AI-integration

Meshy exponerar två kanaler för AI-agenter och kodassistenter: Meshy MCP server för verktygsanrop och llms.txt / llms-full.txt för dokumentationsintag.

Om du integrerar Meshy från Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex eller något annat MCP-kompatibelt verktyg, installera MCP servern nedan. Om du integrerar från en vanlig chattagent utan MCP-stöd, rikta den mot https://docs.meshy.cn/llms.txt istället.

Vad är MCP

Model Context Protocol (MCP) är en öppen standard som låter AI-assistenter anropa externa verktyg och hämta strukturerad kontext. Meshy MCP server kapslar in Meshy REST API som en uppsättning verktyg din agent kan anropa — generera en modell, kontrollera en uppgift, ladda ner resultatet — utan att skriva HTTP-kod för hand.

MCP servern är öppen källkod och publicerad på npm som @meshy-ai/meshy-mcp-server. Källa: github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server.

Du behöver en Meshy API-nyckel. Skapa en på https://www.meshy.ai/settings/api. MCP servern läser den från miljövariabeln MESHY_API_KEY.

Snabbinstallation

# 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

Föredrar du en färdig färdighet istället? Den öppna källkoden meshy-3d-agent färdighetspaket levererar förskrivna Meshy-arbetsflöden (generera → poll → ladda ner) för Claude Code, Cursor och OpenClaw. Den anropar Meshy REST API direkt — ingen MCP server krävs.

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

Tillgängliga verktyg

MCP servern exponerar Meshy REST API som verktyg, grupperade efter kapacitet.

3D-generering

  • meshy_text_to_3d — skapa en 3D-modell från en textprompt
  • meshy_image_to_3d — skapa en 3D-modell från en bild
  • meshy_multi_image_to_3d — skapa en 3D-modell från flera bilder av samma objekt
  • meshy_text_to_3d_refine — lägg till textur till ett förhandsgranskningsnät

Efterbearbetning

  • meshy_remesh — ändra topology och/eller polygonantal på en befintlig modell
  • meshy_retexture — applicera en ny textur på en befintlig modell
  • meshy_rig — lägg till ett skelett till en 3D-humanoid karaktär
  • meshy_animate — applicera en animation på en riggad karaktär

Bildgenerering

  • meshy_text_to_image — 2D-bild från text
  • meshy_image_to_image — 2D-bild från en referensbild

Uppgiftshantering

  • meshy_get_task_status — kontrollera uppgiftsstatus och nedladdnings-URL:er
  • meshy_list_tasks — lista senaste uppgifter, valfritt filtrerade efter typ/status
  • meshy_cancel_task — avbryt en väntande eller pågående uppgift
  • meshy_download_model — hämta en färdig modellfil och spara lokalt

Arbetsyta

  • meshy_list_models — lista alla modeller i den autentiserade användarens arbetsyta

3D-utskrift

  • meshy_send_to_slicer — upptäck installerade slicers och starta modellen i en (körs lokalt på din maskin; inget Meshy API-anrop)
  • meshy_analyze_printability — returnerar för närvarande en manuell utskriftsberedskapschecklista (väggtjocklek, överhäng, manifold nät, etc.). Kommer att uppgraderas till automatiserad analys när Meshy utskrivbarhet API är tillgängligt.
  • meshy_process_multicolor — konvertera en texturerad modell till en flerfärgad 3MF-fil för utskrift

Konto

  • meshy_check_balance — fråga efter återstående credits

Verktygsnamn och beteenden kan förändras. Den auktoritativa listan finns i MCP serverns källkod.

Exempel på prompts

Lägg in dessa i din MCP-aktiverade chatt som en startpunkt.

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 och llms-full.txt

Om din agent inte stöder MCP, eller om du vill inta Meshy-dokumentationen direkt i en prompt, rikta den mot våra plain-text ytor:

  • llms.txt — kompakt index + integrationsinstruktioner (det korrekta asynkrona pollningsmönstret, autentiseringsregler, hastighetsbegränsningar, modellval, vanliga misstag).
  • llms-full.txt — varje API-sida sammanfogad i en enda fil för enkel intagning.
  • Per-sida Markdown: lägg till .md till vilken endpoint-URL som helst. Exempel: https://docs.meshy.cn/api/text-to-3d.md.

Alla tre regenereras varje gång dokumentsajten byggs, så de avviker aldrig från HTML-dokumentationen.

FAQ

Är MCP servern stateless?
Ja. Din MESHY_API_KEY används per förfrågan och lagras aldrig på serversidan.
Kostar MCP samma som REST API?
Ja — varje MCP-verktygsanrop motsvarar ett enda REST-anrop och förbrukar credits i exakt samma takt. Se sidan Priser för hela matrisen.
Vilka är hastighetsbegränsningarna?
MCP servern delar samma hastighetsbegränsningsplan som REST API. Se sidan Hastighetsbegränsningar för begränsningar per nivå.
Vilka Meshy-data kan MCP komma åt?
Endast det som MESHY_API_KEY kan komma åt via REST. Omfång och behörigheter är identiska.
Hur rapporterar jag problem?
Skicka in ett problem i meshy-mcp-serverns repository: https://github.com/meshy-dev/meshy-mcp-server/issues