canvas3d-mcp
Enables AI agents to create, render, and validate 3D scenes, 2D art, and games in HTML canvas using Three.js, WebGL, or Canvas 2D, with multi-angle screenshots, structured validation reports, and interactive playtesting.
README
canvas3d-mcp
Servidor MCP que dá a agentes de IA olhos e instrumentos para criar arte e jogos em <canvas> HTML: modelos 3D (Three.js, WebGL puro, Canvas 2D por software), ilustração 2D, UI de jogos, pixel art e jogos 2D/3D jogáveis (com playtest automatizado). Suporta projetos multi-arquivo (a pasta do HTML de entrada é servida inteira).
A IA escreve um arquivo HTML auto-contido; o servidor renderiza em Chromium headless e devolve:
render_scene— screenshots multi-ângulo (front/side/top/three-quarter ou ângulos custom, close-up viadistance_factor < 1) ou frames sequenciais de animação (animation_frames+frame_interval_ms). A IA passa a ver o que criou e itera.validate_scene— relatório JSON estruturado: erros de página/console, canvas em branco, e (com Three.js registrado) checks profundos do grafo de cena: objetos flutuando, sem luzes, fora do frustum, transform NaN, texturas sem UV, clipping de câmera etc. Para pixel art (window.__pix):ANTI_ALIASING(pixels borrados/fora da grade) ePALETTE_OVERFLOW. Cada issue vem com severidade e sugestão de correção.interact_scene— playtest: executa um roteiro de inputs (teclas seguradas, cliques, esperas) intercalado com screenshots e leituras dewindow.__state(), para a IA verificar que o gameplay funciona (player anda? pula? pontua?). Inclui estimativa de FPS.inspect_scene— dump da árvore de cena Three.js com bounding boxes em coordenadas de mundo, para raciocinar sobre posicionamento exato.get_guidelines— guias (workflow, ofício 3D geral, texturização, armadilhas por tecnologia, ilustração 2D + UI de jogos, pixel art).
Bibliotecas de helpers servidas em /__helpers/ para o HTML da IA:
| Lib | Para | Destaques |
|---|---|---|
three-helpers.js |
Three.js | register(), anchor(), mirrorX(), frameCamera(), threePointLights(), applyTexture() |
canvas3d.js |
Canvas 2D | mini-engine 3D por software (C3D): primitivas, câmera orbital, flat shading |
webgl-helpers.js |
WebGL puro | GLH: shaders prontos, malhas com UVs, mat4, orbitCamera, upload de texturas |
texture-helpers.js |
todas | TEX: texturas procedurais (wood, brick, marble, noise, bump...) sem rede |
draw2d.js |
ilustração 2D / UI | D2D: camadas com transform, formas/gradientes/sombras, UI de jogos (panel, healthBar, button), ticker de animação |
pixel-helpers.js |
pixel art | PIX: grade lógica exibida nítida, paletas retrô (Game Boy, PICO-8, NES...), Bresenham, flood fill, dithering, espelhamento, outline, sprites, animação por frames |
game2d.js |
jogos 2D | G2D: loop com timestep fixo, input com edge detection, entidades/tags, colisão AABB, tilemap por strings com moveEntity (física de plataforma), câmera follow/shake, tweens, partículas, cenas |
game3d.js |
jogos 3D | G3D: bootstrap de mundo (luzes + registro automático), character controller (WASD+pulo+gravidade), câmera 3ª pessoa, colisores AABB moveAndCollide, raycast pick, spawner |
Setup
npm install
npx playwright install chromium
Registrar no Claude Code
# escopo do projeto atual:
claude mcp add canvas3d -- npx tsx "C:\Users\use\Desktop\ESTUDO\3d canvas improve\src\index.ts"
# ou disponível em todos os projetos:
claude mcp add --scope user canvas3d -- npx tsx "$PWD\src\index.ts"
# para confirmar
claude mcp list
Depois peça, por exemplo: "usando as tools do canvas3d, crie um robô 3D em Three.js — leia get_guidelines('workflow') primeiro e itere com render/validate até ficar bom".
O loop que a IA segue
get_guidelines("workflow")→ convenções e snippets- escreve o HTML (com helpers, registrando
window.__sceneouwindow.__setView) render_scene→ olha todos os ângulosvalidate_scene→ corrige errors, depois warnings- repete até imagem + relatório ficarem bons
Desenvolvimento
npm test # vitest: unit + integração (Playwright real)
npm run typecheck # tsc --noEmit
npx tsx scripts/smoke-render.ts examples/good-threejs-robot.html # render direto, salva JPGs
npx tsx scripts/smoke-mcp.ts # smoke da camada MCP via stdio
Estrutura: src/ (servidor MCP + pipeline Playwright + análise), src/probe/injected/ (scripts injetados na página), helpers/ (libs servidas ao HTML), guidelines/ (guias), examples/ (cenas boas + defects/ que disparam cada validador), tests/.
Notas de plataforma (descobertas empiricamente nesta máquina)
- WebGL headless funciona sem flags (SwiftShader). Override:
CANVAS3D_BROWSER_ARGS. - O primeiro contexto WebGL criado logo após o launch do browser é perdido (corrida de init do processo GPU). Mitigado por warmup no launch + reload automático da página quando o snapshot detecta contexto perdido.
- Canvas WebGL "render-once" pode capturar em branco (buffer descartado após present). O probe força
preserveDrawingBuffer: truee o servidor chamawindow.__redrawantes de capturar.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
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.