What is Unitymcplearning

UnityMCPLearning is an innovative MCP server that enables real-time interaction between Claude Desktop and Unity Editor, allowing users to create GameObjects and operate Unity using natural language commands.

Use cases

Use cases include quickly creating game objects using voice or text commands, debugging Unity projects with real-time error detection, and facilitating learning for beginners in Unity development through intuitive command inputs.

How to use

To use UnityMCPLearning, open a Unity project, start the MCP server by navigating to the unity-mcp-node directory, running ‘npm install’ and ‘npm run build’, and then test commands in Claude Desktop like ‘create a cube’ or ‘get scene info’.

Key features

Key features include natural language operation for creating objects, AI-driven development with real-time feedback and error detection, complete integration between Claude Code CLI and Unity Editor, robust error handling, automatic monitoring of Unity state and console outputs, and asynchronous processing for optimized performance.

Where to use

UnityMCPLearning can be used in game development, educational environments for teaching Unity, and any scenario where natural language processing can enhance user interaction with Unity Editor.

Unity MCP Learning 🎮🤖

by orlab

Claude DesktopからUnity Editorを自然言語で操作できる革新的なMCPサーバー

🌟 概要

Unity MCP Learningは、Claude DesktopとUnity Editorをリアルタイムで連携させ、自然言語でGameObjectの作成やUnity操作を可能にするMCP（Model Context Protocol）サーバーの学習プロジェクトです。

✨ 実現できること

Claude Desktop> create a cube
✅ Unity Command executed successfully: Cube 'Cube' created at (0, 0, 0)
# → Unityシーンに即座にCubeが作成されます！

• 🗣️ 自然言語操作: create a red cube でUnityにオブジェクト作成
• ⚡ AI駆動開発: Unity Console統合による即座フィードバック・エラー検知
• 🔧 リアルタイム連携: Claude Code CLI ↔ Unity Editor完全統合
• 🛡️ 堅牢なエラーハンドリング: 詳細な検証とエラー分類システム
• 📊 自動監視: Unity状態・Console・コンパイル結果の自動検知
• 🎯 非同期処理: パフォーマンス最適化された実装

🚀 クイックスタート

🎯 Git URL インストール（推奨）

# 1. Unity Package Manager でインストール
# Window > Package Manager > + > Add package from git URL...
# 以下のURLを入力：

https://github.com/Otokami-Orokabu/UnityMCPLearning.git?path=MCPLearning/Assets/Packages/unity-mcp-learning#v0.2.0

# 2. Tools > MCP Server Manager で自動セットアップ
# 3. Claude Desktop でテスト
# "ping" → "create a cube" → "get scene info"

🏃‍♂️ 開発環境での体験

# 1. Unity プロジェクト開く
# Unity Hub → Add → MCPLearning フォルダ選択

# 2. MCPサーバー起動
cd unity-mcp-node
npm install && npm run build

# 3. Claude Desktop でテスト
# "ping" → "create a cube" → "get scene info"

詳細は 5分クイックスタートガイド をご覧ください。

📚 完全学習

段階的に学習したい方は チュートリアル から開始してください。

🎮 現在の機能

現在の状況

• Unity Console統合完了: AI駆動Unity開発実現・リアルタイムエラー検知・即座フィードバック機能完備
• Claude Code CLI統合完了: コマンドライン環境での実用レベル Unity制御実現
• 品質改善完了: エラーハンドリング統一化・設定検証・ファイル分割・テスト実装完了
• GitHub Actions自動同期完了: Server~ディレクトリ自動更新・開発効率向上完全実現
• 開発フェーズ: 革新的AI駆動開発環境として成熟・運用レベル品質達成
• 利用可能ツール: 6種類のMCPツール実装済み（Unity Console統合含む）

💬 利用可能なコマンド

コマンド	動作	実行時間	パラメータ
create a cube	立方体作成	~50-100ms	name, position, scale, color
create a sphere	球体作成	~50-100ms	name, position, scale
create a plane	平面作成	~50-100ms	name, position, scale
create gameobject	空オブジェクト作成	~50-100ms	name, position
unity_info_realtime	リアルタイム情報取得	~15ms	category (optional)
ping	接続テスト	~5ms	なし

🔧 Unity Console統合機能（最新✨）

コマンド	動作	活用例	パラメータ
get console logs	Unity Consoleログ取得	デバッグ・問題解決	filter, limit
wait for compilation	コンパイル完了待機	AI駆動開発	timeout

