KI-Clients verbinden — Unity · AI Game Developer Wiki

Diese Seite erklärt, wie ein KI-Client den Unity Editor erreicht, welchen Endpunkt und welche Anmeldung er verwendet und wie du jeden unterstützten Agenten im Fenster AI Game Developer, über unity-mcp-cli oder von Hand konfigurierst.

Zwei Verbindungswege

Dein KI-Client spricht nie direkt mit Unity. Beide verbinden sich mit einem MCP-Server, und der Server leitet Tool-Aufrufe über eine SignalR-Verbindung an den Editor weiter.

	Cloud (Standard)	Benutzerdefiniert (lokal)
Server	Der gehostete Endpunkt `https://ai-game.dev/mcp`	`gamedev-mcp-server`, vom Plugin heruntergeladen und gestartet
Editor-Verbindung	Das Plugin verbindet sich mit ai-game.dev	Das Plugin verbindet sich mit `http://localhost:<port>`
Client-Endpunkt	`https://ai-game.dev/mcp/p/<pin>` (gepinnt) oder `https://ai-game.dev/mcp`	`http://localhost:<port>` oder das Server-Binary über stdio
Anmeldung	ai-game.dev-Konto (OAuth Device Flow)	Keine, ai-game.dev OAuth oder ein gemeinsames Token
Funktioniert offline	Nein	Ja, mit `none`- oder `token`-Autorisierung

Wähle den Modus mit dem Schalter Connection (Custom / Cloud) im Fenster AI Game Developer. Konfiguration behandelt die Einstellungen des lokalen Servers.

Gepinnte URLs

Der Basis-Endpunkt https://ai-game.dev/mcp leitet per Fallback an einen deiner verbundenen Editoren weiter. Bei einem einzelnen geöffneten Projekt ist das in Ordnung, bei mehreren aber mehrdeutig.

Eine gepinnte URL, https://ai-game.dev/mcp/p/<pin>, leitet immer zum Editor eines Projekts weiter. Der Pin wird aus der Identität des Projekts abgeleitet. Die Schaltfläche Configure im Fenster und unity-mcp-cli setup-mcp schreiben standardmäßig die gepinnte URL; setup-mcp --no-pin schreibt stattdessen die Basis-URL. Beim stdio-Transport wird der Pin als Argument project=<pin> übergeben.

Der Editor, die CLI und die Desktop-App teilen sich eine maschinenweite Anmeldung in ~/.ai-game-dev/credentials.json. Melde dich einmal in einem davon an:

Im Fenster: Cloud-Modus, dann Authorize, dann den Code im Browser bestätigen.
In einem Terminal: unity-mcp-cli login.
In der AI Game Dev App: Sign in.

Tokens werden im Hintergrund erneuert. Revoke im Fenster meldet alle AI Game Dev-Tools auf der Maschine ab (alle Engine-Plugins, die CLIs und die Desktop-App) und widerruft die Tokens auf dem Server.

Wie der KI-Client sich selbst authentifiziert, hängt von der geschriebenen Konfiguration ab:

Projektschlüssel (Standard für Cloud-HTTP, wenn du angemeldet bist). Die Konfiguration enthält Authorization: Bearer agd_pk_…, einen nicht ablaufenden, widerrufbaren Schlüssel, der nur an dieses Projekt gebunden ist. Schlüssel werden in ~/.ai-game-dev/project-keys.json aufbewahrt. Regenerate key im Fenster oder setup-mcp --regenerate-key ersetzt ihn und widerruft den alten.
OAuth (nur URL). Keine Zugangsdaten in der Datei; der Client öffnet beim ersten Verbinden eine Browser-Anmeldung. Das erhältst du, wenn du nicht angemeldet bist, oder mit setup-mcp --oauth.
Personal Access Token. Für CI oder Clients, die keinen Browser-Login durchführen können, erstelle ein Token in deinem ai-game.dev-Konto (siehe Authentifizierung) und übergib es mit setup-mcp --token <token>.

Behandle Projektschlüssel und Tokens wie Passwörter. Dateien wie .mcp.json liegen in deinem Projektordner, also prüfe deine .gitignore, bevor du sie committest. Authentifizierung erklärt die Kontoseite.

Unterstützte KI-Agenten

Das Dropdown AI agent im Fenster listet diese Konfiguratoren auf. Configure schreibt die angezeigte Datei; Remove entfernt den Eintrag wieder.

