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dcc-mcp-core

活跃·★ 70·MIT·更新于 2026-10-22

`dcc-mcp-core`将DCC应用程序转换为可发现、可路由的MCP端点，使AI智能体能够在不造成上下文泛滥或使用脆弱脚本的情况下操作生产DCC会话。它结合了MCP 2025-03-26流式HTTP、零代码技能系统和一个Rust网关，以实现健壮、可扩展的自动化。

#AI智能体#DCC应用#工作流自动化#MCP协议#技能系统#进程间通信#Rust#Python
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MCP 服务器代码助手工作流自动化RAG / 知识库多智能体浏览器自动化大模型基础设施开发者工具可观测性

与 Anthropic, OpenAI 或 Microsoft 无关。

指南
$ 安装
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dcc-mcp/dcc-mcp-core/main/scripts/install-cli.sh | bash
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01通过MCP和REST端点为DCC应用程序提供真实的控制平面。
02具备零代码技能系统，可使用`SKILL.md`和脚本轻松添加工具。
03实施渐进式发现和上下文范围限定，以防止AI智能体面临上下文爆炸问题。
04提供结构化的`ToolResult`输出，便于AI推理和后续指导。
05支持具有重试、超时和工件移交等高级功能的声明式多步骤工作流。
02

兼容性

Python
运行时
已通过文档验证
Linux
操作系统
已通过文档验证
Windows
操作系统
已通过文档验证
macOS
操作系统
已通过文档验证
DCC Applications
集成
已通过文档验证
03

快速开始

1
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dcc-mcp/dcc-mcp-core/main/scripts/install-cli.sh | bash
04

使用场景

↳自动化Maya、Blender、Houdini和Photoshop等数字内容创作(DCC)应用程序中的任务。
↳使AI智能体能够与实时场景状态和限定范围的工具目录交互，无需手动编写Python胶水代码。
↳通过管理界面、视口诊断和审计日志，调试和监控DCC会话中AI智能体的操作。
↳使用标准工作室分发，在生产管线中分发和管理AI智能体的技能和工作流。
05

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为AI智能体提供一个对Maya、Blender、Houdini、Photoshop及自定义工作室工具的真实控制平面。

70MIT
最后更新1天前
状态活跃
分类工作流自动化
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