UEFN MCP

UEFN MCP bettet einen MCP-Server in den Unreal Editor für Fortnite-Prozess ein, damit jeder MCP-kompatible KI-Agent wie Claude Code, Cursor oder der MCP Inspector den Editor über eine lokale HTTP-Verbindung steuern kann.

Dies bietet die folgende Funktionalität speziell für UEFN: 

• Erstellen und Ändern von Verse-Scene-Graph-Entitäten

• Lesen und Schreiben von Verse-Dateien

• Platzieren von Kreativmodus-Geräten und Bearbeiten ihrer Eigenschaften

• Starten, Stoppen und Überprüfen einer Spielsitzung

Was ist MCP?

UEFN MCP bettet einen MCP-Server (Model Context Protocol) in den UEFN-Editor-Prozess ein. Jeder MCP-kompatible KI-Agent verbindet sich über lokales HTTP und steuert den Editor durch typisierte Werkzeuge, die in Werkzeugsätzen zusammengefasst sind. Es verwandelt den Editor in etwas, das ein Agent inspizieren und bedienen kann, indem er Verse liest, den Scene Graph bearbeitet, Kreativmodus-Geräte platziert und konfiguriert und eine Spielsitzung ausführt. 

Sobald der Entwickler einen Agenten (wie Claude Code) auf den laufenden Editor verwiesen hat, kannst du beginnen, Fragen zu stellen oder Anweisungen in natürlicher Sprache zu geben. Hier sind einige Beispiele:

• Welche Geräte kann ich platzieren?

• Füge ein Protokoll hinzu, wenn die Runde beginnt, und kompiliere es.

• Starte eine Sitzung, damit ich testen kann.

Mit dieser Art der Fragen und Anweisungen entdeckt der Agent die verfügbaren Werkzeugsätze, ruft die Werkzeuge auf und meldet sich zurück. 

Voraussetzungen für UEFN MCP

UEFN MCP erfordert, dass die folgenden Einstellungen im Projekt festgelegt werden, bevor du fortfahren kannst.

1. Aktiviere Python-Editor-Scripting für das Projekt.

2. Konfiguriere den Autostart für MCP.

3. Generiere eine Client-Konfigurationsdatei.

4. Starte einen KI-Agenten aus dem Installationsverzeichnis von Fortnite UEFN.

Aktivieren von Python und UEFN MCP

Aktiviere in deinen Projekteinstellungen die Kontrollkästchen für Python-Editor-Scripting und UEFN-MCP-Werkzeugsätze.

Konfigurieren des MCP-Autostarts

So konfigurierst du den automatischen Start von MCP:

• Öffne Bearbeiten > Editor-Einstellungen.

• Wähle in der Gruppe Allgemein die Option Model Context Protocol.

Dadurch wird die Einstellung Server automatisch starten freigegeben, die, wenn aktiviert, den MCP-Server automatisch bei jedem Start des Editors startet und den MCP-Server an http://127.0.0.1:8000/mcp bindet. 

Dieses gleiche Panel zeigt auch den Listening-Port (Standard 8000) und den URL-Pfad (Standard /mcp) für Umgebungen, in denen diese Standardwerte mit einem anderen lokalen Dienst in Konflikt stehen. Der in ServerInfo.name angegebene Name des Servers ist immer unreal-mcp.

Wenn du den Server stattdessen bei Bedarf starten möchtest, lasse Server automatisch starten deaktiviert und gib ModelContextProtocol.StartServer in der Editor-Konsole ein.

Der Befehl akzeptiert auch einen optionalen Port: ModelContextProtocol.StartServer:8000.

Erstellen einer Client-Konfiguration

Jeder KI-Agent erwartet, dass seine Serverliste in einem bestimmten Dateiformat und an einem bestimmten Speicherort im Projektbaum vorhanden ist. Er muss wissen, wo UEFN installiert ist. 

Für einen schnellen Zugriff kannst du dir den Dateispeicherort deiner Launcher-Installation ansehen, um diesen Ordner-Speicherort direkt zu öffnen.

Sobald du den Speicherort hast, an dem deine UEFN-Installationsdateien gespeichert sind (nicht die Dateien deines Projekts), erstellst du eine .mcp.json-Datei.

So erstellst du die Datei „mcp.jason“: 

1. Klicke im Stammordner deines UEFN-Projekts mit der rechten Maustaste und erstelle ein neues Textdokument. Nenne es „.mcp.txt“.  

   

2. Öffne das Textdokument.

