lowpoly dihentikan pada 30 Okt 2026. Ganti model sebelum tanggal-tanggal ini agar permintaan tidak error.

Integrasi AI

Meshy menyediakan dua saluran untuk agen AI dan asisten pengkodean: MCP server Meshy untuk pemanggilan alat (tool-calling), serta llms.txt / llms-full.txt untuk pengambilan dokumentasi.

Jika Anda mengintegrasikan Meshy dari Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, atau alat lain yang kompatibel dengan MCP, instal MCP server di bawah ini. Jika Anda mengintegrasikan dari agen chat biasa yang tidak mendukung MCP, arahkan agen tersebut ke https://docs.meshy.ai/llms.txt sebagai gantinya.


Apa itu MCP

Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka yang memungkinkan asisten AI memanggil alat eksternal dan mengambil konteks terstruktur. MCP server Meshy membungkus Meshy API REST sebagai sekumpulan alat yang dapat dipanggil oleh agen Anda — membuat model, memeriksa task, mengunduh hasilnya — tanpa perlu menulis kode HTTP secara manual.

MCP server ini bersifat open source dan dipublikasikan di npm sebagai @meshy-ai/meshy-mcp-server. Sumber: github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server.


Instalasi Cepat

# Detects installed AI clients and configures Meshy for each
npx add-mcp @meshy-ai/meshy-mcp-server --env MESHY_API_KEY=msy_YOUR_API_KEY

Alat yang Tersedia

MCP server ini menyediakan Meshy API REST sebagai alat, dikelompokkan berdasarkan kapabilitas.

Generasi 3D

  • meshy_text_to_3d: membuat mesh preview tanpa tekstur dari sebuah prompt teks
  • meshy_image_to_3d: membuat model 3D dari satu gambar
  • meshy_multi_image_to_3d: membuat model 3D dari beberapa gambar objek yang sama
  • meshy_text_to_3d_refine: menambahkan tekstur ke mesh preview

Pasca-Pemrosesan

  • meshy_remesh: mengubah topology dan/atau jumlah poligon dari model yang sudah ada
  • meshy_retexture: menerapkan tekstur baru ke model yang sudah ada
  • meshy_rig: menambahkan kerangka ke karakter humanoid 3D
  • meshy_animate: menerapkan animasi ke karakter yang sudah di-rig
  • meshy_convert: mengonversi model ke format file lain
  • meshy_resize: mengubah ukuran model ke dimensi dunia nyata
  • meshy_uv_unwrap: menghasilkan tata letak UV baru untuk sebuah model

Creative Lab

  • meshy_creative_lab: mengubah foto menjadi produk Creative Lab yang sudah jadi (menjalankan task prototype dan build)

Generasi Gambar

  • meshy_text_to_image: gambar 2D dari teks
  • meshy_image_to_image: gambar 2D dari gambar referensi

Manajemen Task

  • meshy_get_task_status: memeriksa status task dan URL unduhan
  • meshy_list_tasks: mencantumkan task terbaru, dapat difilter berdasarkan tipe/status
  • meshy_cancel_task: menghapus task. Task PENDING akan dihapus dan dikembalikan kreditnya; task IN_PROGRESS tidak dapat dibatalkan (API mengembalikan 409); task yang sudah selesai akan dihapus.
  • meshy_download_model: mengambil file model yang sudah selesai dan menyimpannya secara lokal

Ruang Kerja

  • meshy_list_models: mencantumkan model Teks ke 3D terbaru Anda (gunakan meshy_list_tasks untuk jenis task lainnya)

Pencetakan 3D

  • meshy_send_to_slicer: mendeteksi slicer yang terinstal dan mengembalikan perintah untuk membuka model di salah satunya (berjalan secara lokal; tidak ada panggilan Meshy API)
  • meshy_analyze_printability: pemeriksaan kemampuan cetak FDM otomatis gratis (watertightness, volume, lubang, tepi non-manifold, permukaan degenerasi)
  • meshy_process_multicolor: mengonversi model bertekstur menjadi file 3MF multi-warna untuk pencetakan
  • meshy_repair_printability: memperbaiki model untuk pencetakan FDM

Akun

  • meshy_check_balance: memeriksa sisa kredit

Contoh Prompt

Masukkan contoh berikut ke dalam chat Anda yang mendukung MCP sebagai titik awal.

Generate a 3D fox from the prompt "a cartoon fox sitting", preview it, then
texture it with PBR maps. Download the final GLB to ./outputs.
Take the image at https://example.com/sculpture.jpg and convert it into a
riggable 3D character. Use `should_remesh: true` and 50k target polycount.
What's my current Meshy credit balance?
List my last 10 successful text-to-3d tasks and download the top 3 as GLB
into ./downloads/.

llms.txt dan llms-full.txt

Jika agen Anda tidak mendukung MCP, atau Anda ingin memasukkan dokumentasi Meshy langsung ke dalam sebuah prompt, arahkan agen tersebut ke sumber teks polos kami:

  • llms.txt — indeks ringkas + instruksi integrasi (pola polling asinkron yang benar, aturan autentikasi, batas laju, pemilihan model, kesalahan umum).
  • llms-full.txt — setiap halaman API digabungkan dalam satu file untuk pengambilan sekali fetch.
  • Markdown per halaman: tambahkan .md ke URL endpoint mana pun. Contoh: https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md.

Ketiganya dibuat ulang setiap kali situs dokumentasi di-build, sehingga tidak akan pernah berbeda dari dokumentasi HTML.


FAQ

Apakah MCP server bersifat stateless?
Ya. MESHY_API_KEY Anda digunakan per permintaan dan tidak pernah disimpan secara permanen di sisi server.
Apakah biaya MCP sama dengan API REST?
Ya — setiap pemanggilan alat MCP dipetakan ke satu panggilan REST dan menggunakan kredit dengan tarif yang sama persis. Lihat halaman Harga untuk matriks lengkapnya.
Apa saja batas lajunya?
MCP server berbagi lapisan batas laju yang sama dengan API REST. Lihat halaman Rate Limits untuk batas per tingkatan.
Data Meshy apa saja yang dapat diakses oleh MCP?
Hanya yang dapat diakses oleh MESHY_API_KEY melalui REST. Scope dan izin aksesnya identik.
Bagaimana cara melaporkan masalah?
Ajukan laporan di repositori meshy-mcp-server: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues