Tích hợp AI

Meshy cung cấp hai kênh cho các AI agent và trợ lý lập trình: MCP server của Meshy để gọi công cụ, và llms.txt / llms-full.txt để nạp tài liệu.

Nếu bạn đang tích hợp Meshy từ Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, hoặc bất kỳ công cụ nào tương thích với MCP, hãy cài đặt MCP server bên dưới. Nếu bạn đang tích hợp từ một agent trò chuyện thông thường không hỗ trợ MCP, hãy trỏ nó đến https://docs.meshy.ai/llms.txt thay thế.

MCP là gì

Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở cho phép các trợ lý AI gọi các công cụ bên ngoài và truy xuất ngữ cảnh có cấu trúc. MCP server của Meshy đóng gói Meshy REST API thành một tập hợp các công cụ mà agent của bạn có thể gọi — tạo mô hình, kiểm tra tác vụ, tải kết quả — mà không cần tự viết mã HTTP.

MCP server là mã nguồn mở và được phát hành trên npm với tên @meshy-ai/meshy-mcp-server. Mã nguồn: github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server.

Cài đặt nhanh

# 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

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

Các công cụ có sẵn

MCP server cung cấp Meshy REST API dưới dạng các công cụ, được nhóm theo chức năng.

Tạo mô hình 3D

• meshy_text_to_3d: tạo một lưới xem trước (preview) chưa có texture từ một prompt văn bản
• meshy_image_to_3d: tạo một mô hình 3D từ một hình ảnh
• meshy_multi_image_to_3d: tạo một mô hình 3D từ nhiều hình ảnh của cùng một đối tượng
• meshy_text_to_3d_refine: thêm texture vào một lưới xem trước (preview)

Hậu xử lý

• meshy_remesh: thay đổi topology và/hoặc số đa giác của một mô hình hiện có
• meshy_retexture: áp dụng texture mới cho một mô hình hiện có
• meshy_rig: thêm khung xương vào một nhân vật 3D hình người
• meshy_animate: áp dụng hoạt hình cho một nhân vật đã có rig
• meshy_convert: chuyển đổi một mô hình sang định dạng tệp khác
• meshy_resize: đổi kích thước một mô hình theo kích thước thực tế
• meshy_uv_unwrap: tạo một bố cục UV mới cho một mô hình

Creative Lab

• meshy_creative_lab: biến một bức ảnh thành một sản phẩm Creative Lab hoàn chỉnh (chạy các tác vụ prototype và build)

Tạo hình ảnh

• meshy_text_to_image: hình ảnh 2D từ văn bản
• meshy_image_to_image: hình ảnh 2D từ một hình ảnh tham chiếu

Quản lý tác vụ

• meshy_get_task_status: kiểm tra trạng thái tác vụ và các URL tải xuống
• meshy_list_tasks: liệt kê các tác vụ gần đây, có thể lọc theo loại/trạng thái
• meshy_cancel_task: xóa một tác vụ. Một tác vụ PENDING sẽ bị xóa và được hoàn tiền; một tác vụ IN_PROGRESS không thể hủy (API trả về 409); một tác vụ đã hoàn thành sẽ bị xóa.
• meshy_download_model: tải một tệp mô hình đã hoàn thành và lưu cục bộ

Không gian làm việc

• meshy_list_models: liệt kê các mô hình Văn bản sang 3D gần đây của bạn (dùng meshy_list_tasks cho các loại tác vụ khác)

In 3D

• meshy_send_to_slicer: phát hiện các slicer đã cài đặt và trả về một lệnh để mở mô hình trong đó (chạy cục bộ; không gọi Meshy API)
• meshy_analyze_printability: kiểm tra khả năng in FDM tự động miễn phí (độ kín nước, thể tích, lỗ hổng, cạnh non-manifold, mặt suy biến)
• meshy_process_multicolor: chuyển đổi một mô hình có texture thành tệp 3MF nhiều màu để in
• meshy_repair_printability: sửa chữa một mô hình để in FDM

Tài khoản

• meshy_check_balance: truy vấn số tín dụng còn lại

Ví dụ prompt

Dán những đoạn này vào chat đã bật MCP của bạn như một điểm khởi đầu.

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 và llms-full.txt

Nếu agent của bạn không hỗ trợ MCP, hoặc bạn muốn nạp trực tiếp tài liệu Meshy vào một prompt, hãy trỏ nó đến các nguồn văn bản thuần của chúng tôi:

• llms.txt — chỉ mục rút gọn + hướng dẫn tích hợp (mẫu async-polling đúng cách, quy tắc xác thực, giới hạn tốc độ, lựa chọn mô hình, các lỗi thường gặp).
• llms-full.txt — toàn bộ các trang API được nối lại trong một tệp duy nhất để nạp trong một lần tải (single-fetch).
• Markdown theo từng trang: thêm .md vào bất kỳ URL endpoint nào. Ví dụ: https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md.

Cả ba tệp này đều được tạo lại mỗi khi trang tài liệu được build, vì vậy chúng không bao giờ lệch khỏi tài liệu HTML.

Câu hỏi thường gặp

MCP server có stateless không?

Có. MESHY_API_KEY của bạn được sử dụng cho từng request và không bao giờ được lưu trữ ở phía server.

MCP có tốn chi phí giống như REST API không?

Có — mỗi lệnh gọi công cụ MCP tương ứng với một lệnh gọi REST duy nhất và tiêu tốn tín dụng theo đúng cùng một mức. Xem trang Giá để biết bảng đầy đủ.

Giới hạn tốc độ là bao nhiêu?

MCP server dùng chung mặt phẳng giới hạn tốc độ với REST API. Xem trang Giới hạn tốc độ để biết giới hạn theo từng hạng.

MCP có thể truy cập những dữ liệu nào của Meshy?

Chỉ những gì mà MESHY_API_KEY có thể truy cập qua REST. Phạm vi và quyền hạn là giống hệt nhau.

Tôi báo cáo vấn đề bằng cách nào?

Tạo một issue tại kho mã nguồn meshy-mcp-server: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues