MCP en UEFN

El MCP en UEFN integra un servidor MCP dentro del proceso de Unreal Editor para Fortnite para que cualquier agente de IA compatible con el MCP, como Claude Code, Cursor o MCP Inspector, pueda controlar el editor a través de una conexión HTTP local.

Expone la siguiente funcionalidad específica a UEFN: 

• Crear y modificar entidades del Scene Graph de Verse

• Leer y escribir archivos de Verse

• Colocar dispositivos del modo Creativo y editar sus propiedades

• Iniciar, detener e inspeccionar una sesión de juego

¿Qué es el MCP?

El MCP en UEFN integra un servidor del Model Context Protocol (MCP, Protocolo de contexto del modelo) dentro del proceso del editor de UEFN. Cualquier agente de IA compatible con MCP se conecta a él a través de HTTP local y controla el editor a través de herramientas tipadas, agrupadas en conjuntos de herramientas. Convierte el editor en algo que un agente puede inspeccionar y operar leyendo Verse, editando el Scene Graph, colocando y configurando dispositivos del modo Creativo y ejecutando una sesión de juego. 

Una vez que el desarrollador haya configurado un agente (como Claude Code) para que interactúe con su editor en ejecución, podrás empezar a hacer preguntas o dar instrucciones en lenguaje natural. Algunos ejemplos incluyen:

• ¿Qué dispositivos puedo colocar?

• Añade un registro cuando empiece la ronda y compílalo.

• Inicia una sesión para que pueda hacer pruebas.

Con este tipo de preguntas e instrucciones, el agente descubre los conjuntos de herramientas disponibles, llama a las herramientas e informa. 

Prerrequisitos del MCP en UEFN

El MCP en UEFN requiere que se configure lo siguiente en el proyecto antes de continuar.

1. Habilita Secuencias de comandos del editor de Python en el proyecto.

2. Configura el inicio automático del MCP.

3. Genera un archivo de configuración de cliente.

4. Inicia un agente de IA desde el directorio de instalación de UEFN de Fortnite.

Habilita Python y el MCP en UEFN

En Configuración del proyecto, marca las casillas Secuencias de comandos del editor de Python y Conjuntos de herramientas del MCP en UEFN.

Cómo configurar el inicio automático del MCP

Para configurar el inicio automático del MCP:

• Abre Editar > Preferencias del editor.

• En el grupo General, seleccionaProtocolo de contexto del modelo.

Esto expone el ajuste Inicio automático del servidor que, cuando está habilitado, inicia automáticamente el servidor MCP cada vez que el editor se inicia y vincula el servidor MCP a http://127.0.0.1:8000/mcp. 

Este mismo panel también expone el puerto de escucha (de forma predeterminada, 8000) y la ruta URL (de forma predeterminada, /mcp) a entornos en los que esos valores predeterminados entren en conflicto con otro servicio local. El nombre del servidor anunciado en ServerInfo.name siempre es unreal-mcp.

Si quieres iniciar el servidor bajo demanda, desactiva Inicio automático del servidor e introduce ModelContextProtocol.StartServer en la consola del editor.

El comando también acepta un puerto opcional: ModelContextProtocol.StartServer:8000.

Cómo crear una configuración de cliente

Cada agente de IA espera su lista de servidores en un formato de archivo específico y en una ubicación específica en el árbol del proyecto. Necesita saber la ubicación de instalación de UEFN. 

Para acceder rápidamente, puedes buscar la ubicación del archivo de la instalación del iniciador y abrir directamente esa carpeta.

Una vez que tengas la ubicación donde se guardan los archivos de instalación de UEFN (no los archivos del proyecto), crearás un archivo .mcp.json.

Para crear el archivo mcp.json: 

1. En la carpeta raíz del proyecto de UEFN, haz clic derecho y crea un nuevo documento de texto. Asígnale el nombre .mcp.txt.  

