Unity Editor를 위한 가장 진보된 MCP 서버

Unity Editor를 위한 가장 진보된 MCP 서버

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Funplay MCP for Unity는 MIT 라이선스를 따르는 Unity Editor MCP (Model Context Protocol) 서버로, Claude Code, Cursor, LM Studio, Windsurf, Codex, VS Code Copilot과 같은 AI 어시스턴트가 실행 중인 Unity 프로젝트 내부에서 직접 작동할 수 있게 해줍니다.

당신의 게임을 한 문장으로 설명하세요 — Funplay MCP for Unity가 제공하는 씬 생성 (Scene creation), 스크립트 생성 (Script generation), 런타임 검증 (Runtime validation), 입력 시뮬레이션 (Input simulation), 성능 분석 (Performance analysis), 그리고 에디터 자동화 (Editor automation)를 위한 91개의 내장 도구를 통해 AI 어시스턴트가 Unity에서 직접 구축합니다.

"10x10 그리드, 음식 생성, 점수 UI, 게임 오버 화면이 있는 스네이크 게임을 만들어줘" — 당신의 AI 어시스턴트는 Funplay MCP for Unity를 통해 이 작업을 처리합니다: 단 하나의 프롬프트만으로 씬을 생성하고, 모든 스크립트를 작성하며, UI를 설정하고, 게임 로직을 구성합니다.

16초 데모 — AI가 3D 모델을 생성하고 이를 씬에 엔드투엔드(End-to-end)로 통합합니다. HD MP4로 시청하세요.

빠르게 연결하고 싶다면 다음 세 가지를 수행하세요:

Git URL을 통해 Unity 패키지 설치
Funplay > MCP Server 실행
내장된 원클릭 클라이언트 설정 (One-click client configuration) 사용

Unity에서 Window → Package Manager → + → Add package from git URL로 이동하세요:

💡 클론(Clone)하거나 설치하기 전에, GitHub에서 ⭐를 눌러주시면 정말 감사하겠습니다.

서버를 시작하려면 Menu: Funplay → MCP Server를 선택하세요.

서버는 기본적으로 http://127.0.0.1:8765/에서 시작됩니다.

core 또는 full 모드에 의해 노출되는 정확한 도구들을 편집하고 싶다면 Funplay → Tool Exposure를 여세요.

문제 해결(Troubleshooting) 중에 플러그인 디버그 로깅 (Plugin debug logging)을 조정해야 한다면 Funplay → Plugin Settings를 여세요.

먼저 Funplay > MCP Server 창에 있는 내장 One-Click MCP Configuration을 사용하세요.

대상 클라이언트를 선택하고 Configure를 클릭하면, 패키지가 권장되는 MCP 설정 항목을 자동으로 작성해 줍니다.

Claude Code, Cursor, 그리고 Codex의 경우, Configure + Skills를 클릭하여 기본 프로젝트 MCP 워크플로우 스킬 (workflow skill)도 함께 설치하세요.

현재 Unity 프로젝트에 특화된 AI 가이드를 원한다면, Funplay → Project Skills를 열어 지원되는 플랫폼을 선택하고 기본 unity-mcp-workflow 스킬을 설치하세요.

설정 파일을 수동으로 편집하는 것을 선호한다면, 아래의 예시들을 대체 참조용으로 사용하세요:

Claude Code / Claude Desktop

{
"mcpServers": {
"funplay": {
...

Cursor

{
"mcpServers": {
"funplay": {
...

LM Studio

LM Studio의 mcp.json 위치는 버전과 플랫폼에 따라 다를 수 있습니다. LM Studio 내의 Program > Install > Edit mcp.json을 사용하는 것을 권장합니다. Funplay의 원클릭 Configure 버튼은 LM Studio의 lmstudio://add_mcp 링크를 열며, 경로를 추측하여 생성하는 대신 기존 설정 파일이 이미 존재하는 경우에만 해당 파일을 업데이트합니다.

{
"mcpServers": {
"funplay": {
...

VS Code

{
"servers": {
"funplay": {
...

Trae

{
"mcpServers": {
"funplay": {
...

Kiro

{
"mcpServers": {
"funplay": {
...

Codex

[mcp_servers.funplay]
url = "http://127.0.0.1:8765/"

Windsurf

사용 중인 로컬 Windsurf 버전이 다른 MCP 설정 형식을 요구하지 않는 한, Cursor와 동일한 JSON 구조를 사용하세요.

AI 클라이언트를 열고 먼저 몇 가지 안전한 요청을 시도해 보세요:

"get_scene_info를 호출하고 어떤 씬이 열려 있는지 알려줘."
"unity://project/context를 읽고 현재 에디터 상태를 요약해줘."
"execute_code를 사용하여 활성화된 씬 이름을 반환해줘."

