UEFN MCP

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

Expone la siguiente funcionalidad específica de UEFN: 

• Creación y modificación de entidades de Scene Graph de Verse

• Lectura y escritura de archivos de Verse

• Colocación de dispositivos del modo Creativo y edición de sus propiedades

• Inicio, finalización e inspección de una sesión de juego

¿Qué es el MCP?

UEFN MCP integra un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) dentro del proceso del editor de UEFN. Cualquier agente de IA compatible con MCP se conecta a través de HTTP local e impulsa el editor mediante herramientas tipificadas, agrupadas en conjuntos de herramientas. Esto Convierte el editor en algo que un agente puede inspeccionar y sobre lo que puede hacer operaciones, como Verse, editar Scene Graph, colocar y configurar dispositivos del modo Creativo o ejecutar una sesión de juego. 

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

• ¿Qué dispositivos puedo colocar?

• Añade un registro cuando comienza 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 de UEFN MCP

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

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

2. Configura el inicio automático para MCP.

3. Genera un archivo de configuración de cliente.

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

Habilita Python y MCP de UEFN

En tus ajustes del proyecto, marca las casillas de secuencias de comandos del editor de Python y conjuntos de herramientas de UEFN MCP.

Configuración del inicio automático de MCP

Para configurar el inicio automático de MCP:

• Abre Editar > Preferencias del editor.

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

Esto expone la configuración Iniciar servidor automáticamente que, cuando está habilitada, inicia automáticamente el servidor MCP cada vez que se inicia el editor, lo que vincula el servidor MCP a http://127.0.0.1:8000/mcp. 

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

Si quieres iniciar el servidor a pedido en su lugar, desactiva Iniciar servidor automáticamente e ingresa ModelContextProtocol.StartServer en la consola del editor.

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

Crea 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 donde está instalado UEFN. 

Para acceder rápido, puedes buscar la ubicación del archivo de la instalación de tu iniciador para abrir directamente esa ubicación de carpeta.

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

Para crear el archivo mcp.json: 

1. En la carpeta raíz de tu proyecto UEFN, haz clic con el botón derecho y crea un nuevo documento de texto. Nómbralo .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 tener un formato para el agente de IA específico que estás usando. El siguiente ejemplo 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 todos los archivos con la extensión .json al final, (reemplaza la .txt.).

   

Una vez que hayas creado la configuración para tu agente de IA, hay algo que tendrás que tener en cuenta al usar la Codex CLI. La configuración TOML que utiliza solo se escribe una vez, lo que significa que el comando no anulará un archivo existente. Por ello, una configuración obsoleta debe eliminarse manualmente. Para la configuración en formato JSON utilizada por Claude Code, Cursor, VS Code y Gemini, estas se fusionan con cualquier entrada existente, lo que hace que sea seguro ejecutar el comando repetidamente. 

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 el proyecto o la raíz del espacio de trabajo donde se generaron 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, intenta lo siguiente:

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

• Prueba con otro puerto si otro servicio usa el predeterminado (8000). Puedes establecer esto en las preferencias del editor con el número de puerto del servidor.

• Asegúrate de que tanto Secuencias de comandos del editor de Python como los Conjuntos de herramientas MCP de UEFN estén habilitados en los Ajustes del proyecto.

• Para iniciar y detener el servidor, debes cerrar y volver a abrir el editor. Si tienes dudas, intenta reiniciar el editor.

¿Con qué otras funciones interactúa Unreal MCP?

Sugerencias de indicaciones para conjuntos de herramientas

La siguiente tabla incluye algunas indicaciones que puedes usar para repasar las capacidades de cada característica, y también sirven para comprobar que cada conjunto de herramientas funciona como se espera. 

Consejos para obtener los mejores resultados

• Usa nomenclatura específica.

  • Al dar instrucciones, es mejor ser lo más específico posible al pedirle al agente que haga algo con un elemento. Por ejemplo, pedirle al agente que cambie algo con “el dispositivo de temporizador” en lugar de “eso que agregué” generará un mejor resultado.

• Pide a los agentes que enumeren las herramientas disponibles.

  • Existen herramientas de descubrimiento para esto 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 ediciones pequeñas son más sencillas de verificar que un gran conjunto de cambios. Puede volverse cada vez más difícil verificar este tipo de cambios o pasar algo por alto en el proceso.

Problemas conocidos

Esta es una lista de problemas conocidos que se están investigando y que podrían resolverse en una versión futura:

• Sistema de coordenadas y traslación de transformación del formato LUF al formato XYZ.

  • Actualmente, los conjuntos de herramientas de Python utilizan el formato XYZ en lugar del sistema de coordenadas izquierda-arriba-adelante (LUF). Para la traslación entre XYZ y LUF que utiliza UEFN, a veces funcionará cuando hagas una solicitud a un agente de IA que haga la Conversión, pero debido a que los sistemas funcionan de manera diferente con respecto a las matemáticas espaciales, el potencial de errores se multiplica.

• Editor con errores

  • Las llamadas de la herramienta MCP pueden hacer que el editor se trabe y se congele. Esto se está investigando y se están evaluando formas de hacer que las llamadas a herramientas sean más eficientes en el editor.