适合谁
- 希望用本地AI模型控制Blender的3D艺术家
- 需要自动化3D工作流的开发者
- 集成Claude Desktop或Cursor进行AI辅助建模的用户
该服务器提供了一个实用的MCP集成,通过本地Ollama模型实现自然语言控制Blender,适合开发者和3D艺术家。其架构清晰,工具丰富,包括场景操作、材质、渲染和AI辅助。但执行任意代码和删除对象的功能带来安全风险,需谨慎使用。非官方项目,依赖本地模型,不适合需要云AI或低安全风险的用户。
最强项 · 文档质量 13/20 最弱项 · 安全与权限 3/20
静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07
查看 FMRS 评分方法 →运行环境:Python 3.10+ · 预编译二进制
uv venv,激活,uv pip install -e .。addon.py,启用“Blender MCP”,在3D视口N侧边栏启动MCP服务器(默认端口9876)。ollama pull ollama run llama3.2。blender-mcp,或使用自定义选项,如--transport stdio。{
"mcpServers": {
"blender-open-mcp": {
"command": "blender-mcp",
"args": ["--transport", "stdio"]
}
}
}
以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同(如 VS Code 使用 servers 字段),可用下方配置生成器转换。
{
"servers": {
"blender-open-mcp": {
"command": "blender-mcp",
"args": [
"--transport",
"stdio"
]
}
}
}
写入项目的 .vscode/mcp.json(VS Code 使用 servers 字段)。
claude mcp add blender-open-mcp -- blender-mcp --transport stdio
在终端运行;先把 <…> 占位符换成你自己的值。
在 Blender 中启动 add-on 的 MCP Server 并运行 ollama serve 后,启动 blender-mcp --transport stdio;在客户端工具列表中应能看到 blender_get_scene_info,调用它若返回场景信息即证明连接正常。
连接成功后,可以直接对 AI 助手这样说:
没有匹配的工具
依据项目文档列出,未经本站实测。
基于模型上下文协议(MCP)构建,将Claude、Cursor或任何MCP客户端通过本地Ollama LLM连接到Blender。使用FastMCP服务器、Blender插件和Ollama实现架构。
Upstash 官方维护,为 AI 编码助手提供实时更新的第三方库文档
基于 AI 的 NPM 包分析 MCP 服务器
为 AI 编码代理提供预算、验证与回滚的治理控制层
GitHub 官方 MCP Server,用自然语言管理仓库、Issue、PR 与工作流
源版本 a98c5a8e9cec 数据同步于 2026-10-12 查看 FMRS 评分方法