AI 集成
Meshy 为 AI 智能体和编程助手提供两条接入通道:用于工具调用的 Meshy MCP server,以及用于文档摄取的 llms.txt / llms-full.txt。
如果你正在从 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 或任何其他兼容 MCP 的工具中集成 Meshy,请安装下面的 MCP server。如果你是从不支持 MCP 的纯聊天智能体进行集成,请改为将其指向 https://docs.meshy.ai/llms.txt。
什么是 MCP
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放标准,允许 AI 助手调用外部工具并获取结构化上下文。Meshy MCP server 将 Meshy REST API 封装为一组你的智能体可以调用的工具——生成模型、检查任务、下载结果——而无需手写 HTTP 代码。
MCP server 是开源的,并以 @meshy-ai/meshy-mcp-server 的形式发布在 npm 上。源码地址:github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server。
你需要一个 Meshy API key。可以在 Developer Platform 的 API Keys 页面 中创建一个。MCP server 会从 MESHY_API_KEY 环境变量中读取它。
快速安装
# 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
更喜欢开箱即用的 skill? 开源的 meshy-3d-agent skill 包为 Claude Code、Cursor 和 OpenClaw 提供了预先编写好的 Meshy 工作流(生成 → 轮询 → 下载)。它直接调用 Meshy REST API——无需 MCP server。
npx skills add meshy-dev/meshy-3d-agent
可用工具
MCP server 按能力分组,将 Meshy REST API 暴露为一组工具。
3D 生成
meshy_text_to_3d—— 根据文本 prompt 创建 3D 模型meshy_image_to_3d—— 根据一张图片创建 3D 模型meshy_multi_image_to_3d—— 根据同一物体的多张图片创建 3D 模型meshy_text_to_3d_refine—— 为预览 mesh 添加 texture
后处理
meshy_remesh—— 更改现有模型的 topology 和/或 polycountmeshy_retexture—— 为现有模型应用新的 texturemeshy_rig—— 为 3D 人形角色添加骨骼meshy_animate—— 为已绑定骨骼的角色应用 Animation
图像生成
meshy_text_to_image—— 由文本生成 2D 图像meshy_image_to_image—— 由参考图像生成 2D 图像
任务管理
meshy_get_task_status—— 查询任务状态和下载链接meshy_list_tasks—— 列出最近的任务,可按类型/状态筛选meshy_cancel_task—— 取消等待中或进行中的任务meshy_download_model—— 获取已完成的模型文件并保存到本地
Workspace
meshy_list_models—— 列出已认证用户 workspace 中的所有模型
3D 打印
meshy_send_to_slicer—— 检测已安装的切片软件,并在其中启动模型(在你的本地机器上运行;不会调用 Meshy API)meshy_analyze_printability—— 目前返回的是一份人工可打印性检查清单(壁厚、悬垂、manifold mesh 等)。一旦 Meshy printability API 可用,将升级为自动化分析。meshy_process_multicolor—— 将带 texture 的模型 Convert 为可用于打印的多色 3MF 文件
账户
meshy_check_balance—— 查询剩余 credits
工具名称和行为可能会随时间演变。权威列表见 MCP server 源码。
示例 Prompt
将下面的内容作为起点,粘贴到你已启用 MCP 的聊天中。
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 与 llms-full.txt
如果你的智能体不支持 MCP,或者你想直接将 Meshy 文档摄取到 prompt 中,可以将其指向我们的纯文本入口:
llms.txt—— 精简索引 + 集成说明(正确的异步轮询模式、鉴权规则、速率限制、模型选择、常见错误)。llms-full.txt—— 将所有 API 页面拼接到单个文件中,便于一次性抓取摄取。- 按页 Markdown:在任意 endpoint URL 后追加
.md。例如:https://docs.meshy.ai/api/text-to-3d.md。
以上三者都会在文档站每次构建时重新生成,因此它们始终与 HTML 文档保持一致,不会出现偏差。
常见问题
- 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