Model Context Protocol (MCP) Unity Server
MCP Unity 서버는 AI 도우미를 Unity 에디터와 통합하여 자동화된 씬 편집, 객체 관리, 패키지 처리 및 테스트 실행을 제공합니다. 이는 Unity와 다양한 AI 모델 간의 다리 역할을 하여 코드 인텔리전스, 메뉴 실행 및 자산 조작을 WebSocket 연결을 통해 촉진하여 워크플로우 자동화를 개선합니다.
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작성자：
Apr 27 2025
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Model Context Protocol (MCP) Unity Server란?
MCP Unity 서버는 Unity 에디터 환경 내에서 Model Context Protocol을 구현하여 Claude, Windsurf 및 Cursor와 같은 AI 모델이 Unity 프로젝트를 제어하고 수정할 수 있는 강력한 인터페이스를 제공합니다. AI 프롬프트에서 직접 메뉴 명령을 실행하고 게임 객체를 선택하고, 구성 요소를 업데이트하며, 패키지를 추가하고, 테스트를 실행하며, 자산을 추가할 수 있습니다. 안전한 통신을 위한 WebSocket 포트 및 타임아웃 구성. 개발자는 Node.js로 서버를 구축, 디버깅 및 확장할 수 있으며, 산업 자동화, AI 지원 씬 관리 및 Unity 내에서의 간소화된 개발 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
Model Context Protocol (MCP) Unity Server을 사용할 사람은?
- Unity 개발자
- AI 연구자
- 게임 디자이너
- 자동화 엔지니어
- Unity 플러그인 개발자
Model Context Protocol (MCP) Unity Server 사용 방법은?
- 1단계: 제공된 Git URL을 사용하여 Unity 패키지 관리자에서 MCP Unity 패키지를 설치합니다.
- 2단계: Node.js 18 이상의 버전을 설치하고 설치를 확인합니다.
- 3단계: Unity 에디터의 MCP 서버 창에서 AI LLM 클라이언트를 구성하고 구성 파일을 선택하거나 편집합니다.
- 4단계: Unity 에디터에서 MCP Unity 서버를 시작합니다.
- 5단계: AI 모델 클라이언트 (Claude Desktop, Windsurf, Cursor)를 시작하고 WebSocket을 통해 연결합니다.
- 6단계: AI 프롬프트를 사용하여 Unity 내에서 씬 명령을 실행하고 객체를 관리하며 테스트를 실행합니다.
- 7단계: Unity 에디터 설정을 통해 연결 문제를 해결하거나 WebSocket 포트/타임아웃을 조정합니다.
Model Context Protocol (MCP) Unity Server의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- execute_menu_item
- select_gameobject
- update_component
- add_package
- run_tests
- send_console_log
- add_asset_to_scene
장점
- Unity 내 씬 및 객체 관리를 자동화합니다.
- AI 통합 및 코드 이해를 향상시킵니다.
- 원격 씬 제어 및 테스트 워크플로우를 지원합니다.
- 플러그인 및 패키지 처리를 원활하게 지원합니다.
- AI 지원을 통해 개발 효율성을 개선합니다.
Model Context Protocol (MCP) Unity Server의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 명령을 통한 자동화된 씬 생성 및 객체 관리
- AI 지원의 게임 자산 배치 및 구성 요소 설정
- Unity 메뉴 기능 및 테스트 실행의 원격 실행
- 간소화된 패키지 설치 및 씬 자산 관리
- AI 프롬프트를 사용한 반복 개발 및 테스트
Model Context Protocol (MCP) Unity Server의 자주 묻는 질문
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