使用说明
## 进行概念验证是为了更好地理解 MCP的努力和潜力.
演示视频
演示如何与Claude和Autodesk Navisworks Manage 2026一起使用：
调查对象
本概念证明的对象是 Autodesk Navisworks管理2026.
选择此软件是因为：
- 它可以打开和处理各种文件格式（例如IFC）
- 到目前为止，MCP很少应用于这种环境
- Navisworks 2026 API是 不熟悉的背景，使其成为评估可访问性和实施工作的理想选择
该项目以试用版的形式进行，将时间限制在30天内。
实际执行持续了大约21天。
项目结构
存储库由四个主要部分组成：
- MCP_客户端/→ 客户端定义（清单、服务、DXT导出工作流）
- MCP_服务器/→ Visual Studio解决方案（UI功能区、后端RPC服务器、共享基础架构）
- 生成_MCP_客户端/→ 生成的DXT扩展（可导入Claude）
- 生成_MCP_服务器/→ 生成的Navisworks捆绑包（ZIP，可在Navisworks中部署）
这种模块化设置确保了 定义（客户端）, 执行（服务器），以及 打包工件（已生成）.
目的和目标
进行概念验证是为了更好地理解 MCP的努力和潜力.
MCP接口旨在创建 人类、人工智能和现有软件之间的标准化桥梁.
这开辟了新的应用领域：
- 信息可以直接从模型中查询
- 可以自动生成报告
- 人工智能支持可以增强工作流程
目的是评估 实施工作 和那个 技术可达性 在陌生的环境中集成MCP。
探索用例
实现了两个代表性用例：
- 查询信息 从模型
- 运行小碰撞检测
目标不是创造一个稳定的产品，而是 探索技术可能性.
时间分配
工作分配如下：
- 40% → API与COM实例研究
- 30% → 构建核心基础设施（Ribbon、捆绑结构、，
server.js,manifest.json) - 10% → 使用API实现用例
- 20% → 使用COM实现用例
主要发现
- 读取操作 相对容易实施
- 写入操作 需要付出更大的努力，并经常导致撞车
- 这 MCP文件 事实证明，即使是初学者，也能轻松理解
- 这 迭代式基础设施开发 （Ribbon、bundles、manifest）提供了对MCP标准当前状态的宝贵见解
影响
这一概念证明表明，MCP可以显著提高 基于模型的信息的技术可访问性 –尤其是在使用标准化格式时，例如 工业基础类.
信息查询或报告生成等过程可以独立于文件格式进行自动化。
因此，MCP开辟了新的机遇，尤其是 缺乏经验的用户，以访问复杂软件中的文件信息。
开放性问题
尽管有潜力，但将人工智能应用程序集成到现有软件环境中仍然受到 软件供应商提供的功能.
一个关键的悬而未决的问题是，未来MCP是否也能支持 软件本身的操作.
这种方法可以帮助用户 交互式学习软件功能.
然而，目前的重点——就像在这个概念证明中一样——仍然主要集中在 文件级.
