UEFN MCP

UEFN MCP osadza serwer MCP w procesie Unreal Editor dla Fortnite, dzięki czemu każdy agent AI zgodny z MCP – taki jak Claude Code, Cursor czy MCP Inspector – może sterować edytorem za pośrednictwem lokalnego połączenia HTTP.

Dostępne są następujące funkcje specyficzne dla UEFN: 

• Tworzenie i modyfikowanie jednostek Scene Graph w języku Verse

• Odczytywanie i zapisywanie plików w języku Verse

• Umieszczanie urządzeń trybu kreatywnego i edytowanie ich właściwości

• Rozpoczynanie, zatrzymywanie i sprawdzanie sesji gry

Czym jest MCP?

UEFN MCP osadza serwer Model Context Protocol (MCP) w procesie edytora UEFN. Każdy agent AI zgodny ze standardem MCP łączy się z nim za pośrednictwem lokalnego protokołu HTTP i steruje edytorem za pomocą narzędzi wprowadzanych z klawiatury, pogrupowanych w zestawy narzędzi. Dzięki temu edytor staje się środowiskiem, które agent może badać i obsługiwać, odczytując Verse, edytując Scene Graph, umieszczając i konfigurując urządzenia trybu kreatywnego oraz uruchamiając sesję gry. 

Po skonfigurowaniu — gdy deweloper skieruje agenta (takiego jak Claude Code) na uruchomiony edytor — można zacząć zadawać pytania lub wydawać polecenia w języku naturalnym. Kilka przykładów:

• Jakie urządzenia mogę umieścić?

• Po rozpoczęciu rundy dodaj dziennik i skompiluj go.

• Rozpocznij sesję w celu przetestowania.

Korzystając z tego rodzaju pytań i wskazówek, agent ustala, jakie narzędzia są dostępne, uruchamia je i przekazuje informacje zwrotne. 

Wymagania wstępne dla UEFN MCP

Aby można było kontynuować pracę z UEFN MCP, w projekcie należy skonfigurować następujące elementy.

1. Włącz opcję Skryptowanie w Python w edytorze dla tego projektu.

2. Skonfiguruj automatyczne uruchamianie MCP.

3. Wygeneruj plik konfiguracyjny klienta.

4. Uruchom agenta AI z katalogu instalacyjnego Fortnite UEFN.

Włączanie Python i UEFN MCP

W Ustawieniach projektu zaznacz pola Skryptowanie w Python w edytorze oraz Zestawy narzędzi UEFN MCP.

Konfigurowanie automatycznego uruchamiania MCP

Aby skonfigurować automatyczne uruchamianie MCP:

• Otwórz Edytuj > Preferencje edytora.

• W grupie Ogólne wybierz Model Context Protocol.

Spowoduje to wyświetlenie ustawienia Automatyczne uruchamiaj serwer, które po włączeniu uruchamia serwer MCP automatycznie przy każdym uruchomieniu edytora, przypisując serwer MCP do adresu http://127.0.0.1:8000/mcp. 

W tym samym panelu można również ustawić port nasłuchujący (domyślnie 8000) oraz ścieżkę URL (domyślnie /mcp) dla środowisk, w których te domyślne ustawienia kolidują z inną lokalną usługą. Nazwa serwera podana w polu ServerInfo.name to zawsze unreal-mcp.

Jeśli chcesz uruchamiać serwer na żądanie, pozostaw opcję Automatyczne uruchamiaj serwer wyłączoną i wpisz ModelContextProtocol.StartServer w konsoli edytora.

Polecenie akceptuje również opcjonalny port: ModelContextProtocol.StartServer:8000.

Tworzenie konfiguracji klienta

Każdy agent AI oczekuje, że lista serwerów będzie znajdować się w określonym formacie pliku i w określonej lokalizacji w drzewie projektu. Musi znać lokalizację, w której zainstalowano UEFN. 

Aby uzyskać szybki dostęp, możesz sprawdzić lokalizację pliku instalacyjnego programu uruchamiającego w celu bezpośredniego przejścia do tego folderu.

Po ustaleniu lokalizacji, w której przechowywane są pliki instalacyjne UEFN (a nie pliki projektu), utwórz plik .mcp.json.

Aby utworzyć plik mcp.json: 

1. W folderze głównym projektu UEFN kliknij prawym przyciskiem myszy i utwórz nowy dokument tekstowy. Nazwij go .mcp.txt.  

