AI 整合

Meshy 為 AI 智慧代理和程式設計助手提供兩種整合方式：用於工具呼叫的 Meshy MCP server，以及用於文件擷取的 llms.txt / llms-full.txt。

如果你正在從 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 或任何其他相容 MCP 的工具整合 Meshy，請安裝下方的 MCP server。如果你是從不支援 MCP 的純聊天智慧代理進行整合，請改為將其指向 https://docs.meshy.ai/llms.txt。

什麼是 MCP

Model Context Protocol (MCP) 是一個開放標準，允許 AI 助手呼叫外部工具並取得結構化上下文。Meshy MCP server 將 Meshy REST API 封裝為一組你的智慧代理可以呼叫的工具——生成模型、檢查任務、下載結果——而無需手寫 HTTP 程式碼。

MCP server 是開源的，並以 @meshy-ai/meshy-mcp-server 的形式發布在 npm 上。原始碼位址：github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server。

你需要一組 Meshy API key。可以在 Developer Platform 的 API Keys 頁面 中建立一組。MCP server 會從 MESHY_API_KEY 環境變數中讀取它。

快速安裝

# 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

更喜歡開箱即用的 skill？ 開源的 meshy-3d-agent skill 套件為 Claude Code、Cursor 和 OpenClaw 提供了預先寫好的 Meshy 工作流程（生成 → 輪詢 → 下載）。它直接呼叫 Meshy REST API——無需 MCP server。

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

可用工具

MCP server 依能力分組，將 Meshy REST API 公開為一組工具。

3D 生成

  • meshy_text_to_3d —— 根據文字 prompt 建立 3D 模型
  • meshy_image_to_3d —— 根據一張圖片建立 3D 模型
  • meshy_multi_image_to_3d —— 根據同一物體的多張圖片建立 3D 模型
  • meshy_text_to_3d_refine —— 為預覽網格新增紋理

後處理

  • meshy_remesh —— 變更現有模型的 topology 和/或面數
  • meshy_retexture —— 為現有模型套用新的紋理
  • meshy_rig —— 為 3D 人形角色新增骨架
  • meshy_animate —— 為已綁定骨架的角色套用動畫

圖像生成

  • meshy_text_to_image —— 由文字生成 2D 圖像
  • meshy_image_to_image —— 由參考圖像生成 2D 圖像

任務管理

  • meshy_get_task_status —— 查詢任務狀態和下載連結
  • meshy_list_tasks —— 列出最近的任務，可依類型/狀態篩選
  • meshy_cancel_task —— 取消等待中或進行中的任務
  • meshy_download_model —— 取得已完成的模型檔案並儲存到本機

工作區

  • meshy_list_models —— 列出已驗證使用者 workspace 中的所有模型

3D 列印

  • meshy_send_to_slicer —— 偵測已安裝的切片軟體，並在其中啟動模型（在你的本機上執行；不會呼叫 Meshy API）
  • meshy_analyze_printability —— 目前回傳的是一份人工可列印性檢查清單（壁厚、懸垂、流形網格等）。一旦 Meshy 可列印性 API 可用，將升級為自動化分析。
  • meshy_process_multicolor —— 將帶有紋理的模型格式轉換為可用於列印的多色 3MF 檔案

帳戶

  • meshy_check_balance —— 查詢剩餘積分

工具名稱和行為可能會隨時間演變。權威列表請見 MCP server 原始碼。

範例 Prompt

將以下內容作為起點，貼到你已啟用 MCP 的聊天視窗中。

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 與 llms-full.txt

如果你的智慧代理不支援 MCP，或者你想直接將 Meshy 文件擷取到 prompt 中，可以將其指向我們的純文字入口：

  • llms.txt —— 精簡索引 + 整合說明（正確的非同步輪詢模式、驗證規則、速率限制、模型選擇、常見錯誤）。
  • llms-full.txt —— 將所有 API 頁面拼接到單一檔案中，便於一次性抓取擷取。
  • 按頁 Markdown：在任意 endpoint URL 後方加上 .md。例如：https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md。

以上三者都會在文件站每次建置時重新生成，因此它們始終與 HTML 文件保持一致，不會出現偏差。

常見問題

MCP server 是無狀態的嗎？
是的。你的 MESHY_API_KEY 僅在每次請求時使用，伺服器端不會保留任何紀錄。
MCP 的費用與 REST API 相同嗎？
是的——每次 MCP 工具呼叫都對應到一次 REST 呼叫，並以完全相同的費率消耗積分。完整費率請參閱價格頁面。
速率限制是多少？
MCP server 與 REST API 共用相同的速率限制層級。各方案的限制請參閱速率限制頁面。
MCP 可以存取哪些 Meshy 資料？
僅限 MESHY_API_KEY 透過 REST 可存取的資料，範圍與權限完全相同。
如何回報問題？
請在 meshy-mcp-server 儲存庫提交 issue：https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues