快速开始

安装

从 PyPI 安装

pip install dcc-mcp-core

从源代码安装（需要 Rust 工具链）

git clone https://github.com/loonghao/dcc-mcp-core.git
cd dcc-mcp-core
pip install -e .

TIP

从源代码构建需要 Rust 工具链，可从 rustup.rs 安装。 构建由 maturin 处理，它会编译 Rust 核心并安装 Python 包。

环境要求

• Python: >= 3.7（CI 测试 3.7、3.8、3.9、3.10、3.11、3.12、3.13）
• Rust: >= 1.85（从源代码构建时需要）
• 许可证: MIT
• Python 依赖: 零 — 所有功能都在编译的 Rust 扩展中

快速上手

Skills-First：create_skill_server（v0.12.12+ 推荐）

将脚本暴露为 MCP 工具最快捷的方式。在脚本目录创建 SKILL.md，然后一键完成所有配置：

import os
from dcc_mcp_core import create_skill_server, McpHttpConfig

# 设置应用专属 Skill 路径
os.environ["DCC_MCP_MAYA_SKILL_PATHS"] = "/path/to/my-skills"

# 一键：发现 Skills + 启动 MCP HTTP 服务器
server = create_skill_server("maya", McpHttpConfig(port=8765))
handle = server.start()
print(f"Maya MCP 服务器地址：{handle.mcp_url()}")
# AI 客户端（Claude Desktop 等）连接到 http://127.0.0.1:8765/mcp

如需更多控制，可直接使用 SkillCatalog：

import os
from dcc_mcp_core import SkillCatalog, ToolRegistry

os.environ["DCC_MCP_SKILL_PATHS"] = "/path/to/my-skills"

registry = ToolRegistry()
catalog = SkillCatalog(registry)

discovered = catalog.discover(dcc_name="maya")
print(f"发现了 {discovered} 个 Skill")

# 加载 Skill，并查看注册后的工具名称
tool_names = catalog.load_skill("maya-geometry")
print(tool_names)

参见 Skills 系统指南 了解 SKILL.md 的编写方式和更多选项。

工具注册表

from dcc_mcp_core import ToolRegistry

registry = ToolRegistry()
registry.register(
    name="create_sphere",
    description="Creates a sphere in the scene",
    category="geometry",
    tags=["geometry", "creation"],
    dcc="maya",
)

tool = registry.get_action("create_sphere")
print(tool)  # 包含工具元数据的字典

maya_tools = registry.list_actions(dcc_name="maya")

Action → Tool 术语说明

v0.13+ 项目在概念层面将 "action" 重命名为 "tool"。但部分 Rust API 方法名（get_action、list_actions、search_actions）仍使用 "action" 以保持向后兼容——这不是 bug，而是兼容别名。

工具结果

from dcc_mcp_core import success_result, error_result

result = success_result("创建了 5 个球体", prompt="接下来使用 modify", count=5)
print(result.success)  # True
print(result.message)  # "创建了 5 个球体"
print(result.context)  # {"count": 5}

err = error_result("失败", "文件未找到", prompt="检查路径")
print(err.success)  # False

事件总线

from dcc_mcp_core import EventBus

bus = EventBus()
sid = bus.subscribe("scene.changed", lambda: print("场景已更新!"))
bus.publish("scene.changed")
bus.unsubscribe("scene.changed", sid)

MCP HTTP 服务器

一行代码将注册表暴露给 AI 客户端（Claude Desktop 等）：

from dcc_mcp_core import ToolRegistry, McpHttpServer, McpHttpConfig

registry = ToolRegistry()
# ... 注册 Actions 或加载 Skills ...

config = McpHttpConfig(port=8765)
server = McpHttpServer(registry, config)
handle = server.start()

print(f"MCP 服务器运行在 {handle.mcp_url()}")
# handle.shutdown() 停止服务器

开发环境设置

git clone https://github.com/loonghao/dcc-mcp-core.git
cd dcc-mcp-core

# 使用 vx 安装（推荐）
vx just install

# 或手动设置
pip install maturin
maturin develop

运行测试

vx just test
vx just lint

下一步

• 了解 工具注册表 — 核心构建块
• 探索 Events 事件 的生命周期钩子
• 查看 Skills 技能包 的零代码脚本注册
• 使用 MCP HTTP 服务器 暴露工具给 AI 客户端
• 查看 传输层 的 DCC 通信
• 了解 架构设计 — 14 个 Rust crate 的工作区结构
• 学习 技能作用域与策略 — 基于信任的技能管理

使用 DccServerBase 构建 DCC 适配器

DccServerBase 是构建 DCC 适配器的推荐基类。它集成了所有适配器需要的样板代码：

from pathlib import Path
from dcc_mcp_core import DccServerBase

class BlenderMcpServer(DccServerBase):
    def __init__(self, port: int = 8765, **kwargs):
        super().__init__(
            dcc_name="blender",
            builtin_skills_dir=Path(__file__).parent / "skills",
            port=port,
            **kwargs,
        )

    def _version_string(self) -> str:
        import bpy
        return bpy.app.version_string

# 仅此而已 — 技能管理、热重载、网关选举均已继承
server = BlenderMcpServer(gateway_port=9765)
server.register_builtin_actions()  # 发现并加载技能
server.enable_hot_reload()         # 可选：文件变更时自动重载
handle = server.start()            # 返回 McpServerHandle
print(f"运行于 {handle.mcp_url()}")

零样板适配器可使用 make_start_stop：

from dcc_mcp_core import make_start_stop

start_server, stop_server = make_start_stop(
    BlenderMcpServer,
    hot_reload_env_var="DCC_MCP_BLENDER_HOT_RELOAD",
)