Generate, remesh, texture, and animate 3D assets.

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: 게임, 스포츠, 음식 및 학습
  • 입력해야 할 값: PICOBERRY_API_KEY

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.
  • 직접 입력할 값: PICOBERRY_API_KEY, PICOBERRY_API_BASE

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

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": {
    "picoberry": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add picoberry --env PICOBERRY_API_KEY=your-value --env PICOBERRY_API_BASE=your-value -- npx -y @picoberry/mcp-server

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "picoberry": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "picoberry": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@picoberry/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PICOBERRY_API_KEY": "your-value",
        "PICOBERRY_API_BASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • PICOBERRY_API_KEY 비밀 필수 env
    PicoBerry API key (pb_live_...). Create one at https://picoberry.ai/dashboard/api-keys. Requires a completed purchase (a subscription or a one-off credit pack) or an active paid subscription.
  • PICOBERRY_API_BASE env
    Override the API base URL. Defaults to https://api.picoberry.ai — leave unset unless you were given a different host.

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 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 UModeler 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

게임, 스포츠, 음식 및 학습 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1301개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1301개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1301개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

PicoBerry, 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?

입력해야 할 값: PICOBERRY_API_KEY

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(0.1.7)은 17일 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: 像塑 MCP Plus, Zovo Recipe Card Maker, Zovo Paper Finder

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

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

像塑 MCP Plus

Unofficial macOS MCP for Douyin AR (像塑): assets, menus, AI combine, delivery. For learning only.

제작자: Muqian-Sun아주 새로움오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Zovo Recipe Card Maker

Make printable recipe cards from your own recipes as a print-ready PDF.

제작자: theluckystrike초기오늘 업데이트

클라우드에서 실행

Zovo Paper Finder

Build a literature list for a student paper, thesis or research project from Crossref.

제작자: theluckystrike초기오늘 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

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_models before you spend anything. (Using the API does require

a completed purchase — see Get an API key.)

Install

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.

Get an API key

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.)

Environment variables
VarRequiredDefaultNotes
PICOBERRY_API_KEY✅—pb_live_...
PICOBERRY_API_BASE—https://api.picoberry.aileave unset unless you were given a different host

Tools

ToolWhat it does
list_modelsEngines + credit cost for a category (3d / image / parts-board / remesh / texture / animate). Call before generating — don't hardcode engines.
list_animation_presetsAnimation preset ids, per engine family (tripo / meshy / pb), with optional substring filter. pb is PB Animation's motion list; each item carries body.
get_creditsCurrent credit balance.
generate_imageText → image (+ optional reference image URLs). count (1–4) makes several images in one call → assets[], wait on each id.
generate_3d_from_textText → 3D model (GLB).
generate_3d_from_imageImage → 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_boardDecompose 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.
remeshRetopologize an existing 3D asset → new asset.
textureRe-texture (PBR) an existing 3D asset → new asset.
animateAuto-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_assetStatus + result URLs for one asset.
wait_for_assetPoll until an asset finishes (or times out), then return it.
list_my_assetsBrowse your generated assets.
download_assetExport a completed 3D asset (glb / fbx / obj) → signed URL.

How generation works

Generation is asynchronous:

  1. generate_3d_from_text({ prompt }) → returns an asset { id }.
  2. wait_for_asset({ asset_id: id }) → polls until taskStatus === 2 (succeeded).
  3. Read the result URL from 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).

Example (in an agent)

"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

Use it alongside Blender MCP

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"] } } }

Develop

npm install

npm run build # tsc → dist/ PICOBERRY_API_KEY=pb_live_... npm start

Release

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:

FieldValue
Organization or userUModeler
Repositorypicoberry-mcp
Workflow filenamepublish.yml
Environment name*(leave empty)*
Allowed actionsnpm 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.

License

MIT

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