UEFN MCP

UEFN MCP, Fortnite İçin Unreal Editor süreci içine bir MCP sunucusu ekliyor. Bu sunucu; Claude Code ve Cursor gibi MCP uyumlu herhangi bir yapay zeka aracısı için kullanılabiliyor. Ayrıca MPC Inspector da editörü yerel bir HTTP bağlantısı üzerinden yürütebiliyor.

Bu yeni özellik, UEFN’e özel şu işlevleri sunuyor: 

• Verse Scene Graph varlıkları oluşturma ve değiştirme.

• Verse dosyalarını okuyup yazma.

• Kreatif cihazlarını yerleştirip bunların özelliklerini düzenleme.

• Bir oyun oturumunu başlatma, durdurma ve inceleme.

MCP nedir?

UEFN MCP, UEFN editör sürecinin içine bir Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucusu yerleştirir. MCP uyumlu herhangi bir yapay zeka aracısı, yerel HTTP üzerinden bu sunucuya bağlanır ve araç takımları halinde gruplandırılmış yazılı araçlar aracılığıyla editörü yürütür. Editörü, bir aracının inceleyip kullanabileceği duruma getirir. Aracılar Verse kodlarını okuyabilir, Scene Graph düzenleyebilir, Kreatif cihazlarını yerleştirip yapılandırabilir ve bir oyun oturumu başlatabilir. 

Geliştirici, çalışmakta olan editörüne bir aracıyı (Claude Code gibi) yönlendirdikten sonra doğal dilde sorular sorup talimatlar vermeye başlayabilir. Bazı örnekler şunlardır:

• Hangi cihazları yerleştirebilirim?

• Raunt başladığında bir günlük ekle ve derle.

• Test edebilmem için bir oturum başlat.

Bu tür soruları ve yönlendirmeleri alan aracı, mevcut araç takımlarını keşfeder, ilgili araçları çağırır ve geri bildirimde bulunur. 

UEFN MCP Önkoşulları

UEFN MCP ile devam etmeden önce projede aşağıdakilerin ayarlanması gerekir.

1. Proje için Python Editörü Kodu seçeneğini etkinleştir.

2. MCP için otomatik başlatmayı yapılandır.

3. Bir istemci yapılandırma dosyası oluştur.

4. Fortnite UEFN kurulum dizininden bir yapay zeka aracısı başlat.

Python ve UEFN MCP’yi Etkinleştirme

Proje Ayarları’nda Python Editörü Kodu ve UEFN MCP Araç Takımları kutularını işaretle.

MCP Otomatik Başlatmayı Yapılandırma

MCP otomatik başlatmayı yapılandırmak için:

• Düzenle > Editör Tercihleri kısmını aç.

• Genel grubu altındaModel Context Protocol’ü seç.

Bu, Sunucuyu Otomatik Başlat ayarını ortaya çıkarır. Bu ayar etkinleştirildiğinde, editör her başlatıldığında MCP sunucusunu otomatik olarak başlatılır ve MCP sunucusu http://127.0.0.1:8000/mcp adresine bağlanır. 

Yine bu panelden, bu varsayılanların başka bir yerel hizmetle çakıştığı ortamlar için dinleme portu (varsayılan 8000) ve URL yolu (varsayılan /mcp) da kullanıma sunulur. ServerInfo.name içinde duyurulan sunucunun adı her zaman unreal-mcp şeklindedir.

Bunun yerine sunucuyu isteğe bağlı olarak başlatmak istersen Sunucuyu Otomatik Başlat seçeneğini kapat ve editör konsoluna ModelContextProtocol.StartServer komutunu gir.

Bu komut isteğe bağlı bir bağlantı noktasını da kabul eder: ModelContextProtocol.StartServer:8000.

İstemci Yapılandırması Oluştur

Her yapay zeka aracısı, sunucu listesini belirli bir dosya biçiminde ve proje ağacındaki belirli bir konumda bekler. UEFN’in nereye yüklü olduğunu bilmesi gerekir. 

Hızlı erişim için başlatıcı kurulumunun dosya konumuna bakarak doğrudan o klasör konumuna gidebilirsin.

