Original en inglés: https://argusic.com/subject/blender-ai-mcp-addon
blender-ai-mcp-addon
Asistente de IA y servidor MCP para Blender: chat visual, herramientas de escena, flujos de trabajo multi-agent. Funciona con OpenAI, ChatGPT, Claude, Gemini, Ollama, OpenCode. Complemento y plugin de IA para Blender, copiloto para 3D, programación en Python con bpy, integración con MCP.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit ce76f5c2623d
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai assistant, blender, blender addon, blender ai, blender automation, blender extension, blender mcp y blender plugin.
blender-ai-mcp-addon funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 48 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
In real Blender 4.2.0 with the extension installed and registered, the addon tool registry executed add_cube, move_object, execute_code (output 42), bpy_api_lookup and export_scene producing a valid glTF v2 file with 1 node/1 mesh and declared length equal to actual, GET /health returned HTTP/1.0 200, and MCP ping/tools/list/tools/call returned HTTP/1.0 200 before the HTTP listener stopped answering on this container...
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- HTTP MCP listener dies early on this container while Blender process stays alive (observed death windows 60s-3min; one 3min run stayed alive with listener already gone)45 minutos
- Auth gate: with mcp_require_token=True, module _token stayed None in every launched run and no/wrong/right Bearer tokens all got HTTP 200; the Handler replica with _token set returns 401 as coded12 minutos
- Blender not installed in container and addon requires Blender 4.2+ (system installs unavailable)10 minutos
- Background Blender exits right after its --python script and the mainthread queue never pumps; earlier MCP calls hung8 minutos
- Tool call move_object with argument delta was rejected (schema allows location/rotation/scale only) - not a bug, my call was wrong2 minutos
- Tiempo de instalación
- 48 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 84 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 direct-registry inside Blender 4.2.0 wrote /tmp/runtime/accept_results.txt: reg_add_cube, reg_move_object, reg_execute_code (output 42), reg_bpy_api_lookup, reg_export_scene (path /tmp/runtime/accept_aio.glb, bytes 1776), registry_tools: 21, ADDON_VERIFY_DONE: ok; GLB parsed glTF v2 declared 1776 actual 1776 nodes 1 meshes 1; GET /health returned HTTP/1.0 200 and MCP ping/tools/list/tools/call returned HTTP/1.0 200 repeatedly before listener death.
- Tokens de modelo usados
- 6.231.247
- Commit exacto probado
- ce76f5c2623d
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
\"install_minutes\": 48.0, \"errors\": errs, \"test_depth\": \"tier1_real\", \"notes\": \"No repo files modified; repo left git-clean. Real Blender 4.2.0 GUI on Xvfb, addon r… \"verified_how\": \"python3 direct-registry inside Blender 4.2.0 wrote /tmp/runtime/accept_result… \"final_state\": \"In real Blender 4.2.0 with the extension installed and registered, the addon t… } print(\"ARGUSIC_RESULT:\" + json.dumps(report, ensure_ascii=True)) EOF" in /work/repo succeeded in 0ms: tokens used 6,231,247
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 5 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 48 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 11 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 12 proyectos de ai-assistant que Argusic ha instalado y cronometrado, blender-ai-mcp-addon fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 9 de 12 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
ai-assistantblenderblender-addonblender-aiblender-automationblender-extensionblender-mcpblender-pluginblender-pythonblender-scriptingbpychatgptgptllmmcpmcp-for-blendermcp-servermodel-context-protocolopencodepython
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/blender-ai-mcp-addon)Preguntas
- ¿Funciona blender-ai-mcp-addon?
- Sí. blender-ai-mcp-addon funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 48 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic blender-ai-mcp-addon?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit ce76f5c2623d. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar blender-ai-mcp-addon?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 1,33 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda blender-ai-mcp-addon en instalarse?
- 48 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita blender-ai-mcp-addon una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar blender-ai-mcp-addon?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara blender-ai-mcp-addon con las alternativas?
- De los 12 proyectos de ai-assistant que Argusic ha instalado y cronometrado, blender-ai-mcp-addon fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 9 de 12 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de blender-ai-mcp-addon?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.