Integracja z AI

Meshy udostępnia dwa kanały dla agentów AI i asystentów programowania: Meshy MCP server do wywoływania narzędzi oraz llms.txt / llms-full.txt do ingestii dokumentacji.

Jeśli integrujesz Meshy z Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex lub dowolnym innym narzędziem kompatybilnym z MCP, zainstaluj poniższy MCP server. Jeśli integrujesz z prostym agentem czatu bez obsługi MCP, skieruj go zamiast tego do https://docs.meshy.ai/llms.txt.

Czym jest MCP

Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard, który pozwala asystentom AI wywoływać zewnętrzne narzędzia i pobierać ustrukturyzowany kontekst. Meshy MCP server opakowuje Meshy REST API jako zestaw narzędzi, które Twój agent może wywoływać — wygenerować model, sprawdzić zadanie, pobrać wynik — bez ręcznego pisania kodu HTTP.

MCP server jest open source i opublikowany w npm jako @meshy-ai/meshy-mcp-server. Źródło: github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server.

Potrzebujesz klucza API Meshy. Utwórz go na https://www.meshy.ai/settings/api. MCP server odczytuje go ze zmiennej środowiskowej MESHY_API_KEY.

Szybka instalacja

# 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

Wolisz gotowy skill typu drop-in? Open-source’owy pakiet skill meshy-3d-agent zawiera gotowe workflow Meshy (generowanie → odpytywanie → pobieranie) dla Claude Code, Cursor i OpenClaw. Wywołuje Meshy REST API bezpośrednio — MCP server nie jest wymagany.

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

Dostępne narzędzia

MCP server udostępnia Meshy REST API jako narzędzia, pogrupowane według możliwości.

Generowanie 3D

  • meshy_text_to_3d — utwórz model 3D z promptu tekstowego
  • meshy_image_to_3d — utwórz model 3D z jednego obrazu
  • meshy_multi_image_to_3d — utwórz model 3D z wielu obrazów tego samego obiektu
  • meshy_text_to_3d_refine — dodaj teksturę do podglądowej siatki

Postprocessing

  • meshy_remesh — zmień topology i/lub liczbę wielokątów istniejącego modelu
  • meshy_retexture — zastosuj nową teksturę do istniejącego modelu
  • meshy_rig — dodaj szkielet do humanoidalnej postaci 3D
  • meshy_animate — zastosuj animację do postaci z rig

Generowanie obrazów

  • meshy_text_to_image — obraz 2D z tekstu
  • meshy_image_to_image — obraz 2D z obrazu referencyjnego

Zarządzanie zadaniami

  • meshy_get_task_status — sprawdź status zadania i adresy URL pobierania
  • meshy_list_tasks — wyświetl ostatnie zadania, opcjonalnie filtrowane według typu/statusu
  • meshy_cancel_task — anuluj zadanie oczekujące lub w toku
  • meshy_download_model — pobierz ukończony plik modelu i zapisz lokalnie

Obszar roboczy

  • meshy_list_models — wyświetl wszystkie modele w obszarze roboczym uwierzytelnionego użytkownika

Druk 3D

  • meshy_send_to_slicer — wykryj zainstalowane slicery i uruchom model w jednym z nich (działa lokalnie na Twojej maszynie; bez wywołania Meshy API)
  • meshy_analyze_printability — obecnie zwraca ręczną checklistę gotowości do druku (grubość ścianki, nawisy, rozmaitość siatki itp.). Zostanie zaktualizowane do zautomatyzowanej analizy, gdy API drukowalności Meshy będzie dostępne.
  • meshy_process_multicolor — konwertuj model z teksturą na wielokolorowy plik 3MF do druku

Konto

  • meshy_check_balance — sprawdź pozostałe kredyty

Nazwy i zachowania narzędzi mogą ewoluować. Autorytatywna lista znajduje się w źródle MCP server.

Przykładowe prompty

Wklej je do czatu z obsługą MCP jako punkt wyjścia.

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 i llms-full.txt

Jeśli Twój agent nie obsługuje MCP albo chcesz bezpośrednio załadować dokumentację Meshy do promptu, skieruj go do naszych powierzchni w zwykłym tekście:

  • llms.txt — kompaktowy indeks + instrukcje integracji (prawidłowy wzorzec asynchronicznego odpytywania, reguły uwierzytelniania, limity szybkości, wybór modelu, typowe błędy).
  • llms-full.txt — każda strona API połączona w jeden plik do ingestii jednym pobraniem.
  • Markdown dla pojedynczych stron: dodaj .md do dowolnego URL punktu końcowego. Przykład: https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md.

Wszystkie trzy są regenerowane za każdym razem, gdy budowana jest strona dokumentacji, więc nigdy nie rozjeżdżają się z dokumentacją HTML.

FAQ

Czy MCP server jest bezstanowy?
Tak. Twój MESHY_API_KEY jest używany dla każdego żądania i nigdy nie jest utrwalany po stronie serwera.
Czy MCP kosztuje tyle samo co REST API?
Tak — każde wywołanie narzędzia MCP mapuje się na pojedyncze wywołanie REST i zużywa kredyty dokładnie w tej samej stawce. Zobacz stronę Cennik, aby uzyskać pełną tabelę.
Jakie są limity szybkości?
MCP server współdzieli tę samą płaszczyznę limitów szybkości co REST API. Zobacz stronę Rate Limits, aby sprawdzić limity dla poszczególnych poziomów.
Do jakich danych Meshy MCP może uzyskać dostęp?
Tylko do tego, do czego MESHY_API_KEY może uzyskać dostęp przez REST. Zakresy i uprawnienia są identyczne.
Jak zgłaszać problemy?
Utwórz zgłoszenie w repozytorium meshy-mcp-server: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues