Bonsai MCP

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通过Bonsai和Blender实现IFC模型的MCP集成。

分类: 开发工具第 243 / 438
Stars: ★ 65 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python 3.12+ · Docker · 预编译二进制
凭据: 无需凭据
许可证: MIT
最近提交: 35 天前
工具数: 17

51FMRS · D

Bonsai-mcp是一个专注IFC的MCP服务器，通过Blender连接，提供丰富的IFC工具集。它的创新功能包括地理参考和BC3预算导出。需要Blender环境，适合BIM专业人士。安全性方面需谨慎使用execute_blender_code。总体而言，这是一个功能全面的IFC集成解决方案。

最强项 · 文档质量 13/20 最弱项 · 可靠性 7/20

可靠性

7/20

安全与权限

10/20

维护活跃度

10/20

文档质量

13/20

安装易用性

11/20

查看各项评分依据

可靠性 7/20: 代码结构清晰，定义了MCP服务器和工具，但存在明显的风险：execute_blender_code工具允许任意代码执行，且README中描述的功能（如Docker REST API）与典型MCP实现不一致，可能误导。没有测试或CI配置，无法验证工具行为，因此根据静态审查和缺少验证证据，可靠性得分不超过12。
安全与权限 10/20: 最严重的问题是execute_blender_code工具，它允许远程执行任意Python代码，且默认启用，没有确认机制或权限限制。这构成了严重的安全风险，可能被滥用来执行恶意操作。虽然这是一个明确的功能，但缺乏沙箱或确认机制使得安全评分较低。其他工具如export_ifc_data和export_drawing_png可能写入文件系统，但未有明确的安全问题。根据红线标准，执行任意代码而不加确认属于严重安全漏洞，因此安全评分为6。
维护活跃度 10/20: 仓库活跃度尚可，有58星和1个未解决问题，但未提供提交或发布信息。许可证为MIT，但缺少安全响应渠道。维护活动仅从公开信息推断，缺乏明确证据，因此评分为10。
文档质量 13/20: README文档详尽，涵盖安装、使用、故障排除和配置，但存在一些不一致，如Docker部分声称提供REST/OpenAPI端点，却与MCP服务器的功能不符。文档缺乏对安全风险的充分警告，尤其是execute_blender_code。总体文档质量较好，但存在缺陷，因此评分为13。
安装易用性 11/20: 安装步骤清晰，支持多种方式（MCP客户端、Docker、Blender插件），但需要预装Blender、Bonsai BIM等依赖，且配置较复杂。Docker部分提供了额外部署选项，但增加了复杂性。没有自动化测试或CI来验证安装，因此根据静态校准，安装评分不超过15，实际评分为11。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

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选型与风险

能访问什么写入 / 删除本地文件执行命令或代码

适合谁

需要IFC模型访问的建筑师、工程师和BIM专家。
希望与IFC数据交互的LLM开发人员。
自动化设计审查和文档生成。

不适合谁

不使用Blender或Bonsai BIM的用户。
需要完全自动化且无人工干预的流程。
对IFC模型一无所知的用户（有学习曲线）。

所需权限

通过Blender插件在本地Blender实例上执行命令。
在Blender中执行任意Python代码（execute_blender_code）。
访问和修改本地IFC文件。
捕获Blender视口图像并导出数据文件。

风险与副作用

execute_blender_code工具可以运行任意代码，可能导致数据丢失或不希望的更改。
处理大型IFC模型时可能出现性能问题。
Docker部署中可能配置错误，导致连接失败或跨域问题。

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.12+ · Docker · 预编译二进制

其他可选配置项（4 个）

BLENDER_HOST 可选 Docker 部署时 Blender 插件 socket 服务所在的主机地址，通常为 host.docker.internal；仅 Docker 运行方式需要。