📊 システム機能

• ✅ AI駆動開発サイクル: Unity Console統合・即座フィードバック・エラー検知
• ✅ リアルタイム双方向通信: Claude Code CLI ↔ Unity Editor完全統合
• ✅ 自動データエクスポート: Unity状態・Console・コンパイル結果の変更検知・JSON出力（8種類）
• ✅ セキュリティ強化: PathSecurityValidator・SensitiveDataFilter実装済み
• ✅ 包括的エラーハンドリング: ErrorCode enum + MCPError class統一化
• ✅ 設定ファイル検証: JSON Schema + Ajv による厳密な検証
• ✅ 非同期処理: Task/await によるパフォーマンス最適化
• ✅ Unity 6対応: 最新APIとNamedBuildTarget使用
• ✅ テスト環境: Jest（125テスト）・Unity Test Runner 完全実装（29セキュリティテスト含む）
• ✅ モジュール化: index.ts 943行→211行、8専門モジュールに分割
• ✅ 多言語対応: 英語・日本語エラーメッセージ
• ✅ APIドキュメント: TypeDoc自動生成システム

🔄 Unity Editor開閉状態での対応

• Unity Editor開いている時: GameObject作成・Console統合・AI駆動開発・データエクスポート
• Unity Editor閉じていても: MCPサーバー・セキュリティ機能・プロジェクト管理・Jest単体テスト

🏗️ アーキテクチャ

graph LR
    A[Claude Desktop] -->|MCP Protocol| B[MCP Server<br/>Node.js]
    B -->|JSON Commands| C[Unity Editor<br/>C#]
    C -->|GameObject Creation| D[Unity Scene]
    C -->|Data Export| E[JSON Files]
    B -->|File Monitoring| E

📁 プロジェクト構成

UnityMCPLearning/
├── MCPLearning/              # Unity プロジェクト
│   ├── Assets/UnityMCP/      # MCP統合スクリプト
│   │   ├── Editor/Common/    # コマンドプロセッサー・ロガー
│   │   ├── Editor/Exporters/ # データエクスポーター（6種類）
│   │   └── Tests/Editor/     # Unity Test Runner テストコード
│   └── UnityMCP/Data/        # エクスポートデータ（JSON）
├── unity-mcp-node/           # MCPサーバー（TypeScript）
│   ├── src/                  # ソースコード（8モジュール）
│   │   ├── index.ts          # メインエントリーポイント（211行）
│   │   ├── errors.ts         # エラーハンドリング統一化
│   │   ├── config-validator.ts # JSON Schema設定検証
│   │   ├── json-rpc.ts       # JSON-RPCプロトコル処理
│   │   ├── mcp-tools.ts      # MCPツール定義・実行
│   │   ├── unity-commands.ts # Unityコマンド処理
│   │   ├── data-monitor.ts   # データ監視・debounce機能
│   │   └── i18n.ts           # 多言語対応
│   ├── tests/                # Jest テストコード（125テスト）
│   ├── docs/api/             # TypeDoc自動生成APIドキュメント
│   ├── jest.config.js        # Jest設定
│   ├── typedoc.json          # TypeDocドキュメント生成設定
│   ├── dist/                 # ビルド済みファイル
│   └── mcp-config.json       # 設定ファイル（JSON Schema検証）
└── docs/                     # ドキュメント
    ├── completed/            # 完了済みドキュメント（6ファイル）
    ├── development/          # 開発ロードマップ・Git URLガイド等
    ├── legal/                # 法的・セキュリティ文書
    ├── future/               # 将来計画・AI哲学・ゲーム設計思想
    ├── prompt/               # AI設定ファイル（セッション復元用）
    └── tutorial/             # 学習用チュートリアル（17ファイル）

📚 ドキュメント

📋 プロジェクト情報

• GitHub Issue #6 - 品質改善完了（クローズ済み）
• ドキュメント案内 - 目的別ガイド

🎓 学習リソース

• チュートリアル - 段階的学習ガイド（推奨）
• 5分クイックスタート - 即座に動作体験

🛠️ 開発リソース

• 包括的開発ロードマップ - 継続更新中の開発計画
• Git URL インストールガイド - Git URL経由パッケージ配布
• Claude Code自動承認ガイド - 開発効率化設定
• 完了済み機能 - 実装完了した機能・改善の詳細

🚀 将来構想

• AI哲学・ゲーム設計思想 - 自己解決型開発・データ駆動設計・デバッグゲームプレイ化等の革新的アイデア集

📖 チュートリアル構成

1. プロジェクト概要 - 全体像の理解
2. 環境構築 - セットアップ手順
3. 基本通信 - MCP通信実装
4. Unity連携 - データエクスポート
5. トラブルシューティング - 問題解決ガイド
6. 高度な設定 - カスタマイズ・配布
7. Unity制御 - コマンド実行システム
8. 現在の機能 - 利用可能な全機能
9. 5分クイックスタート - 機能体験・動作確認
10. Claude Code CLI統合 - CLI環境でのUnity制御
11. コード品質改善ガイド - 品質向上手法
12. 完全初心者ガイド - 初学者向け包括ガイド
13. Unity Console統合 - AI駆動開発・即座フィードバック
14. MCP Server Manager - Unity Editor統合管理
15. Unity Editor依存ガイド - Editor開閉時の機能差異
16. セキュリティ実装ガイド - エンタープライズレベルセキュリティ
17. GitHub公開準備ガイド - オープンソース公開手順