UEFN yükleme dosyalarının (proje dosyaların değil) yer aldığı konumu bulduğunda, bir .mcp.json dosyası oluşturmalısın.

mcp.json dosyasını oluşturmak için: 

1. UEFN projenin kök klasöründe sağ tıkla ve yeni bir metin belgesi oluştur. Bunu .mcp.txt olarak adlandır.  

   

2. Metin belgesini aç.

3. Aşağıdaki metni kopyalayıp dosyaya yapıştır. Bu dosya, modele özgü JSON dosyasıdır ve kullandığın yapay zeka aracısına göre biçimlendirilmesi gerekir. Aşağıdaki örnek Claude’un JSON dosyasına aittir:

   Config

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

   Copy full snippet(9 lines long)

4. Bunu sonunda .json uzantısıyla Tüm Dosyalar olarak kaydet, .txt uzantısını değiştir.

   

Yapay zeka aracın için yapılandırmanı oluşturduktan sonra, Codex CLI kullanırken aklında bulundurman gereken bir nokta var. Bunun kullandığı TOML yapılandırması yalnızca bir kez yazar, yani komut mevcut bir dosyayı geçersiz kılmaz. Bu nedenle, eski yapılandırma manuel olarak kaldırılmalıdır. Claude Code, Cursor, VS Code ve Gemini tarafından kullanılan JSON biçimindeki yapılandırma dosyası için, bunlar mevcut girdilerle birleştirilir ve bu da komutu tekrar çalıştırmayı güvenli hale getirir. 

Bir Yapay Zeka Aracısı Bağlama

Bir yapay zeka aracısını UEFN’e bağlamak için, tercih ettiğin yapay zeka aracı CLI’ını veya uygulamasını projeden veya .mcp.json yapılandırma dosyalarının oluşturulduğu çalışma alanı kökünden başlat. Yapılandırma dosyasını oluştururken bu dosya konumu için çıktı günlüğünü referans alabilirsin. 

Aşağıda, .mcp.json dosyasının oluşturulduğu klasörden Claude’u başlatmaya ilişkin bir örnek verilmiştir: 

Bağlantı kurmakta sorun yaşıyorsan aşağıdakileri dene:

• Yapay zeka aracının CLI’ı veya uygulaması Unreal MCP’yi bulamazsa, bunun yapılandırma dosyalarının yerleştirildiği proje, çalışma alanı veya kökten başlatıldığını doğrulayın.

• Varsayılan (8000) bağlantı noktası başka bir hizmetler tarafından kullanılıyorsa farklı bir bağlantı noktası deneyebilirsin. Bunu Editör Tercihleri kısmındaki sunucu port numarası ile ayarlayabilirsin.

• Proje ayarlarında hem Python Editörü Kodu hem de UEFN MCP Araç Takımları seçeneklerinin etkinleştirildiğinden emin ol.

• Sunucuyu başlatmak ve durdurmak için editörü kapatıp yeniden açman gerekir. Şüpheye düştüğünde editörü yeniden başlatmayı dene.

Unreal MCP Başka Hangi Özelliklerle Etkileşime Girer?

Araç Takımları İçin İstem Oluşturma Önerileri

Aşağıdaki tablo, her bir özelliğin yapabildiklerini görmek için kullanabileceğiniz bazı istemleri içerir. Ayrıca her araç takımının amaçlandığı gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmenin de bir yolunu sunar. 

En İyi Sonuçlar İçin İpuçları

• Adlandırmada net ol.

  • Komutlarda, aracıdan bir nesneyle ilgili bir şey yapmasını istediğinde mümkün olduğunca net olmalısın. Örneğin, aracıdan bir şeyi “Süreölçer cihazı” ile değiştirmesini istemek, “eklediğim o şey” demek ile karşılaştırıldığında daha iyi bir sonuç verecektir.

• Aracılardan mevcut araçları listelemelerini iste.

  • Bunun için keşif araçlar mevcuttur, bunlar yanlış tahminleri azaltmaya yardım eder.

• Çok adımlı istekler için bir plan iste.

  • Aracının görevi gerçekleştirmesini istemeden önce verilen planı incele. Bu plan, aracının asıl talebini hatalı algılamasını önler.

• Değişiklikler incelenebilir olsun.

  • Küçük düzenlemeleri doğrulamak, büyük değişiklikleri doğrulamaktan daha kolaydır. Bu tür değişiklikleri doğrulamak giderek zorlaşır ve işlem sırasında bazı şeyleri gözden kaçırabilirsin.

Bilinen Sorunlar

İncelenen ve gelecek sürümlerde çözüme kavuşturulabilecek bilinen sorunların listesini aşağıda görebilirsin:

• Koordinat sistemi ve dönüşümü LUF biçiminden XYZ biçimine geçirme.

  • Şu anda Python Araç Takımları, Sol-Yukarı-İleri (LUF) koordinat sistemi yerine XYZ biçimini kullanmaktadır. XYZ biçiminden UEFN’in kullandığı LUF biçimine dönüştürmeyi bir yapay zeka aracısından istediğinde bazen düzgün sonuçlar veriyor fakat sistemler mekânsal matematik konusunda farklı çalıştığı için hata potansiyeli katlanıyor.

• Editörde takılma

  • MCP aracının yaptığı çağrılar editörün takılmasına ve donmasına neden olabilir. Bu konu araştırılıyor ve editörde araç çağrılarını daha verimli hale getirmenin yolları değerlendiriliyor.