이 요청들이 작동한다면, MCP 서버, 리소스 (resources), 그리고 주요 실행 도구 (execution tool)가 올바르게 연결된 것입니다.

AI 클라이언트를 열고 다음을 시도해 보세요: "5개의 떠 있는 플랫폼이 있는 3D 플랫폼 게임 레벨을 만들어줘"

이 패키지는 **에디터 전용 (Editor-only)**입니다. 빌드된 게임에는 런타임 컴포넌트 (runtime components)를 추가하지 않습니다.
MCP 서버는 기본적으로 http://127.0.0.1:8765/에서 시작됩니다.
로컬 MCP 서버 설정은 UserSettings/FunplayMcpSettings.json에 저장됩니다.
패키지는 기본적으로 core

AI 클라이언트의 도구 목록 노이즈를 줄이기 위한 MCP 도구 프로필(tool profile).

core 프로필은 현재 execute_code를 중심으로 플레이 모드 제어, 입력 시뮬레이션, 스크린샷, 성능 검사, 로그, 컴파일 확인, 구조화된 오브젝트 위치 및 컴포넌트 편집, 에디터 선택 / 프리팹 스테이지(prefab-stage) 상태, 그리고 마찰이 적은 폴백(fallback) 수단으로서의 execute_menu_item을 포함한 29개의 고신호(high-signal) 도구를 노출합니다. 91개의 모든 도구를 노출하려면 MCP Server 창에서 full로 전환하십시오. execute_code 안전 점검(safety checks) 및 더 엄격한 파일 시스템 가드(filesystem guard)는 MCP Server 창에서 기본적으로 활성화되어 있습니다. 이 가드는 명백히 파괴적인 코드 조각, 광범위한 System.IO 쓰기, 원시 파일 스트림(raw file streams), 그리고 절대/사용자/시스템/경로 탐색(traversal) 경로를 차단하지만, 완전한 샌드박스(sandbox)는 아닙니다. 클라이언트는 선택 사항인 safety_checks 인자를 사용하여 호출 시마다 기본 설정을 재정의할 수 있습니다.

플러그인 디버그 로깅은 기본적으로 꺼져 있으며 Funplay > Plugin Settings에서 활성화할 수 있습니다. 경고와 오류는 항상 Unity Console에 기록됩니다.
노출된 모든 MCP 도구는 직접 실행됩니다. 별도의 승인 토글은 없습니다.
Menu: Funplay > Check for Updates를 통해 Git 설치를 제자리에서 새로고침하거나 최신 unitypackage를 자동으로 다운로드하고 가져올 수 있습니다.

— 풍부한 에디터/런타임 오케스트레이션(orchestration)을 위해 하나의 인메모리(in-memory) C# 실행 도구에 최적화되어 있습니다. 자세한 내용은 아래의 execute_code First execute_code: In-Memory C# Execution을 참조하십시오.

기본 안전 점검 (Default Safety Checks)
— execute_code에는 이제 호출 시 인자를 명확하게 노출하지 않는 클라이언트를 위한 더 엄격한 파일 시스템 가드를 포함하여, 지속적으로 기본 활성화되는 안전 토글이 적용됩니다.

플레이 모드 자동화 (Play Mode Automation)
— 동일한 MCP 세션에서 플레이 모드 진입, 키보드/마우스 입력 시뮬레이션, 스크린샷 캡처, 로그 검사 및 동작 검증을 수행합니다.

내장된 프로젝트 컨텍스트 (Project Context Built In)
— 프로젝트 상태, 활성 씬(scene), 선택 항목, 컴파일, 콘솔 출력 및 MCP 상호 작용 기록에 대한 라이브 리소스를 노출합니다.

기본적으로 집중형, 필요할 때 전체형 (Focused by Default, Full When Needed)
— core는 압축된 고신호 도구 세트를 노출하며, full은 모든 도구를 제공합니다.

모든 91개 도구 노출

단일 Unity 패키지— 별도의 승인 UI가 필요 없으며, 클릭해야 하는 외부 데몬이 없고, Unity 측 플러그인 자체에 Python 요구 사항이 없습니다.

확장 가능 (Extensible)— 속성 기반 탐색(attribute-based discovery)을 통해 커스텀 도구를 추가하거나, 필요할 때 Unity를 외부 MCP 서비스에 연결할 수 있습니다.

91개의 내장 도구— 20개 모듈에 걸쳐 씬 편집(Scene editing), 에셋(assets), 스크립트(scripts), 플레이 모드 제어(play mode control), 스크린샷(screenshots), 성능 분석(performance analysis), 프롬프트(prompts), 리소스(resources), 구조화된 오브젝트 위치 찾기(structured object location), SerializedObject 기반 컴포넌트 편집(SerializedObject-based component editing), 에디터 상태 검사(editor-state inspection), 메뉴 항목 폴백(menu-item fallback), 그리고 에디터 자동화(editor automation)를 제공합니다.