   

2. Abre el documento de texto.

3. Copia y pega el siguiente texto en el archivo. Este es el JSON específico del modelo y debe formatearse para el agente de IA específico que estés usando. El ejemplo siguiente es el JSON de Claude:

   Config

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

   Copy full snippet(9 lines long)

4. Guárdalo como All Files con la extensión .json al final, sustituyendo .txt.

   

Una vez que hayas creado la configuración para el agente de IA, hay un pequeño detalle que deberás tener en cuenta al usar Codex CLI. La configuración TOML que utiliza solo escribe una vez, lo que significa que el comando no anulará un archivo existente. Por este motivo, una configuración obsoleta debe eliminarse manualmente. En la configuración en formato JSON que utilizan Claude Code, Cursor, VS Code y Gemini, se fusionan con cualquier entrada existente, lo que hace que sea seguro ejecutar el comando varias veces. 

Cómo conectar un agente de IA

Para conectar un agente de IA a UEFN, inicia la aplicación o CLI de agente de IA que prefieras desde la raíz del proyecto o del espacio de trabajo donde se han generado los archivos de configuración .mcp.json. Puedes consultar el registro de salida al generar el archivo de configuración para esa ubicación de archivo. 

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo iniciar Claude desde la carpeta donde se creó el archivo .mcp.json: 

Si tienes problemas para conectarte, prueba lo siguiente:

• Si la aplicación o CLI del agente de IA no encuentra el MCP en Unreal, verifica que se inició desde la raíz del proyecto o espacio de trabajo donde se colocaron los archivos de configuración.

• Prueba con un puerto diferente si otro servicio utiliza el predeterminado (8000). Puedes configurarlo en las preferencias del editor con el número de puerto del servidor.

• Asegúrate de que las opciones Secuenciación de comandos del editor de Python y Conjuntos de herramientas del MCP en UEFN estén habilitadas en Configuración del proyecto.

• Para iniciar y detener el servidor, debes cerrar y volver a abrir el editor. En caso de duda, intenta reiniciar el editor.

¿Con qué otras funciones interactúa el MCP de Unreal?

Sugerencias de prompts para conjuntos de herramientas

La siguiente tabla incluye algunos prompts que puedes utilizar para repasar las capacidades de cada función, al mismo tiempo que sirven para comprobar que todos los conjuntos de herramientas funcionan correctamente. 

Consejos para obtener los mejores resultados

• Sé específico con los nombres.

  • En los prompts es mejor ser lo más específico posible cuando se le pide al agente que haga algo con un objeto. Por ejemplo, pedir al agente que cambie algo con «el dispositivo Cronómetro» en lugar de «lo que añadí» generará un mejor resultado.

• Pide a los agentes que enumeren las herramientas disponibles.

  • Existen herramientas de detección para ello y ayudan a reducir las conjeturas erróneas.

• Pide un plan para solicitudes de varios pasos.

  • Revisa el plan proporcionado antes de que el agente ejecute la tarea. Esto evita que el agente asuma incorrectamente tu solicitud prevista.

• Mantén los cambios revisables.

  • Las pequeñas ediciones son más sencillas de verificar que un gran conjunto de cambios. Puede resultar cada vez más difícil verificar este tipo de cambios o pasar algo por alto durante el proceso.

Problemas conocidos

A continuación tienes una lista de problemas conocidos que se están investigando y que podrían resolverse en una versión futura:

• Sistema de coordenadas y transformación de coordenadas de formato LUF a XYZ.

  • Actualmente, los conjuntos de herramientas de Python utilizan el formato XYZ en lugar del sistema de coordenadas izquierda, arriba y adelante (LUF). Con la traducción entre XYZ y LUF que utiliza UEFN, a veces funcionará cuando solicites a un agente de IA que haga la conversión, pero debido a que los sistemas funcionan de manera diferente en lo que respecta a las matemáticas espaciales, se multiplican las posibilidades de error.

• Tirones en el editor

  • Las llamadas a la herramienta MCP pueden hacer que el editor dé tirones y se bloquee. Se está investigando y se están evaluando formas de hacer que las llamadas a herramientas sean más eficientes en el editor.