AI 클라이언트 연결하기 — Unity

이 페이지에서는 AI 클라이언트가 Unity 에디터에 도달하는 방법, 어떤 엔드포인트와 로그인을 사용하는지, 그리고 AI Game Developer 창에서, unity-mcp-cli에서 또는 수동으로 각 지원 에이전트를 구성하는 방법을 설명합니다.

두 가지 연결 방법

AI 클라이언트는 Unity와 직접 통신하지 않습니다. 둘 다 MCP 서버에 연결되며, 서버는 SignalR 연결을 통해 도구 호출을 에디터로 라우팅합니다.

	클라우드 (기본값)	사용자 지정 (로컬)
서버	호스팅 엔드포인트 `https://ai-game.dev/mcp`	플러그인이 다운로드하고 시작하는 `gamedev-mcp-server`
에디터 연결	플러그인이 ai-game.dev에 연결	플러그인이 `http://localhost:<port>`에 연결
클라이언트 엔드포인트	`https://ai-game.dev/mcp/p/<pin>` (고정) 또는 `https://ai-game.dev/mcp`	`http://localhost:<port>`, 또는 stdio를 통한 서버 바이너리
로그인	ai-game.dev 계정 (OAuth 디바이스 플로우)	없음, ai-game.dev OAuth 또는 공유 토큰
오프라인 사용	아니요	예, `none` 또는 `token` 인증 사용 시

AI Game Developer 창의 Connection 스위치(Custom / Cloud)로 모드를 선택하세요. 로컬 서버 설정은 Configuration에서 다룹니다.

고정 URL

기본 엔드포인트 https://ai-game.dev/mcp는 폴백을 통해 연결된 에디터 중 하나로 라우팅됩니다. 프로젝트를 하나만 열어 두었다면 문제없지만, 여러 개라면 모호해집니다.

고정된 URL인 https://ai-game.dev/mcp/p/<pin>은 항상 특정 프로젝트의 에디터로 라우팅됩니다. 핀은 프로젝트의 식별 정보에서 파생됩니다. 창의 Configure 버튼과 unity-mcp-cli setup-mcp는 기본적으로 고정 URL을 작성하며, setup-mcp --no-pin은 대신 기본 URL을 작성합니다. stdio 전송의 경우 핀은 project=<pin> 인수로 전달됩니다.

에디터, CLI, 데스크톱 앱은 ~/.ai-game-dev/credentials.json에 있는 하나의 머신 전체 로그인을 공유합니다. 어느 것이든 한 번만 로그인하면 됩니다:

창에서: Cloud 모드 선택 후 Authorize, 그다음 브라우저에서 코드를 승인합니다.
터미널에서: unity-mcp-cli login.
AI Game Dev app에서: Sign in.

토큰은 백그라운드에서 갱신됩니다. 창의 Revoke는 해당 머신의 모든 AI Game Dev 도구(모든 엔진 플러그인, CLI, 데스크톱 앱)에서 로그아웃시키고 서버의 토큰을 폐기합니다.

AI 클라이언트 자체의 인증 방식은 작성된 구성에 따라 다릅니다:

Project key (로그인한 경우 Cloud HTTP의 기본값). 구성에는 이 프로젝트에만 바인딩된, 만료되지 않고 폐기 가능한 키인 Authorization: Bearer agd_pk_…가 포함됩니다. 키는 ~/.ai-game-dev/project-keys.json에 보관됩니다. 창의 Regenerate key 또는 setup-mcp --regenerate-key가 키를 교체하고 이전 키를 폐기합니다.
OAuth (URL만). 파일에 자격 증명이 없으며, 클라이언트는 처음 연결할 때 브라우저 로그인을 엽니다. 로그인하지 않은 상태이거나 setup-mcp --oauth를 사용할 때 이 방식이 됩니다.
Personal Access Token. CI 또는 브라우저 로그인을 할 수 없는 클라이언트의 경우, ai-game.dev 계정에서 토큰을 만들고(Authentication 참고) setup-mcp --token <token>으로 전달하세요.