   

2. Otwórz dokument tekstowy.

3. Skopiuj i wklej następujący tekst do pliku. Jest to plik JSON dostosowany do konkretnego modelu i należy go sformatować zgodnie z wymaganiami konkretnego agenta AI, z którego korzystasz. Poniżej znajduje się przykładowy plik JSON dla agenta Claude:

   Config

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

   Copy full snippet(9 lines long)

4. Zapisz go jako Wszystkie pliki z rozszerzeniem .json na końcu – zastępując .txt.

   

Po utworzeniu konfiguracji dla agenta AI należy pamiętać o jednej kwestii podczas korzystania z interfejsu CLI Codex. Konfiguracja TOML, z której korzysta, jest zapisywana tylko raz, co oznacza, że polecenie nie nadpisze istniejącego pliku. Z tego powodu nieaktualną konfigurację należy usunąć ręcznie. W przypadku konfiguracji w formacie JSON używanej przez Claude Code, Cursor, VS Code i Gemini są one scalane z istniejącymi wpisami, dzięki czemu wielokrotne uruchamianie polecenia jest bezpieczne. 

Łączenie agenta AI

Aby połączyć agenta AI z UEFN, uruchom preferowany interfejs CLI agenta AI lub aplikację z katalogu głównego projektu lub obszaru roboczego, w którym wygenerowano pliki konfiguracyjne .mcp.json. Podczas generowania pliku konfiguracyjnego można skorzystać z dziennika wyjściowego, aby uzyskać informacje na temat lokalizacji tego pliku. 

Poniżej znajduje się przykład uruchomienia agenta Claude z folderu, w którym utworzono plik .mcp.json: 

Jeśli napotkasz problemy z połączeniem, spróbuj wykonać następujące czynności:

• Jeśli interfejs CLI lub aplikacja agenta AI nie wykrywa Unreal MCP, sprawdź, czy zostały one uruchomione z katalogu głównego projektu lub obszaru roboczego, w którym umieszczono pliki konfiguracyjne.

• Wypróbuj inny port, jeśli domyślny (8000) jest zajęty przez inną usługę. Można to ustawić w preferencjach edytora, korzystając z opcji Numer portu serwera.

• Upewnij się, że zarówno Skryptowanie w Python w edytorze, jak i Zestawy narzędzi UEFN MCP są włączone w Ustawieniach projektu.

• Aby uruchomić lub zatrzymać serwer, musisz zamknąć i ponownie otworzyć edytor. W razie wątpliwości spróbuj ponownie uruchomić edytor.

Z jakimi innymi funkcjami współdziała wtyczka Unreal MCP?

Sugestie dotyczące promptów dla zestawów narzędzi

Poniższa tabela zawiera kilka podpowiedzi, które można wykorzystać do zapoznania się z możliwościami poszczególnych funkcji, a jednocześnie służą one jako sposób na sprawdzenie, czy każdy zestaw narzędzi działa zgodnie z przeznaczeniem. 

Wskazówki dotyczące uzyskiwania najlepszych wyników

• Nadawaj konkretne nazwy.

  • Podczas wpisywania promptów najlepiej jest jak najdokładniej określać, co agent ma zrobić z danym przedmiotem. Na przykład poproszenie agenta o zmianę czegoś za pomocą „urządzenia licznika czasu” zamiast „tej rzeczy, którą dodałem” przyniesie lepszy rezultat.

• Poproś agentów o wymienienie dostępnych narzędzi.

  • Istnieją specjalne narzędzia do wyszukiwania, które pomagają ograniczyć liczbę błędnych przypuszczeń.

• Poproś o plan dla wieloetapowych żądań.

  • Przejrzyj dostarczony plan, zanim agent wykona zadanie. Dzięki temu agent nie zinterpretuje twojego żądania w sposób błędny.

• Zmiany powinny mieć możliwość weryfikacji.

  • Małe zmiany są łatwiejsze do zweryfikowania niż jeden duży zestaw zmian. Weryfikacja tego rodzaju zmian może stać się coraz trudniejsza, a ponadto istnieje ryzyko, że coś zostanie przeoczone.

Znane problemy

Poniżej znajduje się lista znanych problemów, które są obecnie sprawdzane i mogą zostać rozwiązane w jednej z przyszłych wersji:

• Układ współrzędnych i translacja przekształcenia z formatu LUF na XYZ.

  • Obecnie zestawy narzędzi Pyton używają formatu XYZ zamiast układu współrzędnych Left-Up-Forward (LUF). W przypadku translacji między XYZ na LUF, którego używa UEFN, czasami udaje się to osiągnąć, prosząc agenta AI o wykonanie konwersji, jednak ze względu na różnice w sposobie działania tych systemów w zakresie matematyki przestrzennej ryzyko wystąpienia błędów znacznie wzrasta.

• Zacinanie się edytora

  • Wywołania narzędzi MCP mogą spowodować zawieszanie się i zacinanie edytora. Trwa analiza tej kwestii oraz ocena sposobów zwiększenia wydajności wywoływania narzędzi w edytorze.