Manus帶火的MCP，讓Claude一句話自動化3D建模，網(wǎng)友：真·AI+應(yīng)用
一句話提示，Claude自動化打開Blender將2D圖片轉(zhuǎn)為3D建模。
整個過程行云流水。
而且還能只用一次提示詞，再基于這個場景搭建可以互動的網(wǎng)頁。
背后關(guān)鍵還是最近大火的MCP（Model Context Protocol）——復(fù)刻Manus的重要訣竅。
將這套協(xié)議和Blender打通，即可獲得如上效果。
讓原本人工幾小時才能搞定的建模工作，如今縮短到幾分鐘，還不用人插手。
該開源項目BlenderMCP，上線短短3天，GitHub標(biāo)星已達3.8k。
而且它整出來的建模效果可信任，有人親測表示，讓它設(shè)計火星地形，Claude可以自己處理錯誤和問題，并且會告知人類。
怪不得有人看了直呼：人類已經(jīng)不太需要設(shè)計工具了，amazing！
AI+應(yīng)用工具正在變強大。
值得一提的是，這種方案可以復(fù)刻到其他開源專業(yè)工具上。
比如有人已經(jīng)實現(xiàn)了MCP+QGIS（地理版“PS”），用Claude自動化做感應(yīng)映射。
“Blender/Cursor都可MCP”
簡單理解，BlenderMCP就是將Blender連接到Claude，允許Claude直接和Blender交互并控制Blender。
基于BlenderMCP還能完成許多事。
比如創(chuàng)建一個由龍守衛(wèi)一罐黃金的地牢場景。
提示詞：Create a low poly scene in a dungeon, with a dragon guarding a pot of gold.
這個過程里，指令遵循效果不錯。
特意強調(diào)了low poly（低多邊形），最后搭建的成果里龍和罐子都是圓滾滾的。
還能去搭建逼真的海灘場景。
提示詞：Create a beach vibe using HDRIs, textures, and models like rocks and vegetation from Poly Haven.
這條指令要求利用來自Poly Haven的HDRIs、紋理以及巖石、植被等來建模海灘。
Poly Haven是一個免費開源的3D資源網(wǎng)站，可以看到Claude能夠直接自己去下載使用資源。
其余可以嘗試的能力還有：
- “把這輛車涂成紅色并帶有金屬質(zhì)感”
- “創(chuàng)建一個球體并將其置于立方體上方”
- “把燈光設(shè)置成攝影棚的效果”
- “將相機對準(zhǔn)場景，并使其呈等距視角”
作者在項目頁中介紹，BlenderMCP能實現(xiàn)的能力包括創(chuàng)建、修改和刪除3D對象；使用、修改材料和顏色；場景檢查以及代碼執(zhí)行。
這個系統(tǒng)主要由兩部分組成，Blender Addon和MCP Server。
前者是一個Blender插件，可以在Blender中創(chuàng)建一個接受和執(zhí)行命令的服務(wù)器。后者就是用來實現(xiàn)MCP。
具體安裝辦法，作者已經(jīng)完全開源到GitHub上。
除了將MCP接入到Blender，網(wǎng)友們還在嘗試用它升級各種工具。
甚至是AI編程軟件，也會因為使用MCP后變得更加自動化。
有人在Cursor上使用MCP協(xié)議同時接入了Slack和GitHub，完成了一次新功能開發(fā)。
配置好插件并完成認證后，Cursor通過MCP自動讀取了Slack中的需求文檔，然后從GitHub中拉取代碼，并自動完成新功能的編寫和上傳。
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這套操作利用的是一個名為Composio的機構(gòu)提供的MCP服務(wù)，在Cursor中可以通過鏈接直接配置。
還有GitHub、谷歌搜索、郵箱、地圖……都被Composio做成了MCP服務(wù)。
除了Composio，還有MCP愛好者自行建立了MCP社區(qū)，提供了海量的開源server和client資源。
比如這個MCP服務(wù)，可以檢索arXiv中的論文，按照教程配置好之后就可以在Claude客戶端里直接找論文了。
有意思的是，大模型也是可以被“MCP服務(wù)化”的，比如讓服務(wù)器通過OpenAI兼容API調(diào)用其他模型。
甚至是把DeepSeek-R1接入到Claude當(dāng)中也不是問題。
MCP為啥真強大？
MCP是一種通信協(xié)議，是Anthropic提出的，現(xiàn)在Anthropic把它比喻成AI應(yīng)用的Type-C接口。
并且Anthropic已經(jīng)打算牽頭把MCP協(xié)議推動成行業(yè)開放標(biāo)準(zhǔn)。
實現(xiàn)大模型應(yīng)用與外部數(shù)據(jù)源和工具之間的無縫集成，幫助AI獲得所需的上下文數(shù)據(jù)，生成質(zhì)量更高、與任務(wù)更相關(guān)的回答。
MCP主要解決的是全球應(yīng)用玩家們都面臨著的一個相同的痛點——數(shù)據(jù)隔離。
它就像AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源之間的一座橋梁，允許開發(fā)者在數(shù)據(jù)源和AI工具之間建立雙向連接。
MCP采用客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，多個服務(wù)可以連接到任何兼容的客戶端。客戶端可以是Claude Desktop、IDE或其他AI工具，服務(wù)器則充當(dāng)適配器，暴露數(shù)據(jù)源。
其優(yōu)勢在于，以后不管是訪問本地資源（數(shù)據(jù)庫、文件、服務(wù)），還是訪問遠程資源（如Slack、GitHub API），都能用同一個協(xié)議。
而且支持的數(shù)據(jù)形式非常多樣，包括文件內(nèi)容、數(shù)據(jù)庫記錄、API響應(yīng)、實時系統(tǒng)數(shù)據(jù)、屏幕截圖和圖像、日志文件等，幾乎覆蓋了所有類型。
MCP服務(wù)器還內(nèi)置了安全機制，允許服務(wù)器自己控制資源，不用把API密鑰交給大模型。
根據(jù)服務(wù)來源，MCP主要采用通信機制，本地通信時采用標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出，遠程通信則通過SSE進行。
這兩種通信方式中的消息，都采用了JSON格式進行消息傳輸，使得MCP通信過程能夠標(biāo)準(zhǔn)化，并帶來了可擴展性。
看上去MCP能夠調(diào)用的服務(wù)多而復(fù)雜，但實際上開發(fā)過程非常簡單。
發(fā)布時官方公告就明示，當(dāng)時最新的Claude 3.5 Sonnet自己就非常擅長架設(shè)MCP服務(wù)器，直接完成閉環(huán)。
強大的調(diào)用能力、方便的開發(fā)流程，又背靠Anthropic，并且也獲得了開源社區(qū)的關(guān)注，MCP似乎有望像Anthropic設(shè)想的一樣，成為一種未來的AI標(biāo)準(zhǔn)。
但真能如此嗎？
持觀望態(tài)度or悲觀態(tài)度的人，其實也不少。
最近知名開源大模型框架LangChain官方也在X上進行了一次投票。
40.8%的人認為MCP是未來標(biāo)準(zhǔn)，而更多人覺得還得再看看。
包括在LangChain內(nèi)部，也出現(xiàn)了一些分歧。
CEO覺得，MCP降低了Agent接入工具的門檻。
創(chuàng)始工程師則認為，具體到工程層面，還會產(chǎn)生很多定制化需求，很多情況MCP不能完全發(fā)揮作用。
MCP要變成像OpenAI的GPTs那樣，才能配得上它的熱度，但實際上GPTs似乎也沒有多受歡迎。
你覺得呢？MCP會是曇花一現(xiàn)嗎？
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