구조화된 반환값 (Structured Returns)— 도구는 instanceId를 반환하며, {success, message, data} 형태의 JSON을 제공합니다. 안정적인 instanceId 필드를 통해 에이전트가 이름을 다시 확인(re-resolving)할 필요 없이 by_id 호출을 안정적으로 체이닝(chaining)할 수 있습니다.

새로운 스니펫 템플릿— 자동 실행 취소(auto-Undo) 기능(execute_code를 위한 IFunplayCommand, ctx.RegisterObjectCreation/Modification/DestroyObject), 구조화된 로그(ctx.Log/LogWarning/LogError), 그리고 에이전트에게 반환되는 추적된 변경 로그(tracked changelog)를 포함합니다.

리소스 및 프롬프트 (Resources & Prompts)— 실시간 프로젝트 컨텍스트(Live project context), 씬/선택/에러 리소스(scene/selection/error resources), 리소스 템플릿(resource templates), 그리고 재사용 가능한 워크플로 프롬프트(reusable workflow prompts)를 제공합니다.

입력 시뮬레이션 및 스크린샷 (Input Simulation + Screenshots)— 키보드/마우스 시뮬레이션으로 플레이 모드를 구동하고, 게임/씬 캡처를 통해 결과를 확인합니다.

내장 업데이트 (Built-in Updating)— Unity 메뉴에서 업데이트를 확인하고, Git 패키지를 다시 가져오거나 최신 unitypackage를 자동으로 임포트합니다.

원클릭 클라이언트 설정 (One-Click Client Configuration)— Unity 창에서 Claude Code, Cursor, LM Studio, VS Code, Kiro, Trae, Codex 및 유사한 클라이언트를 위한 MCP 설정 항목을 직접 생성합니다.

도구 노출 제어 (Tool Exposure Control)— core 및 full 모드에서 노출되는 정확한 도구들을 편집할 수 있습니다.

프로젝트 스킬 관리자 (Project Skills Manager)— 지원되는 AI 클라이언트를 위한 프로젝트 수준의 스킬을 구성하며, 현재 기본값인 unity-mcp-workflow를 설치합니다.

skill플러그인 설정 (Plugin Settings)— MCP 연결 또는 도구 실행(tool execution) 문제를 해결할 때 상세한 플러그인 디버그 로깅(verbose plugin debug logging)을 활성화합니다.
벤더 불가지론 (Vendor Agnostic)— MCP를 지원하는 모든 AI 클라이언트와 함께 작동합니다: Claude Code, Cursor, LM Studio, Windsurf, Codex, VS Code Copilot 등.

execute_code

은 Funplay MCP for Unity의 핵심입니다. 이를 통해 AI는 C# 코드 스니펫(snippet)을 작성하고, 이를 메모리 내에서 (in memory) 컴파일한 다음, 에디터 스레드(editor thread)에서 실행할 수 있습니다. 즉, 에이전트는 디스크에 어떠한 파일도 작성하지 않고도 전체 Unity Editor 및 런타임 API 표면(API surface)에 접근할 수 있습니다.

제로-풋프린트 컴파일 (Zero-footprint compilation)— 스니펫은 CodeDom을 통해 메모리 내 어셈블리(in-memory assembly)로 컴파일되며 리플렉션(reflection)에 의해 실행됩니다. Assets/ 폴더 아래에 .cs 파일이 작성되지 않으며, 도메인 재로드(domain reload)가 트리거되지 않고, 스니펫 자체가 수행하는 작업 외에는 프로젝트 상태를 건드리지 않습니다.

실행 전 에디터 준비 완료 (Editor-ready before it runs)— 각 호출은 AssetDatabase를 새로 고치고, 스니펫을 컴파일하기 전에 대기 중인 모든 컴파일이 완료될 때까지 기다리므로, 별도의 request_recompile 없이도 외부 파일 수정 사항이 자동으로 반영됩니다.

자동 실행 취소(Auto-Undo) + 구조화된 로그 (권장 템플릿)— IFunplayCommand를 구현하고 주입된 ExecutionContext를 사용하면, 생성/수정/삭제된 모든 오브젝트가 에디터의 실행 취소(Undo)에 참여하게 되며, 변경 로그(changelog)가 에이전트에게 반환됩니다.

using UnityEngine;
using UnityEditor;
using Funplay.Editor.Tools.Helpers;
...

응답에는 { logs, created, modified, destroyed, returnValue }가 포함되어 있어, 에이전트는 씬(scene)을 다시 쿼리하지 않고도 정확히 무엇이 변경되었는지 확인할 수 있습니다.

