Animal Map Vision MCP
Enables AI agents to visually inspect and validate 3D game maps using Gemini vision and built-in quality checks for geometry, navigation, ecology, and rendering.
README
Animal Map Vision MCP
MCP local cho Google Antigravity và Gemini 3.6 Flash kiểm tra map Anima Engine bằng hai lớp bằng chứng:
- Gemini nhận ảnh viewport thật qua MCP image content để nhìn lỗi hình ảnh.
- Validator xác định kiểm tra geometry, navigation, panorama/alignment và độ hợp lý loài–biome–khí hậu–môi trường.
Server chỉ đọc file bên trong ANIMAL_MAP_ROOT, chặn traversal/symlink thoát root và
không có tool sửa hoặc xóa file.
Tool
| Tool | Chức năng |
|---|---|
discover_map_artifacts |
Tìm screenshot, manifest, panorama, depth/normal, camera, navmesh và mesh/3DGS |
inspect_map_views |
Gửi tối đa 8 ảnh PNG/JPEG/WebP trực tiếp cho Gemini |
validate_map_manifest |
Chạy quality gate geometry, navigation, pipeline và ecology |
prepare_team_review |
Tạo brief chuyên trách cho /teamwork-preview |
Cài vào Antigravity
Yêu cầu Node.js 20 trở lên.
git clone https://github.com/DuongNAD/mcp-vision.git
cd mcp-vision
npm ci
npm run setup:antigravity -- --project "D:\Projects\Anima-Engine"
npm run doctor -- --project "D:\Projects\Anima-Engine"
Không copy cấu hình từ máy khác. setup:antigravity tự tạo đường dẫn tuyệt đối đúng
cho máy hiện tại, merge .agents/mcp_config.json, cài skill và thêm workflow bắt buộc
vào AGENTS.md. Có thể chạy lại lệnh sau khi di chuyển repository.
Khi doctor trả "ready": true:
- Tạo/mở Antigravity Project chứa cả
Anima-Enginevà repo MCP. - Gõ
/mcp, reload và kiểm traanimal-map-visionconnected. - Chọn Gemini 3.6 Flash.
- Gõ:
Use animal-map-review and prepare a map team review.
Hướng dẫn đầy đủ cho Git, máy mới và kiểm tra agent nằm tại
docs/ANTIGRAVITY_SETUP.md.
Vì sao Antigravity biết dùng?
Installer tạo ba lớp:
.agents/mcp_config.jsonđể Antigravity khởi động MCP..agents/skills/animal-map-review/SKILL.mdđể model tự kích hoạt workflow cho nhiệm vụ map, biome, ecology, terrain, water, navigation và lighting.AGENTS.mdbắt buộc agent gọi MCP trước khi xác nhận map hoàn tất.
Ngoài ra MCP tự công bố server instructions, mô tả tool và prompt
animal-map-team-review. Lệnh doctor bắt tay thật qua stdio và kiểm tra đủ tool/prompt.
Chuẩn bị map
Copy examples/anima-engine.manifest.json thành
Anima-Engine/animal-map.manifest.json, rồi nối nó với exporter thật.
Entity sinh học cần:
{
"species": "emperor_penguin",
"biomeId": "polar-coast",
"environment": {
"medium": "saltwater",
"submerged": true
}
}
Loài riêng của dự án khai báo thêm ecology.allowedBiomes, allowedMedia và khoảng
temperatureC. Schema đầy đủ ở schemas/animal-map-manifest.schema.json.
Nên xuất các camera cố định:
overview.pngnavigation.pngcollision.pnglighting.pngspawn.pngwater.pngbiome-transition.pngecosystem.png
Giữ seed, camera pose, prompt và export settings giống nhau giữa các iteration.
Teamwork Preview
Chọn Gemini 3.6 Flash, gõ /teamwork-preview, rồi dùng
docs/TEAMWORK_PROMPT.md. Các workstream:
- Geometry & Collision
- Navigation & Gameplay
- Ecology & World Coherence
- Visual & Lighting
- Integrator
Teamwork Preview dùng quota lớn; review theo từng biome/chunk thay vì giao toàn bộ lục địa trong một lượt.
Cơ sở thiết kế
- WorldGen: panorama 360°, depth, mesh/3DGS.
- Infinigen: procedural seed, camera và ground-truth buffers.
- HY-World 2.0: panorama, obstacle-aware trajectory, world expansion và reconstruction alignment.
MCP không sao chép hoặc chạy các model nặng này; nó áp dụng quality gate phù hợp cho Three.js/React Three Fiber và Rust ECS của Anima Engine.
Phát triển
npm run check
npm run ci
npm run inspect
check: build và chạy toàn bộ test.ci: build, test và audit production dependencies.inspect: mở MCP Inspector.
Giới hạn
- MCP nhìn ảnh đã capture; chưa tự điều khiển camera trong ứng dụng.
- Manifest cần exporter cập nhật để phản ánh scene thật.
- Navigation topology không thay thế kiểm tra slope/clearance bằng dữ liệu hoặc ảnh debug.
- Server hiện dùng stdio local. Remote deployment cần Streamable HTTP và authentication.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.