프로젝트 키와 토큰은 비밀번호처럼 다루세요. .mcp.json 같은 파일은 프로젝트 폴더에 있으므로 커밋하기 전에 .gitignore를 확인하세요. 계정 쪽 설명은 Authentication에 있습니다.

지원하는 AI 에이전트

창의 AI agent 드롭다운에 이러한 구성 도구들이 나열됩니다. Configure는 표시된 파일을 작성하고, Remove는 해당 항목을 다시 제거합니다.

에이전트	작성되는 구성 파일	CLI id
Claude Code	`.mcp.json` (프로젝트 루트)	`claude-code`
Claude Desktop	Claude의 앱 데이터 폴더에 있는 `claude_desktop_config.json`	`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` 및 `~/.gemini/antigravity/mcp_config.json`	`antigravity`
Cline	VS Code의 전역 저장소에 있는 `cline_mcp_settings.json`	`cline`
Open Code	`opencode.json`	`open-code`
Codex	`.codex/config.toml`	`codex`
Kilo Code	`.kilocode/mcp.json`	창에서만
Zoo Code	`.roo/mcp.json`	창에서만
Unity AI	`UserSettings/mcp.json`	`unity-ai`
기타 - 사용자 지정	복사할 JSON을 표시	`custom`

상대 경로는 Unity 프로젝트 내부를 기준으로 합니다. 서버 항목의 이름은 항상 ai-game-developer입니다. unity-mcp-cli setup-mcp --list를 실행하면 사용 중인 CLI 버전이 지원하는 id를 볼 수 있습니다.

unity-mcp-cli로 구성하기

setup-mcp는 Unity를 열지 않고도 창의 Configure 버튼과 동일한 출력을 작성합니다:

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

기본 전송 방식은 http입니다. --transport stdio를 사용하면 구성이 대신 로컬 서버 바이너리를 실행합니다. 모든 플래그는 CLI reference에 있습니다.

수동으로 구성하기

HTTP를 지원하는 모든 MCP 클라이언트는 호스팅 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. Claude Code 예시:

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

일반적인 mcpServers JSON 구성:

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

특정 프로젝트를 대상으로 하려면 URL을 프로젝트의 고정 URL(창의 수동 구성 단계에 표시됨)로 바꾸세요. MCP endpoint page에는 VS Code의 servers 형식과 PAT 헤더를 포함해 모든 클라이언트용 스니펫이 있습니다.

HTTP를 통한 로컬 서버

HTTP 전송을 사용하는 Custom 모드에서는 클라이언트를 로컬 서버로 지정하세요. 포트는 창의 Server URL에 있는 포트입니다. 창에 표시된 에이전트용 수동 구성 단계에 프로젝트 핀을 포함한 정확한 URL이 있습니다:

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

stdio를 통한 로컬 서버

stdio 전송에서는 클라이언트가 서버 바이너리를 직접 실행합니다. Windows의 경우:

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

다른 플랫폼에서는 osx-arm64, osx-x64, linux-x64, linux-arm64, win-x86, win-arm64를 사용하세요(Windows 외에는 .exe 없이). <project>는 전체 프로젝트 경로로, <port>는 창에 표시된 포트로 바꾸세요. stdio 서버는 한 번에 하나의 에이전트만 사용할 수 있으며, 에이전트가 프로세스를 소유하므로 창의 Start/Stop 버튼은 비활성화됩니다. 클라이언트가 HTTP를 지원하지 않는 경우가 아니라면 HTTP를 사용하는 것이 좋습니다.

구성 후

새 구성을 읽도록 AI 클라이언트를 다시 시작하거나 MCP 서버에 다시 연결하세요. 그런 다음 Getting started를 따라 연결을 확인하세요. 클라이언트에 도구가 표시되지 않으면 Troubleshooting을 참고하세요.

두 가지 연결 방법#

고정 URL#

로그인#

지원하는 AI 에이전트#

unity-mcp-cli로 구성하기#

수동으로 구성하기#

HTTP를 통한 로컬 서버#

stdio를 통한 로컬 서버#

구성 후#