레거시 템플릿(public static string Run())도 여전히 지원됩니다. 이는 구조화된 추적이 과도한 일회성 검사 스니펫(one-off inspection snippets)에 유용합니다.

execute_code를 사용할 때 vs 특화된 도구를 사용할 때 —

execute_code

여러 단계의 오케스트레이션 (orchestration), 새로운 읽기 작업, 그리고 5~10개의 좁은 도구 호출 (tool calls)을 체이닝하는 것이 하나의 스니펫 (snippet)보다 더 소란스러울 수 있는 상황에서 execute_code가 빛을 발합니다. 단일 필드 컴포넌트 편집, 단순한 선택 변경, 또는 기존 도구로 처리 가능한 모든 작업에 대해서는 전용 도구 (dedicated tool)를 선호하십시오. LLM이 호출하기에 더 저렴하고 검증하기가 더 쉽습니다. 아래 표는 이 저장소(repository)를 GitHub에 공개된 Coplay의 오픈 소스 unity-mcp 저장소의 동작 방식과 비교한 것입니다.

영역	Unity를 위한 Funplay MCP	Coplay `unity-mcp`
Unity 측 아키텍처 (architecture)	HTTP MCP 서버가 내장된 임베디드 Unity Editor 패키지	Unity 브리지 (bridge) 및 로컬 Python MCP 서버
...	브리지를 통해 노출되는 광범위한 `manage_*` 도구 제품군
기본 도구 노출	선택적 `full` 확장이 가능한 컴팩트한 `core` 프로필	공개 문서에서는 항상 사용 가능한 광범위한 도구 표면 (tool surface)을 강조함
내장된 컨텍스트 모델 (context model)	프로젝트 리소스, 리소스 템플릿, 워크플로우 프롬프트, 상호작용 기록	공개 README는 도구 제품군과 브리지/서버 워크플로우를 강조함
플레이 모드 검증 (validation)	패키지 내에 내장된 플레이 모드 제어, 스크린샷, 로그 및 입력 시뮬레이션	공개 README는 광범위한 Unity 관리 및 자동화 도구를 강조함
포지셔닝 (Positioning)	AI 기반 에디터 제어를 위한 가볍고 직접적인 MIT 라이선스 Unity MCP 서버	Python 기반 서버 설정과 함께 Coplay에서 유지 관리하는 기능이 풍부한 Unity 브리지

Coplay 열의 출처: CoplayDev/unity-mcp

아래 표는 이 저장소를 Unity Technologies의 공식 com.unity.ai.assistant 패키지 (2026-05 기준 v2.7.0-pre.2)와 비교한 것입니다.

영역	Funplay MCP for Unity	Unity AI Assistant
최소 Unity 버전	2022.3	6000.3 (Unity 6 전용)
...	~15개의 MCP 도구 (대부분 `Manage*` 계열)
범용 탈출구 (Generic escape hatch)	`execute_code` — CodeDom 인메모리 컴파일, `IFunplayCommand` + 실행 취소 (Undo), 샌드박스 없음 (클라이언트 측 승인)	`RunCommand` — 네임스페이스 블랙리스트 샌드박스
플레이 모드 검증 (Play mode validation)	전체 루프: 진입 / 입력 시뮬레이션 / 캡처 / 로그 읽기 / 종료	진입/종료만 가능; 입력 시뮬레이션 불가
에셋 생성기 (Asset generators)	내장되지 않음 (`execute_code`를 통해 외부 API 구성)	네이티브 이미지 / 메시 (Mesh) / PBR / 사운드 / 애니메이션 생성기
주요 클라이언트 모델	사용자가 원하는 모든 MCP 클라이언트 사용 가능 (Claude Code / Cursor / LM Studio / Codex / VS Code)	내장 채팅창 + 게이트웨이를 통한 Claude/Gemini용 ACP
오프라인 지원 여부	도구 호출(tool calls)은 가능 (추론은 선택한 클라이언트에 따라 다름)	불가 (추론을 위해 Unity Cloud 필요)

두 방식에 대한 상세한 비교는 Funplay Unity MCP vs Unity AI Assistant 상세 비교(중문)를 참조하십시오.

현재 오픈 소스 패키지는 네 가지 고가치 기능 레이어를 노출합니다:

도구 (Tools)— full 모드에서 총 91개, core 모드에서 29개의 특화된 도구

주요 실행 (Primary execution)— 풍부한 에디터/런타임 오케스트레이션을 위한 execute_code

프롬프트 (Prompts)— fix_compile_errors, runtime_validation, create_playable_prototype과 같은 워크플로우 프롬프트

리소스 (Resources)— 프로젝트 컨텍스트, 씬(Scene) 요약, 선택 상태, 컴파일 에러, 콘솔 에러, MCP 상호작용 기록, 그리고 씬 오브젝트, 컴포넌트, 에셋 경로를 위한 리소스 템플릿