Unity MCP with Ollama Integration - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

Unity MCP with Ollama Integration 旨在为 Unity 开发者提供一个本地化的 LLM 集成解决方案，用于自动化 Unity 编辑器的工作流程和资产管理。

核心功能

• 资产管理：通过程序创建、导入和操作 Unity 资产
• 场景控制：管理场景、对象及其属性
• 材质编辑：修改材质及其属性
• 脚本集成：查看、创建和更新 Unity 脚本
• 编辑器自动化：控制 Unity 编辑器功能，如撤销、重做、播放和构建

适用场景

• 自动化 Unity 编辑器的工作流程
• 通过自然语言指令操作 Unity 资产和场景
• 本地化 LLM 集成，无需互联网连接或 API 密钥

工具列表

• Ollama：用于运行本地 LLM 的框架
• Python MCP Server：提供 Unity 与 LLM 之间的通信桥梁
• Unity MCP Editor Window：Unity 编辑器中的界面，用于配置和与 LLM 交互

常见问题解答

1. Python 服务器未连接：确保 Python 服务器正在运行，检查 Python 控制台中的错误
2. 找不到 Unity MCP 菜单：确保编辑器脚本已正确导入项目，检查 Unity 控制台中的错误
3. Ollama 连接问题：确保 Ollama 正在运行，模型已正确拉取，防火墙未阻止端口 11434
4. MCP 命令执行失败：检查 Python 控制台中的详细错误消息，确保 Unity Bridge 正在运行

使用教程

使用依赖

• Unity 2020.3 LTS 或更新版本
• Python 3.10 或更新版本
• Ollama 安装在系统上
• 拉取支持的 LLM 模型：
  bash
ollama pull deepseek-r1:14b
ollama pull gemma3:12b

安装教程

1. 下载并安装编辑器脚本
   bash
git clone https://github.com/ZundamonnoVRChatkaisetu/unity-mcp-ollama.git
mkdir Assets/UnityMCPOllama
cp -r unity-mcp-ollama/Editor Assets/UnityMCPOllama/Editor
2. 设置 Python 环境
   bash
mkdir PythonMCP
cd PythonMCP
python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
venv\Scripts\activate # Windows
cd Python
pip install -e .
3. 配置 Ollama
   bash
ollama serve

调试方式

1. 启动 Unity Bridge：在 Unity 中打开 Window > Unity MCP，点击 Start Bridge
2. 启动 Python 服务器：
   bash
cd PythonMCP/Python
python server.py
3. 配置 Ollama 设置：在 Unity MCP 窗口中配置 Ollama 的主机、端口和模型
4. 使用聊天界面：在 Unity MCP 窗口中输入指令并发送

性能考虑

• deepseek-r1:14b：推荐至少 12GB VRAM
• gemma3:12b：推荐至少 10GB VRAM
• CPU 操作可能但速度显著较慢