文章目录前言一、MCP 核心包接入 Unity 编辑器1、使用Git URL 安装可选最新2、Unity Asset Store 安装可选稳定2、OpenUPM可选二、Python 3.10 与 uv 环境搭建1、安装 Python 3.102、Python环境配置3、UV环境配置4、设置MCP For Unity三、安装编辑器四、实践开始——一句话做游戏1、测试 MCP 基础功能2、一句话实现一个功能3、一句话生成一个游戏4、十句话生成一个动画编辑器cursor总结前言Unity-MCP 是 CoplayDev 开发的基于 Model Context ProtocolMCP的 Unity 智能开发工具能让 LLM 通过自然语言直接操控 Unity 编辑器。通俗的讲MCP就是让ai能读懂你的意思并自动化完成任务。一、MCP 核心包接入 Unity 编辑器高版本且有外网环境的使用下面第一种方法图省事、稳定使用第二种方法。1、使用Git URL 安装可选最新打开 Unity 编辑器依次点击「Window → Package Manager」打开包管理器点击包管理器左上角的「」号选择「Add package from git URL…」输入稳定版地址并确认https://github.com/CoplayDev/unity-mcp.git?path/MCPForUnity可以通过改变url后缀获取最新的测试版分支具体以git地址说明为主2、Unity Asset Store 安装可选稳定访问 Unity Asset Store 中的 MCP for Unity 页面点击「Add to My Assets」将包加入资产库回到 Unity 包管理器切换至「My Assets」标签找到 MCP for Unity 并点击「Import」完成导入。2、OpenUPM可选openupmaddcom.coplaydev.unity-mcp二、Python 3.10 与 uv 环境搭建Unity-MCP 的服务端运行依赖 Python 3.10 及以上版本且需搭配 uv新一代 Python 包管理器由 Rust 编写比 pip 快 10-100 倍能自动处理依赖冲突以下是全系统的安装与配置步骤。1、安装 Python 3.10前往Python 官方网站下载对应系统Windows/macOS/Linux的 3.10 版本安装包安装时务必勾选「Add Python to PATH」WindowsmacOS/Linux 默认会添加环境变量无需手动操作验证安装打开系统终端输入以下命令显示 Python 版本号即安装成功。python--version2、Python环境配置如果mcp不识别环境重启一下电脑。附单独配置的方法选择环境变量加入如下两条环境变量环境变量为安装的位置默认为C盘用户名下的文件夹改完重启电脑3、UV环境配置进入官方网站了解到uv 提供全系统通用的一键安装命令无需手动配置环境变量操作如下windows命令行输入powershell-ExecutionPolicyByPass-cirm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex打开unity如下图所示那么就安装陈昆了4、设置MCP For Unity通过unity菜单栏Window/MCP For Unity/Toggle MCP Window打开下列面板点击Start Server启动服务启动成功三、安装编辑器支持mcp的编辑器非常之多codex、curor、trae等等。这里以Tare举例毕竟是国内的方便且便宜。首先我们选择自己的编辑器然后copy json格式的配置。打开trae设置粘贴刚刚复制的json四、实践开始——一句话做游戏1、测试 MCP 基础功能首先打开项目文件夹我们先验证 AI 是否能正常读取项目结构与文件内容。本次项目基于 ZM 框架 进行开发。从截图可以看到AI 能够自动识别目录结构、读取并解析脚本内容具备完整的项目上下文感知能力。2、一句话实现一个功能可以看到她能够自己创建脚本自动执行某些逻辑原理如下图——mcp协议给我们的大语言模型一些能调用api的协议比如调用debug日志、支持游戏对象管理、脚本创建 / 编辑等操作3、一句话生成一个游戏我们新建一个空白场景直接让 AI 生成俄罗斯方块。初次生成效果未达预期这属于正常现象。俄罗斯方块1.gif补充更清晰的规则与逻辑描述后经过简单调整优化AI 最终成功生成可正常运行的俄罗斯方块游戏。俄罗斯方块2.gif4、十句话生成一个动画编辑器cursor如果我们制作定制化的模块和需求呢比如动画编辑器或者战斗编辑器。下面编辑器使用的是cursor编辑器个人比trae使用起来会舒服些不过工作时基本都是接入api key所以没有太大的影响trae也能实现相同的效果。我先制作了一个流程图然后发给ai进行分析让他生成文档生成最简版本然后发现很多问题然后修复不断重复提问难度越高消耗的额度越大当前的免费额度仅能支持生成一个小型系统最终我们没写一行代码生成了一个类timeline工具支持编辑器预览及运行时状态实际推进过程中难免会遇到各种问题。如果基础不够扎实、思路不够清晰使用AI辅助反而可能比独立编程更令人困扰。可以说未来是AI的时代但核心竞争力依然在于扎实的基础知识、优秀的架构设计能力以及不可或缺的创造力。总结AI 在游戏开发中实用性很强适合快速原型、场景搭建与脚本编写但面对复杂场景仍存在局限。真正借助 AI 做游戏离不开自身的架构设计与问题纠错能力。而开发者的基本功尤为关键项目立项后需要确定前后端技术栈、数据库选型、框架适配、插件集成、模块划分以及每个模块对应的数据结构、算法与设计模式。在使用 AI 的过程中究竟是完全交给 AI 实现还是让 AI 编写黑盒逻辑、我们把控整体架构或是让 AI 参与架构分析、系统设计再由我们优化代码逻辑反向迭代架构形成闭环这正是 AI 时代开发者必须思考清楚的核心定位问题你们觉得呢