3. Kopiere den folgenden Text und füge ihn in die Datei ein. Dies ist die modellspezifische JSON und muss für den spezifischen KI-Agenten formatiert werden, den du verwendest. Das folgende Beispiel ist Claudes JSON:

   Config

   mcp.json
   {
     "mcpServers": {
       "unreal-mcp": {
         "type": "http",
         "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
       }
     }
   }
   

   Copy full snippet(9 lines long)

4. Speichere sie als Alle Dateien mit der Erweiterung .json am Ende und ersetze dabei .txt.

   

Sobald du deine Konfiguration für deinen KI-Agenten erstellt hast, gibt es eine Sache, die du bei der Verwendung von Codex CLI beachten solltest. Die verwendete TOML-Konfiguration schreibt nur einmal, was bedeutet, dass der Befehl eine bestehende Datei nicht überschreibt. Aus diesem Grund muss eine veraltete Konfiguration manuell entfernt werden. Für die JSON-formatierte Konfiguration, die von Claude Code, Cursor, VS Code und Gemini verwendet wird, werden diese mit bestehenden Einträgen zusammengeführt, sodass der Befehl sicher wiederholt ausgeführt werden kann. 

Verbinden eines KI-Agenten

Um einen KI-Agenten mit UEFN zu verbinden, starte deine bevorzugte KI-Agent-CLI oder -Anwendung aus dem Projekt oder dem Workspace-Stamm, in dem du die „.mcp.json“-Konfigurationsdateien generiert hast. Du kannst dich auf das Output-Log beziehen, wenn du die Konfigurationsdatei für diesen Dateispeicherort generierst. 

Unten siehst du ein Beispiel für den Start von Claude aus dem Ordner, in dem die Datei „.mcp.json“ erstellt wurde: 

Wenn du Probleme beim Verbinden hast, versuche Folgendes:

• Wenn deine KI-Agent-CLI oder -Anwendung Unreal MCP nicht findet, vergewissere dich, dass sie aus dem Projekt- oder Workspace-Stamm gestartet wurde, unter dem die Konfigurationsdateien abgelegt wurden.

• Versuche es mit einem anderen Port, wenn der Standardport (8000) von einem anderen Dienst verwendet wird. Du kannst dies in den Editor-Einstellungen über die Dienst-Port-Nummer festlegen.

• Stelle sicher, dass sowohl Python-Editor-Scripting als auch UEFN-MCP-Werkzeugsätze in den Projekteinstellungen aktiviert sind.

• Du musst den Editor schließen und erneut öffnen, um den Server zu starten und zu stoppen. Versuche im Zweifelsfall, den Editor neu zu starten.

Mit welchen anderen Funktionen interagiert Unreal MCP?

Prompts mit Vorschlägen für Werkzeugsätze

Die folgende Tabelle enthält einige Prompts, die du verwenden kannst, um die Möglichkeiten der einzelnen Funktionen zu durchlaufen und gleichzeitig zu überprüfen, ob alle Werkzeuge wie vorgesehen funktionieren. 

Tipps für die besten Ergebnisse

• Wähle präzise Namen.

  • Beim Prompting ist es am besten, so spezifisch wie möglich zu sein, wenn du den Agenten bittest, etwas mit einem Objekt zu tun. Wenn du den Agenten beispielsweise bittest, etwas mit „dem Timer-Gerät“ anstelle mit „diesem Ding, das ich hinzugefügt habe“ zu ändern, führt dies zu einem besseren Ergebnis.

• Bitte Agenten, die verfügbaren Werkzeuge aufzulisten.

  • Dafür gibt es Discovery-Werkzeuge, die auch helfen, Fehleinschätzungen zu vermeiden.

• Frage nach einem Plan für mehrstufige Anfragen.

  • Überprüfe den bereitgestellten Plan, bevor du den Agenten die Aufgabe ausführen lässt. Dadurch wird verhindert, dass der Agent deine Absicht falsch interpretiert.

• Sorge dafür, dass Änderungen überprüfbar bleiben.

  • Kleine Bearbeitungen sind einfacher zu überprüfen als ein großer Satz Änderungen. Es kann extrem schwierig werden, diese Änderungsarten zu überprüfen, und man kann dabei sehr leicht etwas übersehen.

Bekannte Probleme

Dies ist eine Liste bekannter Probleme, die untersucht und möglicherweise in einem zukünftigen Release behoben werden:

• Koordinatensystem und Transformationsübersetzung vom LUF- ins XYZ-Format

  • Derzeit verwenden die Python-Werkzeugsätze das XYZ-Format anstelle des Koordinatensystems Links-Aufwärts-Vorwärts (Left-Up-Forward, LUF). Für die Übersetzung zwischen XYZ und LUF, die UEFN verwendet, funktioniert es manchmal, wenn du einen KI-Agenten beauftragst, die Konvertierung durchzuführen, aber weil die Systeme in Bezug auf die räumliche Mathematik anders funktionieren, vervielfachen sich die Fehlerquellen.

• Hitching-Editor

  • MCP-Werkzeug-Aufrufe können dazu führen, dass der Editor ruckelt und hängt. Das wird untersucht und es werden Möglichkeiten bewertet, Werkzeugaufrufe im Editor effizienter zu gestalten.