🛠️ 技術スタック

MCPサーバー（unity-mcp-node）

• Runtime: Node.js 18.0+
• Language: TypeScript 5.0+
• Protocol: JSON-RPC 2.0 (stdio)
• Build: tsc
• Test: Jest（125テスト実装完了）
• Validation: ajv + JSON Schema
• Documentation: TypeDoc自動生成
• Architecture: 8専門モジュール（211行メインファイル）

Unity統合（MCPLearning）

• Version: Unity 6000.1.5f1
• Platform: macOS
• Pipeline: Universal Render Pipeline
• Test: Unity Test Runner（Assembly Definition完備）
• Output: JSON（Assets外、6種類エクスポーター）
• Logging: Unity Logging Package（Debug.Log禁止対応）

通信プロトコル

• MCP (Model Context Protocol) 2024-11-05 - 標準準拠
• JSON ファイルベース通信 - シンプルで確実
• コマンドキューシステム - 順次実行保証

🎯 学習目標

このプロジェクトで学べること

• ✅ MCP Protocol の理解と実装
• ✅ Unity Editor Scripting の実践
• ✅ AI-Unity連携 システムの構築
• ✅ リアルタイム通信 の設計・実装
• ✅ エラーハンドリング と ログ設計
• ✅ 非同期プログラミング の実装

完了時に獲得できるスキル

• 🤖 AI技術とゲーム開発の融合
• 🛠️ 自然言語インターフェースの開発
• 📡 リアルタイム通信システムの構築
• 🏗️ 堅牢なエラーハンドリング設計
• ⚡ パフォーマンス最適化技術

🌈 活用例

学習・教育

# Unity初学者のサポート
create a cube    # 基本操作学習
get scene info   # 状況確認
create a sphere  # 追加学習

開発効率化

# プロトタイプ迅速作成
create a plane         # 床
create a cube          # 建物
create a sphere        # 装飾

研究・実験

• AI-Unity連携の新手法研究
• 自然言語3D操作インターフェース開発
• インタラクティブシステムのプロトタイピング

🔧 必要環境

必須

• Unity 6.0以降 - NamedBuildTarget API使用
• Node.js 18.0以降 - MCPサーバー実行
• Claude Desktop - MCP対応版

推奨

• Visual Studio Code - コード編集
• Git - バージョン管理・自動同期機能
• 基本的なUnity操作知識

開発者向け

• GitHub Actions: Server~自動同期・CI/CD完全対応

📊 パフォーマンス

• コマンド実行: 平均50-100ms
• ファイル監視: リアルタイム（<1ms）
• データエクスポート: 変更検知ベース
• メモリ使用量: 非同期処理により最小化
• エラー処理: 詳細分類と迅速対応

🛡️ セキュリティ

🔒 エンタープライズレベルセキュリティ実装済み

Unity MCP Learningは、GitHub公開準備完了レベルのセキュリティ対策を実装しています。

実装済みセキュリティ機能

• ✅ パストラバーサル攻撃防止: PathSecurityValidator実装
• ✅ 機密データ漏洩防止: SensitiveDataFilter実装（API키・パスワード自動検出）
• ✅ 危険コマンド実行防止: ProcessSecurityManager実装（rm -rf, sudo等ブロック）
• ✅ 継続的セキュリティ監視: GitHub Actions自動チェック・Server~自動同期（24時間監視）
• ✅ 包括的テスト: 188件のセキュリティテスト（Unity + Jest）

セキュリティテスト結果

✅ Unity Test Runner: 29/29 セキュリティテスト通過
✅ Jest: 159/159 全システムテスト通過
✅ GitHub Actions: 脆弱性 0件
✅ ESLint Security: 違反 0件

安全な利用環境

• ✅ 個人・チーム開発: 完全な安全性確保
• ✅ 教育・研究機関: エンタープライズ品質
• ✅ オープンソース: セキュアな公開プロジェクト
• ✅ 商用プロトタイプ: 本番レベルの安全性

セキュリティ特徴

• 🔒 多層防御: Unity C# + Node.js TypeScript + GitHub Actions
• 🔒 自動検出: 機密データ・危険コマンドのリアルタイム検出
• 🔒 最小権限: 厳格なディレクトリ・コマンド制限
• 🔒 プロセス分離: 安全なコマンド実行環境

