Является ли MCP server бессостоятельным (stateless)?

Он не хранит ваши учётные данные. Сервер хранит MESHY_API_KEY в памяти и никогда не записывает его на диск. По умолчанию он сохраняет скачанные модели вместе с их метаданными в папке meshy_output в своей рабочей директории. Чтобы сохранить скачанный файл в другом месте, укажите инструменту скачивания путь save_to.

Стоит ли MCP так же, как REST API?

Да. Вызовы инструментов MCP выполняют те же вызовы REST и расходуют кредиты по той же ставке. Все цены см. на странице Цены.

Какие действуют лимиты запросов?

Вызовы MCP server учитываются в тех же лимитах запросов, что и ваши вызовы REST API. Лимиты для каждого тарифа см. на странице с лимитами запросов.

К каким данным Meshy может получить доступ MCP server?

Только к тем, к которым ваш MESHY_API_KEY имеет доступ через REST API, с теми же правами.

Как сообщить о проблеме?

Создайте issue в репозитории meshy-mcp-server на GitHub: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues

Интеграция с ИИ

Подключайте ИИ-агентов и ассистентов для написания кода к Meshy с помощью Meshy MCP server для вызова инструментов, либо с помощью llms.txt и llms-full.txt для чтения документации.

Если вы используете Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex или другой MCP-клиент, установите MCP server. Если ваш чат-агент не поддерживает MCP, вместо этого укажите ему на https://docs.meshy.ai/llms.txt.

Что такое MCP

Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, который позволяет ИИ-ассистентам вызывать внешние инструменты и получать структурированный контекст. Meshy MCP server оборачивает Meshy REST API в инструменты, которые может вызывать ваш агент. С их помощью агент может сгенерировать модель, проверить задачу и скачать результат без написания HTTP-кода вручную.

MCP server имеет открытый исходный код. Он опубликован в npm как @meshy-ai/meshy-mcp-server, а его исходный код находится в репозитории meshy-mcp-server на GitHub.

Вам понадобится API-ключ Meshy. Создайте его на странице API-ключей платформы для разработчиков. MCP server считывает его из переменной окружения MESHY_API_KEY.

Установка MCP server

Для установки сервера используйте вкладку для вашего ИИ-клиента. Замените msy_YOUR_API_KEY на свой API-ключ.

# 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

Предпочитаете skill? Пакет навыков с открытым исходным кодом meshy-3d-agent содержит готовые рабочие процессы Meshy для Claude Code, Cursor и OpenClaw, такие как генерация модели, опрос статуса задачи и скачивание результата. Он напрямую вызывает Meshy REST API, поэтому MCP server вам не понадобится.

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

Доступные инструменты

MCP server предоставляет Meshy REST API в виде следующих инструментов, сгруппированных по возможностям.

Генерация 3D

meshy_text_to_3d: создать нетекстурированную превью-сетку из текстового prompt
meshy_image_to_3d: создать 3D-модель из одного изображения
meshy_multi_image_to_3d: создать 3D-модель из нескольких изображений одного и того же объекта
meshy_text_to_3d_refine: добавить текстуру к превью-сетке

Постобработка

meshy_remesh: изменить topology или число полигонов существующей модели, либо и то, и другое
meshy_retexture: применить новую текстуру к существующей модели
meshy_rig: добавить скелет к 3D-модели гуманоидного персонажа
meshy_animate: применить анимацию к персонажу с rig
meshy_convert: конвертировать модель в другой формат файла
meshy_resize: изменить размер модели до реальных размеров
meshy_uv_unwrap: сгенерировать новую UV-раскладку для модели
meshy_text_to_motion: сгенерировать анимацию из текстового prompt
meshy_list_animations: бесплатно узнать идентификаторы предустановленных действий анимации

Creative Lab

meshy_creative_lab: превратить фотографию в готовый продукт Creative Lab (выполняет задачи прототипа и сборки)

Генерация изображений

meshy_text_to_image: создать 2D-изображение из текста
meshy_image_to_image: создать 2D-изображение из референсного изображения

Управление задачами

meshy_get_task_status: проверить статус задачи и URL для скачивания
meshy_list_tasks: получить список последних задач, при необходимости с фильтрацией по типу или статусу
meshy_cancel_task: удалить задачу. Meshy удаляет и возвращает средства за задачу в статусе PENDING, а для завершённой задачи просто удаляет её. Задачу в статусе IN_PROGRESS отменить нельзя, и API возвращает 409.
meshy_download_model: скачать файл готовой модели и сохранить его локально

Рабочая область

meshy_list_models: получить список ваших последних моделей Текст в 3D. Для других типов задач используйте meshy_list_tasks.

3D-печать

meshy_send_to_slicer: найти слайсеры, установленные на вашем компьютере, и вернуть команду, открывающую модель в одном из них. Выполняется локально и не обращается к Meshy API.
meshy_analyze_printability: бесплатно проверить пригодность к печати модели методом FDM, включая водонепроницаемость, объём, отверстия, немногообразные рёбра и вырожденные грани
meshy_process_multicolor: конвертировать текстурированную модель в многоцветный файл 3MF для печати
meshy_repair_printability: исправить модель для печати методом FDM
meshy_auto_split: разделить модель на отдельно печатаемые части

Аккаунт

meshy_check_balance: проверить оставшиеся кредиты
meshy_list_usage: получить список завершённых задач API вашей команды и количество кредитов, использованных на каждую из них, для команд на тарифах Studio и Enterprise

Названия и поведение инструментов могут меняться. Полный список см. в инструментах в исходном коде MCP server.

Примеры prompt

Для начала попробуйте эти prompt в вашем чате с поддержкой MCP:

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 и llms-full.txt

Если ваш агент не поддерживает MCP или вы хотите вставить документацию Meshy прямо в prompt, укажите ему на текстовые версии документации:

llms.txt: компактный индекс с инструкциями по интеграции, например, о том, как опрашивать асинхронные задачи, об аутентификации, лимитах запросов, выборе модели и типичных ошибках.
llms-full.txt: все страницы API в одном файле, чтобы агент мог прочитать документацию за один запрос.
Markdown для отдельных страниц: добавьте .md к URL любого эндпоинта, например https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md.

Meshy пересоздаёт все три файла при каждой сборке сайта документации, поэтому они соответствуют HTML-версии документации.

FAQ

Является ли MCP server бессостоятельным (stateless)?: Он не хранит ваши учётные данные. Сервер хранит MESHY_API_KEY в памяти и никогда не записывает его на диск. По умолчанию он сохраняет скачанные модели вместе с их метаданными в папке meshy_output в своей рабочей директории. Чтобы сохранить скачанный файл в другом месте, укажите инструменту скачивания путь save_to.
Стоит ли MCP так же, как REST API?: Да. Вызовы инструментов MCP выполняют те же вызовы REST и расходуют кредиты по той же ставке. Все цены см. на странице Цены.
Какие действуют лимиты запросов?: Вызовы MCP server учитываются в тех же лимитах запросов, что и ваши вызовы REST API. Лимиты для каждого тарифа см. на странице с лимитами запросов.
К каким данным Meshy может получить доступ MCP server?: Только к тем, к которым ваш MESHY_API_KEY имеет доступ через REST API, с теми же правами.
Как сообщить о проблеме?: Создайте issue в репозитории meshy-mcp-server на GitHub: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues