Unity LLM桥接工具

Unity MCP（服务器+插件）

Unity MCP 是LLM和Unity之间的桥梁。它向LLM Unity的工具公开并解释。LLM了解界面，并按照用户要求的方式使用工具。

连接 Unity MCP LLM客户端，例如 克劳德 或 光标 使用集成 AI Connector 窗户。也支持自定义客户端。

该项目旨在让开发人员很快添加自定义工具。之后，下一个目标是在玩家的构建中启用相同的功能。因为它只在Unity编辑器中工作。

系统是可扩展的：您可以定义自定义 tool直接在Unity项目代码库中，向AI或自动化客户端展示新功能。这使得Unity MCP成为构建高级工作流程、快速原型制作或将AI驱动功能集成到开发过程中的灵活基础。

✅新核心功能

🚀 1.工作流中间件体系结构

架构概述:

AI Agent → MCP Protocol → McpServer (Workflow Middleware) → Unity Runtime
                              ↓
                        RPC Gateway → ModelUse/Unity etc.
                              ↓  
                        Workflow Orchestration Engine

工作流体系结构

第1层：RPC网关

• ✅ 动态Unity工具发现 -运行时发现通过 ToolRouter_ListAll 远程过程调用
• ✅ 工具调用 -自动生成的工具代理
• ✅ 统一接口 -所有RPC调用通过统一 IRpcGateway 接口

第2层：工作流编排

• ✅ 表达式语法支持 - ${input.param}, ${step.result}
• ✅ 条件执行 -步骤条件和重试策略
• ✅ 多种步骤类型 - rpc_call, model_use, data_transform

2.人工智能模型集成与模型使用API

为Unity提供完整的人工智能模型使用API：

• 双向通信：Unity运行时↔ MCP服务器↔ 代理
• 反向模型调用：Unity可以主动请求Agent的AI模型功能
• 型号类型支持：文本、视觉、代码分析和其他人工智能模型
• 统一的API接口：通过ModelUse API统一访问各种人工智能服务

3.交互式用户输入系统

• ✅ 询问用户输入工具 -交互式用户输入收集
• ✅ 撤消和恢复系统 -游戏对象操作的完整撤消/重做功能

4.工具系统

添加了许多工具功能

AI工具

🚀 TODO路线图

传说： ✅ = 已实施并可用，🔲 = 计划/尚未实施

• 编辑器自动化：为自动化Unity编辑器操作提供丰富的API
• 人工智能集成：支持与AI模型的连接和交互
• 资产管理：提供用于管理和操纵Unity资产的工具
• 动画工具：用于读取和修改动画片段的工具
• 时间线工具：用于操纵Unity Timeline资产的工具
• 组件操作：提供用于访问和修改游戏对象组件的API
• 选择工具：用于在Unity编辑器中获取和设置选择
• EQS工具：用于智能空间查询、位置选择和对象放置的环境查询系统工具
• RayCast工具：支持多种光线类型（光线、球体、长方体、胶囊）和碰撞检测模式的物理光线投射工具
• 控制台日志：使用筛选器获取控制台日志
• 简化和压缩了工具的数量，确保模型的性能不会因过多的工具调用而降低。

安装

1. 安装。净值9.0
2. Git在本地克隆此存储库，并将其放置在Unity的Packages目录中，路径为Packages/com.miao.mcp/{存储库内容}
3. 手动添加到manifest.json：

{
    "scopedRegistries": [
        {
        "name": "package.openupm.com",
        "url": "https://package.openupm.com",
        "scopes": [
            "org.nuget"
        ]
        }
    ]
}

用法

1. 确保您的项目路径没有空格符号“”。

• ✅ C:/MyProjects/Project
• ❌ C:/My Projects/Project

2. 打开Unity项目，开始👉 Window/MCP Hub.

3. 安装MCP客户端

• 安装游标 （推荐）
• 安装Claude

4. 登录MCP客户端
5. 点击 Configure 在您的MCP客户端。

6. 重新启动MCP客户端。
7. 确保 AI Connector 重新启动后为“已连接”或“正在连接…”。
8. 在客户端（Cursor、Claude Desktop）测试AI连接。在聊天中键入任何问题或任务。类似于：

  Explain my scene hierarchy

AI配置（可选）

添加自定义 tool

⚠️ 它仅适用于支持动态工具列表更新的MCP客户端。

Unity MCP旨在支持自定义 tool 由项目业主开发。MCP服务器从Unity插件中获取数据并将其暴露给客户端。因此，MCP通信链中的任何人都会收到有关新消息的信息 tool。哪个法学硕士可能会在某个时候决定打电话。

添加自定义项 tool 您需要：

1. 拥有一个具有属性的类 McpPluginToolType.
2. 在类中有一个具有属性的方法 McpPluginTool.
3. [可选]添加 Description 为每个方法参数赋予属性，以便LLM能够理解。
4. [可选]使用 string? optional = null 属性与 ? 以及将其标记为的默认值 optional LLM。

看那条线 MainThread.Instance.Run(() => 它允许在主线程中运行与Unity API交互所需的代码。如果你不需要它，并且在后台线程中运行该工具对该工具来说是可以的，那么为了提高效率，不要使用主线程。

[McpPluginToolType]
public class Tool_GameObject
{
    [McpPluginTool
    (
        "MyCustomTask",
        Title = "Create a new GameObject"
    )]
    [Description("Explain here to LLM what is this, when it should be called.")]
    public string CustomTask
    (
        [Description("Explain to LLM what is this.")]
        string inputData
    )
    {
        // do anything in background thread

        return MainThread.Instance.Run(() =>
        {
            // do something in main thread if needed

            return $"[Success] Operation completed.";
        });
    }
}

在游戏中添加自定义 tool

⚠️ 尚未得到支持。工作正在进行中

🎯 中间件工作流

工作流定义语法:

{
  "id": "simple_equipment_binding",
  "steps": [
    {
      "id": "find_character",
      "type": "rpc_call", 
      "connector": "unity",
      "operation": "GameObject_Find",
      "parameters": { "name": "${input.characterName}" }
    },
    {
      "id": "validate_character",
      "type": "model_use",
      "connector": "model_use", 
      "operation": "text",
      "parameters": { "prompt": "Validate: ${find_character.result}" }
    }
  ]
}

贡献

欢迎添加新内容 tool 进入项目。

1. 分叉项目。
2. 实施新 tool 在您的分叉存储库中。
3. 将Pull Request创建为原始请求 Unity MCP 存储库。

归因

该项目基于最初的开源项目 伊万·穆扎克 并通过以下方式进行了广泛的修改和扩展 苗族.

原始项目

• 作者：伊万·穆扎克
• 原始存储库: https://github.com/IvanMurzak/Unity-MCP
• 许可证：Apache许可证2.0

修改和扩展

• 修改者：MiAO(ai@miao.company)
• 年: 2025
• 重大变化：[在此处列出主要修改]

我们感谢原作者Ivan Murzak对开源社区的贡献！

许可证

此项目根据Apache许可证2.0获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

该项目包括Ivan Murzak的原始作品中的组件，也根据Apache License 2.0获得许可。