連接到 Roblox Studio MCP 伺服器 | 文件

Roblox Studio MCP 伺服器已內建於 Roblox Studio 中。它實現了模型上下文協議 (MCP)，這是一個開放標準，讓 AI 工具與外部應用程序安全地通信。連接後，您的 AI 客戶端可以直接與您打開的 Studio 會話互動，探索數據模型、編寫腳本、運行 Luau 代碼，以及在遊玩模式中測試您的體驗。

本指南將向您顯示如何將 Studio MCP 伺服器連接到流行的 AI 客戶端。雖然設置因客戶端而異，但核心概念相同：您配置客戶端以連接到 MCP 伺服器，然後從客戶端向您活動的 Studio 會話發送命令。

先決條件

在連接到伺服器之前，請確保您已在計算機上安裝了最新版本的 Roblox Studio 和您首選的 MCP 客戶端。

Studio MCP 伺服器的工作原理

伺服器作為本地進程在您的機器上運行，並使用 stdio 傳輸與 AI 客戶端進行通信，這利用了標準輸入/輸出流。所有操作都是通過您的 AI 客戶端啟動的，然後透過此通道發送請求以執行 Studio 會話中的操作。

伺服器提供以下工具：

腳本
script_read	使用點符號路徑從遊戲中讀取腳本（例如，game.ServerScriptService.MyScript）。支持讀取整個腳本或特定行範圍。
multi_edit	在一次操作中對腳本應用多個編輯。如果目標路徑不存在，將創建一個新腳本。需要指定 datamodel_type （編輯）。
script_search	通過名字使用模糊匹配搜索腳本。返回最多 10 個結果。
script_grep	在遊戲中的所有腳本中搜索字符串模式。返回最多 50 個匹配結果。
資產和內容生成
generate_mesh	從文本提示生成一個帶有紋理的 3D 網格。
generate_material	生成自定義材料變體。返回基材和應用於部件的材料變體名稱。
generate_procedural_model	創建由原始部件（塊、球體、圓柱、楔形）構建的 3D 物體作為 ProceduralModel，並具有可配置的屬性。支持參考圖像和自定義部件模式。
wait_job_finished	等待程序模型生成工作完成並返回最終狀態。
search_asset	在創作者商店（公共市場）和創作者庫（用戶、組或宇宙）中搜索資產。支持按資產類型、價格、標籤和範疇進行過濾。
insert_asset	通過其數字 Roblox 資產 ID 將資產插入遊戲。支持模型、網格、圖像、音頻、視頻、動畫和包。
upload_image	從 HTTP URL 上傳一批圖像到 Roblox 資產伺服器，返回圖像路徑到資產 ID 的映射。
store_image	從本地文件路徑加載圖像並返回可以傳遞給其他工具的圖像 URI（例如，作為 generate_procedural_model 的參考圖像）。
數據模型探索
subagent	啟動一個專門的子代理，自主處理複雜的多步任務。可用的類型包括 explore （用於代碼庫調查和遊戲狀態查詢）和 playtest （用於運行遊戲場景和驗證結果）。
search_game_tree	將實例層次結構作為平面 JSON 數組進行探索。支持按路徑、實例類型和關鍵字過濾，並可配置深度限制。
inspect_instance	返回有關特定實例的詳細信息，包括所有可讀屬性、自定義屬性，以及其子項和後代的摘要。
Luau 執行
execute_luau	在 Studio 中運行 Luau 代碼。返回結果或錯誤。需要指定 datamodel_type （編輯、客戶端或伺服器）。
遊玩測試
get_studio_state	獲取 Studio 的當前狀態，包括遊玩狀態和可用的數據模型類型。
start_stop_play	開始或停止遊玩測試。
get_console_output	檢索 Studio 輸出日誌的輸出。
screen_capture	捕獲當前的 Studio 視口並返回圖像數據。可選地接受自定義相機位置和注視目標。
玩家輸入模擬
character_navigation	將玩家角色移動到給定位置或實例路徑。支持可配置的速度乘數。
user_keyboard_input	按順序發送一個或多個鍵盤操作：鍵按下、鍵抬起、鍵按、文本輸入或等待。支持針對特定 UI 實例進行定向。
user_mouse_input	按順序發送一個或多個鼠標操作：移動、點擊、按鈕下/上、滾動或等待。支持針對特定實例或螢幕座標進行定向。
文檔和技能
http_get	從允許的 Roblox 文檔 URL 獲取內容（引擎 API 參考、創作者文檔、雲 API、性能優化指南）。支持在獲取的內容內進行關鍵字搜索。
skill	獲取有關特定技能的詳細知識、最佳實踐或參考材料，如除錯、設備模擬和文檔搜索。
會話管理
list_roblox_studios	列出所有連接的 Studio 實例，包括其名稱、ID 和活動狀態。當多個 Studio 窗口打開時，這非常有用。
set_active_studio	將一個 Studio 實例設置為活動，這樣所有後續的工具調用將針對該實例。

