把游戏引擎编辑器接入 AI 客户端关键不在工具多而在工具面是否可控、执行入口是否够灵活。我们在 Funplay MCP for Unity 上验证过这套取向之后把同样的思路带到了 Cocos Creator——这就是 Funplay MCP for Cocos。它是一个 MIT 协议的 Cocos Creator 扩展在编辑器内部直接跑一个 HTTP MCP server。AI 助手Claude Code、Cursor、Codex、VS Code Copilot、Trae、Kiro通过标准 MCP 协议连进来就能检视并操作你正在开发的 Cocos 项目——而不需要单独的 Python 守护进程或外部桥接。一个嵌入式 MCP server而不是外挂进程很多引擎自动化方案的做法是引擎侧开个 socket外面再起一个翻译进程。Funplay MCP for Cocos 不走这条路MCP server 本身就嵌在 Cocos Creator 扩展里。HTTP JSON-RPCAI 客户端Claude Code / Cursor / CodexCocos Creator 扩展嵌入式 MCP Serverexecute_javascriptscene 上下文场景 / 运行时editor 上下文编辑器 / 浏览器安装方式就是普通的 Cocos 扩展——把仓库放进项目的extensions/目录cd/path/to/your-cocos-projectmkdir-pextensionsgitclone https://github.com/FunplayAI/funplay-cocos-mcp.git extensions/funplay-cocos-mcp重启 Cocos Creator 后从编辑器菜单打开Funplay MCP Server面板即可启动服务。默认监听http://127.0.0.1:8765/端口被占用时自动回退到下一个可用端口并用真实运行端口去做一键客户端配置。这是一个纯编辑器扩展——它的目标是自动化 Cocos Creator不会给你最终发布的游戏包引入任何运行时依赖。execute_javascriptscene 与 editor 双上下文整个工具集围绕一个主力工具构建execute_javascript。AI 客户端提交一段 JavaScript扩展在 Cocos 内部执行——区别只在于跑在哪个上下文context: scene—— 在当前 Cocos 场景 / 运行时上下文里执行用来构建节点树、挂组件、读运行状态context: editor—— 在 Cocos 编辑器 / 浏览器上下文里执行用来做编辑器侧自动化举一个具体的例子。当你对 AI 说“在当前场景里做一个登录页 UI账号、密码输入框一个登录按钮一个游客登录按钮。”AI 客户端的执行路径是用execute_javascriptscene 上下文在当前 Canvas 下搭好节点层级、挂上 Cocos 组件再 inspect 一遍结果最后截一张图做视觉校验。整个过程不需要为创建输入框创建按钮分别定义专用工具。这就是设计上的关键取舍与其堆几十个细粒度工具让 LLM 在tools/list里挑花眼不如给它一个能力完整的执行入口再用少量聚焦工具补足截图、诊断、资源检视等场景。core / full / custom 三档工具暴露execute_javascript是主线但不是全部。Funplay MCP for Cocos 一共注册了89 个工具覆盖场景层级、编辑器状态、选择工作流、预制体、资源、UI 创建、组件、文件、日志、脚本诊断、截图、运行时控制、输入模拟。直接把 89 个工具全部暴露给 AI 客户端并不是好主意——工具越多LLM 的选错率、选漏率、token 开销都越高。所以工具暴露分三档档位暴露范围适用场景core34 个高频工具默认值工具面收敛适合大多数会话full全部 89 个工具需要完整自动化面时切换custom按分类 / 单个工具增删精细调优暴露面core集合是刻意做小的execute_javascript系列、编辑器状态、场景与层级、预制体检视、资源操作、脚本诊断、日志、性能快照、运行时状态、各类截图——34 个工具刚好在一个 LLM 上下文窗口能完整审视的量级。需要更大自动化面时再在面板里切到full。89 个注册工具core: 34 个full: 89 个custom: 自定义增删默认暴露给 AI 客户端需要时手动切换资源、Prompt 与结构化返回除了工具这个包还暴露了另外三层 MCP 能力Resources——cocos://project/context完整项目与编辑器上下文、cocos://project/summary、cocos://scene/active等让 AI 不必靠工具调用就能读到项目全貌Prompts——fix_script_errors、create_playable_prototype、scene_validation、auto_wire_scene等可复用工作流Interaction history—— 最近的工具调用记录在面板的 Recent Activity 里可见工具返回也不是裸字符串。结构化结果统一走一个信封ok、tool、callId、summary、data以及指向后续操作的refs。工具清单里还带上 MCP 的outputSchema与annotations——这些都是为了让 AI 客户端能基于机器可读字段做分支判断而不是去 parse 自然语言。文件类工具和cocos://asset/path/...资源被限制在当前 Cocos 项目根目录内不会越界访问。接入 AI 客户端面板里一键配置连接 AI 客户端不需要手写配置。Funplay MCP Server面板里有MCP Client Config区块选目标客户端、点One-Click Configure扩展会把推荐的 MCP 配置项写进去。写入客户端的 server 名是funplay_cocos。支持一键配置的客户端Claude Code / Claude Desktop、Cursor、VS Code、Trae、Kiro、Codex。手动配置的话HTTP 形式很简单{mcpServers:{funplay_cocos:{type:http,url:http://127.0.0.1:8765/}}}如果你的客户端只接受本地stdio命令仓库还提供了 npm 包装器npminstall-gfunplay-cocos-mcp它把 stdio MCP 流量桥接到 Cocos 内嵌的 HTTP 端点。也可以直接npx funplay-cocos-mcp --url http://127.0.0.1:8765/。连上之后建议先发几个安全请求验证链路调get_project_info总结当前项目、读cocos://project/context、用execute_javascriptscene 上下文返回当前场景名。这些都通了说明 server、resources、prompts、主执行工具都接好了。与 Funplay MCP for Unity 的关系Funplay MCP for Cocos 与 Funplay MCP for Unity 是同一套设计原则在不同引擎上的落地差异主要来自引擎本身的编辑器环境维度Funplay MCP for CocosFunplay MCP for Unity编辑器集成Cocos Creator 扩展Unity Editor 包嵌入式 server内置 HTTP MCP server内置 HTTP MCP server主执行工具execute_javascriptexecute_code主语言scene / editor 上下文里的 JavaScriptUnity 编辑器 / 运行时里的 C#默认档位core34 工具core聚焦工具集完整档位89 工具 custom79 工具客户端接入一键配置面板一键配置窗口如果你同时在做 Unity 和 Cocos 项目两套 MCP server 的心智模型几乎一致默认看到收敛的core工具集主线是一个高灵活度执行工具需要时切full截图和输入模拟做视觉校验。写在最后把引擎编辑器接入 AI真正的难点不是能不能调到 API而是工具面是否对 LLM 友好。Funplay MCP for Cocos 把这一点作为第一设计目标工具默认收敛、执行入口够灵活、返回结构化、资源与 Prompt 补足上下文。项目开源在 FunplayAI/funplay-cocos-mcpMIT 协议支持 Cocos Creator 3.8。如果它对你的 Cocos 工作流有帮助欢迎在 GitHub 上点个 Star。