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Ue MCP Ai Plugin
by @taohuu931
MCP server by taohuu931
Created 4/20/2026
Updated about 5 hours ago
README
Repository documentation and setup instructions
本项目面向“作业 3:UE AI 分析材质节点性能工具”,实现了一个运行在 Unreal Engine 上的材质性能分析闭环:
- 从 UE 材质图中解析节点连接关系与运算逻辑(IR)
- 使用规则 + AI 工作流分析连接合理性、重复与冗余计算
- 输出可视化性能分析报告(问题定位、严重级别、优化建议)
- 将分析逻辑沉淀为可复用 Skills,便于 TA 后续拓展迭代
作业要求映射
| 作业要求 | 本项目实现 |
|----------|------------|
| 基于 UE API 或文本方式解析材质节点关系与逻辑 | UE 插件提供 export_material_ir,导出 Material IR v1.0,包含表达式节点、输入连接、材质输出连接等结构化信息 |
| AI 分析连接合理性、识别重复 / 冗余计算 | analyze_material 串联 IR 导出与规则分析;当前已支持重复纹理采样、冗余常量运算、重复子树、未使用节点等检测 |
| 输出可视化性能分析报告(含问题定位、优化建议) | 生成统一 JSON 报告(summary、rule_findings、health_score),并通过 Web 页面可视化展示 |
| 沉淀分析规则为可复用 Skills 模块,支持 TA 二次迭代开发 | Skills/material-performance 内置规则说明、提示模板、示例,可扩展新规则与新分析策略 |
系统架构
整体链路如下:
- MCP 客户端(Cursor / Claude Desktop / Windsurf)发起工具调用
- Python MCP Server(FastMCP)接收调用并转发到 UE 插件
- UE 插件执行
export_material_ir导出材质 IR - Python 规则模块进行性能分析并生成报告
- Web 报告页面进行图与问题可视化展示
核心能力
1) 材质 IR 导出
- 工具:
export_material_ir(asset_path) - IR 文档:
Docs/material_ir_v1.0.md - 关键字段:
schema_versionasset_pathinputs(材质输出端连接)expressions(节点及其输入连接)
2) 材质性能分析
- 工具:
analyze_material(asset_path) - 实现文件:
Python/tools/material_tools.py - 分析方式:先导出 IR,再执行规则集合,最后汇总为报告
当前内置规则包含:
duplicate_subtree:检测重复子图 / 重复计算结构unused_nodes:检测未参与最终输出的节点duplicate_texture_sample:检测同纹理多次采样redundant_constant_operation:检测常量冗余计算(如乘 1、加 0)
3) 报告生成与可视化
- 报告 schema:
Docs/report_schema_v1.0.md - 报告核心字段:
summary(统计与健康分)rule_findings(问题列表、严重级别、关联节点 GUID)ai_issues(AI 深度分析预留位)
- Web 页面:
Web/index.html
4) Skills 沉淀与复用
- Skills 目录:
Skills/material-performance - 主要内容:
SKILL.md(技能说明)rules/(规则规范)prompts/(分析提示模板)examples/(正反例)
目录结构
MCPGameProject/:UE 示例工程MCPGameProject/Plugins/UnrealMCP/:UE 插件源码(命令接收、IR 导出)Python/unreal_mcp_server.py:MCP Server 入口Python/tools/material_tools.py:材质工具(IR 导出、分析)Python/material_rules/:规则注册、规则执行、报告生成Web/:报告可视化页面Skills/material-performance/:可复用分析技能Docs/:IR 与报告格式文档
快速开始
环境要求
- Unreal Engine 5.5+
- Python 3.12+
- MCP 客户端(Cursor / Claude Desktop / Windsurf)
1. 启动 UE 工程与插件
- 打开
MCPGameProject/MCPGameProject.uproject - 生成 Visual Studio 工程文件并编译
Development Editor - 在编辑器中确认
UnrealMCP插件已启用
如果集成到你自己的 UE 项目:
- 拷贝
MCPGameProject/Plugins/UnrealMCP到你的Plugins/目录 - 启用插件并重启编辑器
- 重新生成工程并编译
2. 启动 Python MCP Server
请参考 Python/README.md 配置并启动服务。
3. 配置 MCP 客户端
参考如下配置(路径按本机修改):
{
"mcpServers": {
"unrealMCP": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<path/to/Python>",
"run",
"unreal_mcp_server.py"
]
}
}
}
示例见 mcp.json。
4. 调用材质分析
示例调用:
analyze_material(asset_path="/Game/StarterContent/Materials/M_Brick_Clay_Beveled")
返回结果包含:
- 规则命中问题
- 问题关联节点 GUID
- 健康分
health_score - 优化建议文本
5. 打开 Web 报告界面
进入 Web/ 目录启动服务后,在浏览器打开页面查看图结构与问题定位结果。
可扩展开发(面向 TA)
扩展规则
- 在
Python/material_rules/rules.py新增规则函数 - 在
Python/material_rules/registry.yaml注册规则 - 在
Skills/material-performance/rules/补充规则文档
扩展 AI 分析策略
- 在
Skills/material-performance/prompts/增加提示模板 - 在报告中扩展
ai_issues结构与来源 - 在 Web 界面增加 AI 问题分类与筛选
状态说明
本项目仍处于实验阶段:
- API 与输出格式可能调整
- 规则与 AI 判定会持续迭代
- 建议用于课程作业、研究和原型验证场景
许可证
MIT
Quick Setup
Installation guide for this server
Install Package (if required)
uvx ue-mcp-ai-plugin
Cursor configuration (mcp.json)
{
"mcpServers": {
"taohuu931-ue-mcp-ai-plugin": {
"command": "uvx",
"args": [
"ue-mcp-ai-plugin"
]
}
}
}