在 Studio 中啟用 MCP 伺服器

要在 Studio 中啟用 MCP 伺服器：

打開助手。
單擊 … ⟩ 管理 MCP 伺服器。
打開啟用 Studio 作為 MCP 伺服器。

啟用後，設置面板將顯示快速連接選項和不同客戶端的設置說明。當客戶端成功連接時，綠色指示器將顯示已連接的客戶端數量。

連接您的客戶端

您可以使用快速連接、JSON 配置或 CLI 命令將客戶端連接到 Studio MCP 伺服器。

如果您的客戶端受支持，請使用快速連接。
如果不受支持，並且您的客戶端支持 MCP 配置文件，請使用 JSON 配置。
否則，請使用 CLI 命令。

Studio MCP 伺服器與任何支持 stdio 傳輸的客戶端都可以工作。在添加配置後，請參考客戶端的文檔以完成設置，然後重啟客戶端以應用更改。

MCP 客戶端可以讀取和修改您打開的 Roblox 地方中的內容。請確保僅連接您信任的客戶端。

快速連接

快速連接支持以下客戶端：

Antigravity
Codex CLI
Claude Code
Claude Desktop
Cursor
Gemini CLI
Visual Studio Code

要使用快速連接進行連接：

轉到助手設置 ⟩ MCP 伺服器。
展開快速連接下拉列表以查看安裝在您計算機上的受支持客戶端。
打開您選擇的客戶端。

如果您想要的客戶端沒有出現在快速連接列表中，請安裝它並重啟 Roblox Studio。

JSON 配置

大多數 MCP 客戶端支持 JSON 配置文件。以下示例顯示了您可以使用的完整配置。

如果 Roblox Studio 是您唯一的 MCP 伺服器，請直接使用這些配置。如果您使用多個 MCP 伺服器，請複製 Roblox_Studio 項並將其添加到您現有的 mcpServers 字典中。

您的 mcp.json 文件可能已包含其他條目。在添加 Roblox_Studio 配置時，請確保每個條目之間用逗號分隔。缺少逗號會導致無效的 JSON，阻止配置加載。

配置因操作系統而異：

Windows
{
  "mcpServers": {
    "Roblox_Studio": {
      "command": "cmd.exe",
      "args": [
        "/c",
        "%LOCALAPPDATA%\\Roblox\\mcp.bat"
      ]
    }
  }
}

macOS
{
  "mcpServers": {
    "Roblox_Studio": {
      "command": "/Applications/RobloxStudio.app/Contents/MacOS/StudioMCP"
    }
  }
}

CLI 命令

某些 MCP 客戶端需要 CLI 命令而不是 JSON 配置。請使用適合您操作系統的命令：

Windows
cmd.exe /c %LOCALAPPDATA%\Roblox\mcp.bat

macOS
/Applications/RobloxStudio.app/Contents/MacOS/StudioMCP

使用多個 Studio 實例

您可以將單個 MCP 客戶端同時連接到多個運行中的 Studio 實例。伺服器會根據上下文自動確定要使用的實例（例如，如果您引用特定的經驗或僅在該實例中存在的物件）。

您可以使用 list_roblox_studios 和 set_active_studio 手動切換實例。

驗證您的連接

設置客戶端後，請驗證連接是否在 Roblox Studio 中正常工作：

打開助手。
單擊 … ⟩ 管理 MCP 伺服器。
在啟用 Studio 作為 MCP 伺服器下，檢查綠色指示器以確認客戶端已成功連接。

疑難排解

如果伺服器未顯示或工具不可用：

重啟 Roblox Studio 和您的 MCP 客戶端。
驗證命令或二進制路徑是否正確，並且文件存在。
檢查您的 JSON 語法。即使缺少逗號或括號也會導致配置無法加載。