Integrasi AI

Meshy menyediakan dua saluran untuk ejen AI dan pembantu pengekodan: MCP server Meshy untuk tool-calling, dan llms.txt / llms-full.txt untuk pengambilan dokumentasi.

Jika anda mengintegrasikan Meshy daripada Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, atau mana-mana alat lain yang serasi dengan MCP, pasang MCP server di bawah. Jika anda mengintegrasikan daripada ejen sembang biasa tanpa sokongan MCP, arahkannya ke https://docs.meshy.ai/llms.txt sebaliknya.

What is MCP

Model Context Protocol (MCP) ialah piawaian terbuka yang membolehkan pembantu AI memanggil alat luaran dan mendapatkan konteks berstruktur. MCP server Meshy membalut Meshy API REST sebagai satu set alat yang boleh dipanggil oleh ejen anda — menjana model, menyemak tugasan, memuat turun hasil — tanpa perlu menulis kod HTTP secara manual.

MCP server ini adalah sumber terbuka dan diterbitkan di npm sebagai @meshy-ai/meshy-mcp-server. Sumber: github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server.

Anda memerlukan kunci API Meshy. Cipta satu di halaman API Keys dalam Developer Platform. MCP server membacanya daripada pemboleh ubah persekitaran MESHY_API_KEY.

Quick Install

# 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

Lebih suka skill yang boleh terus digunakan? Pek skill sumber terbuka meshy-3d-agent menyediakan aliran kerja Meshy yang telah ditulis lebih awal (jana → poll → muat turun) untuk Claude Code, Cursor, dan OpenClaw. Ia memanggil Meshy API REST secara terus — tiada MCP server diperlukan.

npx skills add meshy-dev/meshy-3d-agent

Available Tools

MCP server ini menyediakan Meshy API REST sebagai alat, dikumpulkan mengikut keupayaan.

3D Generation

  • meshy_text_to_3d — cipta model 3D daripada prompt teks
  • meshy_image_to_3d — cipta model 3D daripada satu imej
  • meshy_multi_image_to_3d — cipta model 3D daripada beberapa imej objek yang sama
  • meshy_text_to_3d_refine — tambah tekstur pada jejaring preview

Post-Processing

  • meshy_remesh — ubah topology dan/atau bilangan poligon model sedia ada
  • meshy_retexture — kenakan tekstur baharu pada model sedia ada
  • meshy_rig — tambah rangka pada watak humanoid 3D
  • meshy_animate — kenakan animasi pada watak yang telah dirig

Image Generation

  • meshy_text_to_image — imej 2D daripada teks
  • meshy_image_to_image — imej 2D daripada imej rujukan

Task Management

  • meshy_get_task_status — semak status tugasan dan URL muat turun
  • meshy_list_tasks — senaraikan tugasan terkini, boleh ditapis mengikut jenis/status
  • meshy_cancel_task — batalkan tugasan yang belum selesai atau sedang berjalan
  • meshy_download_model — dapatkan fail model yang telah siap dan simpan secara tempatan

Workspace

  • meshy_list_models — senaraikan semua model dalam ruang kerja pengguna yang disahkan

3D Printing

  • meshy_send_to_slicer — kesan slicer yang dipasang dan lancarkan model di dalamnya (berjalan secara tempatan pada mesin anda; tiada panggilan Meshy API)
  • meshy_analyze_printability — pada masa ini mengembalikan senarai semak kesediaan cetak secara manual (ketebalan dinding, overhang, jejaring manifold, dll.). Akan dinaik taraf kepada analisis automatik sebaik sahaja Meshy printability API tersedia.
  • meshy_process_multicolor — tukar model bertekstur kepada fail 3MF pelbagai warna untuk pencetakan

Account

  • meshy_check_balance — semak baki kredit

Nama dan tingkah laku alat mungkin berubah dari semasa ke semasa. Senarai rasmi terdapat di sumber MCP server.

Example Prompts

Masukkan contoh ini ke dalam sembang berkeupayaan MCP anda sebagai titik permulaan.

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 and llms-full.txt

Jika ejen anda tidak menyokong MCP, atau anda ingin memasukkan dokumentasi Meshy terus ke dalam prompt, arahkannya ke permukaan teks biasa kami:

  • llms.txt — indeks ringkas + arahan integrasi (corak polling async yang betul, peraturan pengesahan, had kadar, pemilihan model, kesilapan biasa).
  • llms-full.txt — setiap halaman API digabungkan dalam satu fail untuk pengambilan sekali fetch.
  • Markdown setiap halaman: tambahkan .md pada mana-mana URL endpoint. Contoh: https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md.

Ketiga-tiga ini dijana semula setiap kali laman dokumentasi dibina, jadi ia tidak akan pernah tersasar daripada dokumentasi HTML.

FAQ

Is the MCP server stateless?
Yes. Your MESHY_API_KEY is used per request and never persisted on the server side.
Does MCP cost the same as the REST API?
Yes — every MCP tool call maps to a single REST call and consumes credits at the exact same rate. See the Pricing page for the full matrix.
What are the rate limits?
The MCP server shares the same rate-limit plane as the REST API. See the Rate Limits page for per-tier limits.
What Meshy data can the MCP access?
Only what the MESHY_API_KEY can access via REST. Scopes and permissions are identical.
How do I report issues?
File an issue at the meshy-mcp-server repository: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues