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Blender Bridge MCP
Blender Bridge MCP 是一个适用于 Blender 的 MCP 服务器：它为任何支持 MCP 的应用提供在你的 Blender 中开展工作的工具。Claude Code、Codex、Cursor 及其他智能体可以读取场景、运行代码、通过截图检查结果并根据你的要求完善场景。该服务器内置于 Blender Bridge 应用中，因此无需单独下载或构建。
什么是 MCP
MCP（Model Context Protocol）是 AI 应用用来连接外部工具的开放标准。服务器告知智能体哪些操作可用，智能体在任务需要时调用这些操作。借助 Blender Bridge MCP，该列表新增了在 Blender 中的各项操作：读取场景、运行代码、截取屏幕、渲染单帧、导出模型以及将场景恢复到检查点。
两种连接方式
| 本地 | 通过服务器地址 | |
|---|---|---|
| 适用场景 | AI 应用与 Blender 位于同一台电脑上；MCP 直接与应用通信 | 在任何设备（包括同一台电脑）上的聊天或应用程序，以及团队协作；命令通过 Blender Bridge 服务器传输 |
| 配置方式 | 来自 Blender Bridge 应用的 stdio 配置 | 地址 https://mcp.blenderbridge.com/mcp 以及你的 Blender Bridge 账户 |
| 支持的应用 | 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（美国个人账户、年满 18 周岁、英文、开启 Keep Activity）及其他支持输入服务器地址的应用 |
一个连接既可用于这台电脑上的 Blender，在登录后也可用于你位于其他位置的电脑。
如何连接
首先，使用已验证电子邮箱且拥有有效访问权限的账户登录 Blender Bridge 应用。如果你还没有账户，请先从安装应用开始。
最快的方式：设置指令
在 Blender Bridge 应用中，打开连接窗口，选择 MCP 并复制设置指令。将其粘贴到你的应用聊天窗口中，并要求其连接 Blender Bridge MCP。能够自行编辑配置的智能体（例如 Codex、Claude Code 和 Cursor）会自动添加该连接。如果某个应用无法自行编辑，AI 会告知你在何处添加该配置。
手动配置：stdio 配置
在应用中复制 MCP 配置；它已经包含了适用于你当前安装环境的命令、参数与环境变量，因此你无需手动输入任何路径。
- Claude Desktop — 打开 Settings → Developer → Edit Config，添加该配置。
- Cursor、Windsurf、Antigravity、Gemini CLI、Cline、Kiro — 在应用的 MCP 配置文件中作为 stdio 服务器添加。
- VS Code — 使用 MCP: Add Server 命令，或在
.vscode/mcp.json中添加，其顶级键为servers，而非mcpServers。 - JetBrains AI Assistant — 在 AI Assistant 设置中的 MCP 项下添加。
- Zed — 在 context server 设置中添加。
- Qwen Code — 在
settings.json中或通过qwen mcp add添加。 - Kimi Code — 通过
kimi mcp add添加。 - Trae — 在 MCP 设置中，点击 Add → Add Manually。
- Cherry Studio — 在 Settings → MCP Servers 中添加。
- CodeBuddy — 在
.mcp.json文件中添加。 - Tongyi Lingma — 在插件的 MCP 服务下添加。
添加服务器后，启用它并刷新工具列表；如果应用提示重启，请重启应用。
通过服务器地址
在连接器或 MCP 服务器设置中，添加 https://mcp.blenderbridge.com/mcp，使用你的 Blender Bridge 账户登录，并要求 AI 列出你的电脑并选择其中一台。该电脑上必须已运行 Blender Bridge 应用。
智能体具备的功能
| 任务 | 工具 |
|---|---|
| 理解场景 | get_scene_state, take_screenshot, get_blender_info |
| 构建与修改场景 | execute_blender_code — 执行任意 Blender Python 代码，并附带命名的步骤 |
| 跟踪长时间运行的操作 | get_blender_operation_status, cancel_blender_operation |
| 返回某个步骤 | scene_checkpoints — AI 的操作步骤会保存为检查点，恢复到某个可用检查点后，也可以撤销这次恢复；undo_last_action |
| 掌握 Blender 知识 | lookup_blender_api — 当前可用 Blender 版本的 API 参考文档：3.6、4.2、4.4、4.5、5.0、5.1 和 5.2；search_blender_manual — Blender 5.2 手册；get_blender_recipe — 常见任务的处理方案 |
| 使用现成资产 | find_free_assets — 来自 Poly Haven 和 ambientCG 的纹理，以及来自 Poly Haven 的模型与 HDRI 环境 |
| 依据参考图创作 | set_reference_image, compare_reference_render — 将照片作为参考图并进行并排对比 |
| 渲染 | render_project_image — 在项目文件夹中生成 PNG 单帧；对于耗时较长的渲染和动画，AI 会通过 execute_blender_code 启动后台渲染：在独立的 Blender 进程中渲染场景副本，并支持查看进度与停止 |
| 保存与导出 | save_blend_file, export_model — 适用于 Web 和 Godot 的 GLB、适用于 Unity 和 Unreal Engine 的 FBX、适用于 AR 的 USDZ，以及适用于 3D 打印的 STL |
| 自行完成配置 | open_blender, select_blender, ensure_blender_extension, restart_blender_with_extension, check_connection |
| 协同工作 | invite_collaborator, accept_collaboration, end_collaboration |
智能体会自行选择所需的工具。你只需描述任务，例如："为手机游戏构建一片低多边形森林，并导出为适用于 Unity 的 FBX"。
如果智能体无法检测到 Blender
- 让 AI 检查其与 Blender 的连接。Blender Bridge 会准确报告缺失的环节：应用未运行、Blender 已关闭，或未安装 Blender Bridge 扩展。AI 会自行打开 Blender、安装扩展并重启 Blender。
- 如果应用完全检测不到服务器，请重新从应用中复制配置，启用服务器并刷新工具列表，或重启应用。
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