BLENDER_PORT 可选 Blender 插件 socket 服务的端口，示例中为 9876；仅 Docker 运行方式需要。

MCP_HOST 可选 MCP 服务器监听的主机地址，Docker 中设为 0.0.0.0；仅 Docker 运行方式需要。

MCP_PORT 可选 MCP 服务器监听的端口，Docker 示例中为 8000；仅 Docker 运行方式需要。

安装先决条件：Blender 4.0+、Python 3.12+、uv包管理器、Bonsai BIM插件。
克隆仓库：git clone https://github.com/JotaDeRodriguez/Bonsai_mcp。
将addon.py安装为Blender插件。
配置MCP客户端（如Claude Desktop），使用uv命令指向tools.py。或者使用Docker：构建镜像并运行容器，暴露端口8000。

验证是否装好

在 Blender 中启用插件并点击 "Connect to Claude" 后，客户端应出现锤子图标及 get_ifc_project_info 等 IFC 工具；发送 "What is the basic information about this IFC project?" 若能返回项目信息即证明连接成功。

常见排障

确保Blender插件服务器正在运行且MCP服务器已配置。
检查是否安装了Bonsai BIM插件并加载了IFC模型。
对于Docker，确保Blender正在运行且插件服务器已启动。
大型IFC模型可能超时，尝试简化请求或分解步骤。
CORS问题：API默认允许所有来源，但客户端可能需调整。

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

列出这个 IFC 模型中的所有墙体
显示这栋建筑的空间结构
把所有墙体数据导出为 CSV 文件
用 EPSG:4326 在纬度 40.7589、经度 -73.9851 对该 IFC 模型进行地理配准

工具能力 17

get_ifc_project_info 只读

获取IFC项目的基本信息，包括名称、描述和实体类型计数。

list_ifc_entities 只读

列出特定类型的IFC实体，并可限制结果和按选择筛选。

get_ifc_properties 只读

通过GlobalId或当前选择检索特定IFC实体的所有属性。

get_ifc_spatial_structure 只读

获取IFC模型的空间层次结构（场地、建筑、楼层、空间）。

get_ifc_relationships 只读

检索特定IFC实体的所有关系。

get_selected_ifc_entities 只读

获取Blender UI中当前选中对象对应的IFC实体信息。

get_user_view 只读

捕获当前Blender视口为图像，使用户能够可视化模型。

export_ifc_data 写入

将IFC数据导出为结构化的JSON或CSV文件，并可过滤实体类型或建筑楼层。

展开其余 9 个工具

place_ifc_object 写入

在模型中指定坐标处创建和定位IFC元素，并可选择旋转。

get_ifc_quantities 只读

计算并获取IFC元素的工程量（平方米、立方米等），并可过滤实体类型或选择。

get_ifc_total_structure 只读

检索IFC模型的完整层次结构，包括空间元素和所有建筑元素。

export_drawing_png 写入

导出2D和3D图纸为高分辨率PNG图像，并可自定义分辨率和视图参数。

get_ifc_georeferencing_info 只读

检索IFC文件中全面的地理参考信息，包括坐标系、地图转换、真实北向和场地地理坐标。

georeference_ifc_model 写入

在IFC模型中创建或更新地理参考信息，支持EPSG代码、自定义CRS定义和地图转换。

export_bc3_budget 写入

根据IFC模型导出BC3预算文件（FIEBDC-3/2016格式），支持多语言输出。

execute_blender_code 写入

在Blender中执行任意Python代码（原BlenderMCP的遗留功能）。

sequential_thinking 只读

用于结构化问题解决和复杂分析的分步思考工具。

使用场景

使用自然语言查询和分析IFC模型。

生成包含空间层次、构件数量和工程量的技术报告。

导出BC3预算文件用于施工成本估算。

使用顺序思考规划维护或能效分析。

支持客户端

Claude Desktop

Open WebUI部分支持

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Bonsai-mcp是BlenderMCP的一个分支，扩展了IFC（工业基础类）模型的支持。它允许LLM通过Blender中的Bonsai BIM插件读取和修改IFC文件。该服务器提供11个专为IFC查询和分析设计的工具，以及BlenderMCP中的执行代码工具和顺序思考工具。它由两个组件组成：一个Blender插件（addon.py）在Blender内创建套接字服务器，以及一个MCP服务器（tools.py）实现协议并连接到插件。