Original en anglais: https://argusic.com/subject/blender-ai-mcp-addon
blender-ai-mcp-addon
Assistant IA et serveur MCP pour Blender: chat visuel, outils de scène, flux de travail multi-agents. Fonctionne avec OpenAI, ChatGPT, Claude, Gemini, Ollama, OpenCode. Extension et plugin IA pour Blender, copilote pour la 3D, scripting Python bpy, intégration MCP.
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit ce76f5c2623d
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai assistant, blender, blender addon, blender ai, blender automation, blender extension, blender mcp et blender plugin.
blender-ai-mcp-addon fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 48 minutes et a rencontré 5 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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...
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- 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 minutes
- 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 minutes
- Blender not installed in container and addon requires Blender 4.2+ (system installs unavailable)10 minutes
- Background Blender exits right after its --python script and the mainthread queue never pumps; earlier MCP calls hung8 minutes
- Tool call move_object with argument delta was rejected (schema allows location/rotation/scale only) - not a bug, my call was wrong2 minutes
- Temps d'installation
- 48 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 84 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 5 rencontrées, 5 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 6 231 247
- Commit exact testé
- ce76f5c2623d
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
\"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
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 5 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 48 minutes, plus lente que la médiane des 11 projets comparables mesurés par Argusic.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 12 projets ai-assistant qu'Argusic a installés et chronométrés, blender-ai-mcp-addon a été le 11e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 9 sur 12 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 1,33 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-assistantblenderblender-addonblender-aiblender-automationblender-extensionblender-mcpblender-pluginblender-pythonblender-scriptingbpychatgptgptllmmcpmcp-for-blendermcp-servermodel-context-protocolopencodepython
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/blender-ai-mcp-addon)Questions
- blender-ai-mcp-addon fonctionne-t-il ?
- Oui. blender-ai-mcp-addon fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 48 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé blender-ai-mcp-addon ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ce76f5c2623d. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de blender-ai-mcp-addon ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 1,33 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer blender-ai-mcp-addon ?
- 48 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- blender-ai-mcp-addon a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de blender-ai-mcp-addon ?
- 5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment blender-ai-mcp-addon se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 12 projets ai-assistant qu'Argusic a installés et chronométrés, blender-ai-mcp-addon a été le 11e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 9 sur 12 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour blender-ai-mcp-addon ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.