Agent	Geschriebene Konfigurationsdatei	CLI-ID
Claude Code	`.mcp.json` (Projektstammverzeichnis)	`claude-code`
Claude Desktop	`claude_desktop_config.json` im App-Datenordner von Claude	`claude-desktop`
Cursor	`.cursor/mcp.json`	`cursor`
Visual Studio Code (Copilot)	`.vscode/mcp.json`	`vscode-copilot`
Visual Studio (Copilot)	`.vs/mcp.json`	`vs-copilot`
Rider (Junie)	`.junie/mcp/mcp.json`	`rider-junie`
GitHub Copilot CLI	`~/.copilot/mcp-config.json`	`github-copilot-cli`
Gemini	`.gemini/settings.json`	`gemini`
Antigravity	`~/.gemini/config/mcp_config.json` und `~/.gemini/antigravity/mcp_config.json`	`antigravity`
Cline	`cline_mcp_settings.json` im globalen Speicher von VS Code	`cline`
Open Code	`opencode.json`	`open-code`
Codex	`.codex/config.toml`	`codex`
Kilo Code	`.kilocode/mcp.json`	nur im Fenster
Zoo Code	`.roo/mcp.json`	nur im Fenster
Unity AI	`UserSettings/mcp.json`	`unity-ai`
Andere – Benutzerdefiniert	zeigt das zu kopierende JSON	`custom`

Relative Pfade beziehen sich auf dein Unity-Projekt. Der Server-Eintrag heißt immer ai-game-developer. Führe unity-mcp-cli setup-mcp --list aus, um die IDs zu sehen, die deine CLI-Version unterstützt.

Mit unity-mcp-cli konfigurieren

setup-mcp schreibt dieselbe Ausgabe wie die Schaltfläche Configure im Fenster, ohne Unity zu öffnen:

unity-mcp-cli setup-mcp claude-code ./MyUnityProject
unity-mcp-cli setup-mcp cursor ./MyUnityProject --transport stdio
unity-mcp-cli setup-mcp claude-code ./MyUnityProject --no-pin

Der Standard-Transport ist http. Mit --transport stdio startet die Konfiguration stattdessen die lokale Server-Binary. Alle Flags findest du in der CLI-Referenz.

Manuell konfigurieren

Jeder MCP-Client, der HTTP unterstützt, kann den gehosteten Endpoint verwenden. Beispiel für Claude Code:

claude mcp add --transport http ai-game-developer https://ai-game.dev/mcp

Eine generische mcpServers-JSON-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "ai-game-developer": {
      "url": "https://ai-game.dev/mcp"
    }
  }
}

Ersetze die URL durch die feste URL deines Projekts (angezeigt in den manuellen Konfigurationsschritten des Fensters), um ein bestimmtes Projekt anzusprechen. Die MCP-Endpoint-Seite enthält Snippets für jeden Client, including das servers-Format von VS Code und einen PAT-Header.

Lokaler Server über HTTP

Im Custom-Modus mit dem HTTP-Transport verweist du den Client auf den lokalen Server. Der Port ist der aus der Server URL im Fenster; die manuellen Konfigurationsschritte, die im Fenster für deinen Agenten angezeigt werden, enthalten die exakte URL einschließlich der Projekt-Pin:

{
  "mcpServers": {
    "ai-game-developer": {
      "url": "http://localhost:<port>"
    }
  }
}

Lokaler Server über stdio

Mit dem stdio-Transport startet der Client die Server-Binary selbst. Unter Windows:

claude mcp add ai-game-developer "<project>/Library/mcp-server/win-x64/gamedev-mcp-server.exe" port=<port> plugin-timeout=10000 client-transport=stdio

Verwende osx-arm64, osx-x64, linux-x64, linux-arm64, win-x86 oder win-arm64 für andere Plattformen (ohne .exe außerhalb von Windows). Ersetze <project> durch den vollständigen Projektpfad und <port> durch den Port aus dem Fenster. Es kann immer nur ein Agent einen stdio-Server verwenden, und die Start/Stop-Schaltfläche im Fenster ist deaktiviert, weil der Agent den Prozess besitzt. Bevorzuge HTTP, es sei denn, dein Client unterstützt kein HTTP.

Nach der Konfiguration

Starte den KI-Client neu oder verbinde seinen MCP-Server erneut, damit er die neue Konfiguration liest. Folge dann Erste Schritte, um die Verbindung zu prüfen. Wenn der Client keine Tools anzeigt, siehe Fehlerbehebung.

Zwei Verbindungswege#

Gepinnte URLs#

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Unterstützte KI-Agenten#

Mit unity-mcp-cli konfigurieren#

Manuell konfigurieren#

Lokaler Server über HTTP#

Lokaler Server über stdio#

Nach der Konfiguration#