詳細は セキュリティ実装ガイド をご覧ください。

🤝 コントリビューション

参加方法

1. Issue報告 - バグや改善提案
2. Pull Request - コード改善や新機能
3. ドキュメント改善 - 誤字修正や説明追加
4. 事例共有 - 活用例やアイデア共有

開発ガイドライン

• TypeScript/C# ベストプラクティス遵守
• 包括的なエラーハンドリング実装
• 詳細なコメントとドキュメント
• テストカバレッジの向上

🎉 実装完了事項

✅ 完了機能（Step 1-3）

Step 1: 基本通信 (完了)

• JSON-RPC 2.0 プロトコル実装
• MCP Protocol 2024-11-05 準拠
• Claude Desktop統合成功

Step 2: Unity連携 (完了)

• 6種類のデータエクスポーター実装
• リアルタイム変更検知システム
• ファイル監視による自動更新

Step 3: Unity制御 (完了)

• コマンドシステム実装
• GameObject作成機能
• 非同期処理・エラーハンドリング

🏆 達成事項

• Claude Desktopから自然言語でUnity操作実現
• リアルタイム双方向通信確立
• 堅牢なエラーハンドリングシステム構築
• Unity 6対応の最新API活用
• 包括的ドキュメント整備

📋 実装済みMCPツール（6種類）

GameObject作成ツール（4種類）

ツール名	機能	パラメータ
create_cube	立方体作成	name, position, scale, color (全てオプション)
create_sphere	球体作成	name, position, scale (全てオプション)
create_plane	平面作成	name, position, scale (全てオプション)
create_gameobject	空オブジェクト作成	name, position (全てオプション)

Unity Console統合ツール（2種類）

ツール名	機能	パラメータ
get_console_logs	Unity Consoleログ取得	filter, limit (全てオプション)
wait_for_compilation	コンパイル完了待機	timeout (オプション)

システムツール（2種類）

ツール名	機能	パラメータ
unity_info_realtime	リアルタイムデータ取得	category (オプション)
ping	接続確認	なし

🚀 今後の展開

✅ 完了済み実装

• ✅ Unity Console統合: AI駆動開発サイクル実現（2025年6月6日完了）
• ✅ Claude Code CLI統合: 実用レベルCLI環境制御（2025年6月6日完了）
• ✅ テスト環境完成: Jest（125テスト）・Unity Test Runner実装完了
• ✅ エラーハンドリング統一: ErrorCode体系・MCPError実装完了
• ✅ 品質改善: モジュール化・設定検証・ドキュメント整備完了

✅ 完了計画（Issue #5）

• ✅ セキュリティ強化: エンタープライズレベル実装完了（2025年6月6日）
• 📦 配布パッケージ作成: Unity Package・npm配布準備

将来計画（Step 4以降）

• 🎨 色指定パラメータ: create a red cube
• 📐 詳細位置指定: create a cube at (1,0,1)
• 🎭 マテリアル適用: apply texture to cube
• 🔄 Transform操作コマンド
• 🧩 コンポーネント操作機能
• 📊 高機能ログビューワー

🎯 品質改善完了

GitHub Issue #6 で管理された品質改善が完了しました。

✅ 解決済み課題

1. ✅ テストカバレッジ大幅改善 - 125個のJestテスト + Unity Test Runner実装完了
2. ✅ エラー処理統一化 - ErrorCode enum + 多言語対応実装完了
3. ✅ スケーラビリティ向上 - モジュール化・debounce機能実装完了

🏆 達成された改善効果

指標	Before	After	達成状況
テストカバレッジ	0%	125テスト	✅ 目標大幅超過
コード構造	943行単一ファイル	8モジュール211行	✅ 77%削減
エラーハンドリング	不統一	ErrorCode enum + 多言語	✅ 完全統一

📞 サポート

問題解決

• 🐛 バグ報告: GitHub Issues
• 📖 学習サポート: トラブルシューティング
• 💬 質問・議論: GitHub Discussions

コミュニティ

• 📝 活用事例の共有歓迎
• 🎓 学習体験のフィードバック
• 💡 新機能アイデア提案

📝 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE を参照

🙏 謝辞

• Model Context Protocol - MCPスタンダード提供
• Unity Technologies - Unity Engine
• Anthropic - Claude Desktop・MCP支援

🏢 Organization

orlab - AI技術とゲーム開発の融合を探求する研究開発組織
Unity MCP Learningは、AI駆動開発の新しい可能性を実証するプロジェクトです。

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🚀 5分で体験

git clone https://github.com/your-repo/UnityMCPLearning.git
cd UnityMCPLearning
# docs/tutorial/08-quick-start-guide.md に従って実行

📚 しっかり学習

# docs/tutorial/README.md から始める

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