RenderDoc MCP Server
Enables AI assistants to access RenderDoc capture data and assist in graphics debugging via a file-based IPC bridge.
README
RenderDoc MCP Server
RenderDoc UI拡張機能として動作するMCPサーバー。AIアシスタントがRenderDocのキャプチャデータにアクセスし、グラフィックスデバッグを支援する。
アーキテクチャ
Claude/AI Client (stdio)
│
▼
MCP Server Process (Python + FastMCP 2.0)
│ File-based IPC (%TEMP%/renderdoc_mcp/)
▼
RenderDoc Process (Extension)
RenderDoc内蔵のPythonにはsocketモジュールがないため、ファイルベースのIPCで通信を行う。
セットアップ
1. RenderDoc拡張機能のインストール
python scripts/install_extension.py
拡張機能は %APPDATA%\qrenderdoc\extensions\renderdoc_mcp_bridge にインストールされる。
2. RenderDocで拡張機能を有効化
- RenderDocを起動
- Tools > Manage Extensions
- "RenderDoc MCP Bridge" を有効化
3. MCPサーバーのインストール
uv tool install
uv tool update-shell # PATHに追加
シェルを再起動すると renderdoc-mcp コマンドが使えるようになる。
Note:
--editableを付けると、ソースコードの変更が即座に反映される(開発時に便利)。 安定版としてインストールする場合はuv tool install .を使用。
4. MCPクライアントの設定
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に追加:
{
"mcpServers": {
"renderdoc": {
"command": "renderdoc-mcp"
}
}
}
Claude Code
.mcp.json に追加:
{
"mcpServers": {
"renderdoc": {
"command": "renderdoc-mcp"
}
}
}
使い方
- RenderDocを起動し、キャプチャファイル (.rdc) を開く
- MCPクライアント (Claude等) から RenderDoc のデータにアクセス
MCPツール一覧
| ツール | 説明 |
|---|---|
get_capture_status |
キャプチャの読み込み状態を確認 |
get_draw_calls |
ドローコール一覧を階層構造で取得 |
get_draw_call_details |
特定のドローコールの詳細情報を取得 |
get_shader_info |
シェーダーのソースコード・定数バッファの値を取得 |
get_buffer_contents |
バッファの内容を取得 (Base64) |
get_texture_info |
テクスチャのメタデータを取得 |
get_texture_data |
テクスチャのピクセルデータを取得 (Base64) |
get_pipeline_state |
パイプライン状態を取得 |
使用例
ドローコール一覧の取得
get_draw_calls(include_children=true)
シェーダー情報の取得
get_shader_info(event_id=123, stage="pixel")
パイプライン状態の取得
get_pipeline_state(event_id=123)
テクスチャデータの取得
# 2Dテクスチャのmip 0を取得
get_texture_data(resource_id="ResourceId::123")
# 特定のmipレベルを取得
get_texture_data(resource_id="ResourceId::123", mip=2)
# キューブマップの特定の面を取得 (0=X+, 1=X-, 2=Y+, 3=Y-, 4=Z+, 5=Z-)
get_texture_data(resource_id="ResourceId::456", slice=3)
# 3Dテクスチャの特定の深度スライスを取得
get_texture_data(resource_id="ResourceId::789", depth_slice=5)
バッファデータの部分取得
# バッファ全体を取得
get_buffer_contents(resource_id="ResourceId::123")
# オフセット256から512バイト取得
get_buffer_contents(resource_id="ResourceId::123", offset=256, length=512)
要件
- Python 3.10+
- uv
- RenderDoc 1.20+
Note: 動作確認はWindows + DirectX 11環境でのみ行っています。 Linux/macOS + Vulkan/OpenGL環境でも動作する可能性がありますが、未検証です。
ライセンス
MIT
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
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.