Blender Bridge MCP
Blender Bridge MCP は、Blender 向けの MCP サーバーです。MCP をサポートするあらゆるアプリに、お使いの Blender 内で動作するためのツールを提供します。Claude Code、Codex、Cursor などのエージェントは、シーンを読み取り、コードを実行し、スクリーンショットで結果を確認して、指示に合わせてシーンを改良します。サーバーは Blender Bridge アプリ内に同梱されているため、個別にダウンロードしたりビルドしたりする必要はありません。
MCP とは
MCP（Model Context Protocol）は、AI アプリが外部ツールを接続するために使用するオープン標準です。サーバーはどの操作が利用可能かをエージェントに伝え、エージェントはタスクに応じてそれらの操作を呼び出します。Blender Bridge MCP により、そのリストに Blender 内の操作（シーンの読み取り、コードの実行、スクリーンショットの撮影、フレームのレンダリング、モデルのエクスポート、シーンのチェックポイントへの復元）が追加されます。
2つの接続方法
| ローカル | サーバーアドレス指定 | |
|---|---|---|
| 用途 | 同一コンピューター上に AI アプリと Blender がある場合。MCP はアプリと直接通信します | 同じコンピューターを含むあらゆるデバイス上のチャットやアプリ、および共同作業。コマンドは Blender Bridge サーバーを経由します |
| 方法 | Blender Bridge アプリからの stdio 設定 | アドレス https://mcp.blenderbridge.com/mcp とお使いの Blender Bridge アカウント |
| 対応環境 | Claude Desktop、Claude Code、Codex、Cursor、VS Code、Windsurf、Antigravity、JetBrains AI Assistant、Gemini CLI、Cline、Kiro、Zed、LM Studio、Trae、Qwen Code、Kimi Code、Cherry Studio、CodeBuddy、Tongyi Lingma | ChatGPT、Claude、Mistral Le Chat、Perplexity、Gemini（米国の個人アカウント、18歳以上、英語、Keep Activity オン）、その他サーバーアドレスを受け付けるアプリ |
1つの接続で、このコンピューター上の Blender はもちろん、サインイン後は別の場所にあるお使いのコンピューターとも連携できます。
接続方法
まず、メール確認済みで有効なアクセス権を持つ Blender Bridge アカウントでアプリにサインインします。まだアカウントをお持ちでない場合は、アプリのインストールから始めてください。
最も手早い方法：セットアップ手順
Blender Bridge アプリで接続ウィンドウを開き、MCP を選択してセットアップ手順をコピーします。それをアプリのチャットに貼り付け、Blender Bridge MCP に接続するよう指示します。Codex、Claude Code、Cursor など独自の設定を編集できるエージェントは、接続を自動で追加します。アプリが対応していない場合は、AI が設定を追加する場所を案内します。
手動：stdio 設定
アプリ内で MCP 設定をコピーします。お使いのインストール環境に応じたコマンド、引数、環境変数がすでに含まれているため、手動でパスを入力する必要はありません。
- Claude Desktop — Settings → Developer → Edit Config で設定を追加します。
- Cursor、Windsurf、Antigravity、Gemini CLI、Cline、Kiro — アプリの MCP 設定ファイルに stdio サーバーとして追加します。
- VS Code — MCP: Add Server コマンドまたは
.vscode/mcp.json（トップレベルのキーはserversであり、mcpServersではありません）。 - JetBrains AI Assistant — AI Assistant 設定の MCP 項目。
- Zed — コンテキストサーバー設定。
- Qwen Code —
settings.jsonまたはqwen mcp add。 - Kimi Code —
kimi mcp add。 - Trae — MCP 設定の Add → Add Manually。
- Cherry Studio — Settings → MCP Servers。
- CodeBuddy —
.mcp.jsonファイル。 - Tongyi Lingma — プラグインの MCP サービス。
サーバーを追加した後、有効にしてツールリストを更新します。再起動を求められた場合はアプリを再起動してください。
サーバーアドレス指定
コネクターまたは MCP サーバー設定で https://mcp.blenderbridge.com/mcp を追加し、Blender Bridge アカウントでサインインして、AI にコンピューターの一覧を表示させていずれかを選択するよう依頼します。そのコンピューター上で Blender Bridge アプリが実行されている必要があります。
エージェントができること
| タスク | ツール |
|---|---|
| シーンの把握 | get_scene_state, take_screenshot, get_blender_info |
| シーンの構築と変更 | execute_blender_code — ステップに名前を付けて、任意の Blender Python コードを実行 |
| 長時間の処理の追跡 | get_blender_operation_status, cancel_blender_operation |
| ステップへの復帰 | scene_checkpoints — AI の手順はチェックポイントとして保存され、利用可能なチェックポイントへの復元を取り消すこともできます。undo_last_action |
| Blender の仕様理解 | lookup_blender_api — 利用可能な Blender バージョン（3.6、4.2、4.4、4.5、5.0、5.1、5.2）の API リファレンス、search_blender_manual — Blender 5.2 マニュアル、get_blender_recipe — 一般的なタスクのレシピ |
| 既存アセットの利用 | find_free_assets — Poly Haven および ambientCG のテクスチャ、Poly Haven のモデルと HDRI 環境 |
| リファレンスに基づく作業 | set_reference_image, compare_reference_render — 写真をリファレンスとして使用し、横に並べて比較 |
| レンダリング | render_project_image — プロジェクトフォルダー内の PNG フレーム。長時間のレンダリングやアニメーションの場合、AI は execute_blender_code を通じてバックグラウンドレンダリングを開始します。シーンのコピーが別の Blender でレンダリングされ、進行状況の確認や停止が可能です |
| 保存とエクスポート | save_blend_file, export_model — Web および Godot 向けの GLB、Unity および Unreal Engine 向けの FBX、AR 向けの USDZ、3Dプリント向けの STL |
| 自律的なセットアップ | open_blender, select_blender, ensure_blender_extension, restart_blender_with_extension, check_connection |
| 共同作業 | invite_collaborator, accept_collaboration, end_collaboration |
エージェントが自らツールを選択します。例えば、"モバイルゲーム用のローポリの森を作成し、Unity 向けに FBX としてエクスポートして" のようにタスクを説明するだけです。
エージェントが Blender を認識できない場合
- AI に Blender への接続を確認するよう指示してください。Blender Bridge は不足している内容（アプリが起動していない、Blender が閉じている、Blender Bridge 拡張機能がインストールされていないなど）を正確に報告します。AI は自動で Blender を開き、拡張機能をインストールして Blender を再起動します。
- アプリがサーバーをまったく認識しない場合は、アプリから設定を再度コピーし、サーバーを有効にしてツールリストを更新するか、アプリを再起動してください。
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