NVIDIA Isaac Sim, Lab, OpenUSD ve benzeri araçları doğal dil ile kontrol etmenizi sağlayan bir MCP Server ve extension.
Claude Desktop config.json'a ekle
{
"mcpServers": {
"omni-mcp-isaac-sim-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"isaac_sim_mcp"
]
}
}
} Kaynak kodu al ve yerel olarak çalıştır
git clone https://github.com/omni-mcp/isaac-sim-mcp.git ~/.mcp/isaac-sim-mcp
cd ~/.mcp/isaac-sim-mcp MCP Sunucusu ve uzantısı, Model Context Protocol (MCP) çerçevesini kullanarak NVIDIA Isaac Sim üzerinde doğal dil kontrolünü etkinleştirerek, konuşmacı yapay zeka girdilerini kesin simülasyon manipülasyonuna dönüştürür. Bu genişletme, MCP ekosistemini somutlaştırılmış zeka uygulamalarıyla birleştirir.
cd ~/Documents
git clone https://github.com/omni-mcp/isaac-sim-mcp
Isaac Sim uzantı klasörü proje klasörünüze işaret etmelidir:
~/Documents/isaac-sim-mcpisaac.sim.mcp_extension# Isaac Simülasyonunda uzantıyı etkinleştirin
# Isaac Sim kurulum dizinine cd yapın
# --/persistent/isaac/asset_root/default="<your asset location>" ile yerel varlıklar kökünü değiştirebilirsiniz
# Varsayılan olarak bir AWS demeti, ör. --/persistent/isaac/asset_root/default="/share/Assets/Isaac/4.2"
# Beaver3d ve NVIDIA için API KEY'i ayarlayın
export BEAVER3D_MODEL=<your beaver3d model name>
export export ARK_API_KEY=<Your Bearver3D API Key>
export NVIDIA_API_KEY="<your nvidia api key and apply it from https://ngc.nvidia.com/signout>"
cd ~/.local/share/ov/pkg/isaac-sim-4.2.0
./isaac-sim.sh --ext-folder /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/ --enable isaac.sim.mcp_extension
Uzantının başarıyla başladığını doğrulayın. Çıktı şöyle görünmelidir:
[7.160s] [ext: isaac.sim.mcp_extension-0.1.0] startup
trigger on_startup for: isaac.sim.mcp_extension-0.1.0
settings: {'envPath': '/home/ubuntu/.local/share/ov/data/Kit/Isaac-Sim/4.2/pip3-envs/default', 'archiveDirs': {}, 'installCheckIgnoreVersion': False, 'allowOnlineIndex': True, 'tryUpgradePipOnFirstUse': False}
Server thread startedIsaac Sim MCP server started on localhost:8766
Uzantı varsayılan olarak localhost:8766 üzerinde dinlemelidir.
uv pip install "mcp[cli]"
uv run /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py
~/Documents/isaac-sim-mcp klasörünü açın{
"mcpServers": {
"isaac-sim": {
"command": "uv run /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py"
}
}
}
MCP Sunucusunu geliştirmek için MCP denetçisini başlatın:
uv run mcp dev ~/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py
Hata ayıklama sayfasını http://localhost:5173 üzerinden ziyaret edebilirsiniz
Not: İstem yazmadan önce sohbet iletişim kutusunun sol üst köşesinde Agent moduna geçin ve daha iyi kodlama için sonnet 3.7'yi seçin.
# Robotları oluşturun ve aydınlatmayı iyileştirin
create 3x3 frankas robots in these current stage across location [3, 0, 0] and [6, 3, 0]
always check connection with get_scene_info before execute code.
add more light in the stage
# Belirli konumlara belirli robotlar ekleyin
create a g1 robot at [3, 9, 0]
add Go1 robot at location [2, 1, 0]
move go1 robot to [1, 1, 0]
# Bir satırda birden fazla robot oluşturun
acreate 3x3 frankas robots in these current stage across location [3, 0, 0] and [6, 3, 0]
always check connection with get_scene_info before execute code.
add more light in the stage
reference to g1.py to create an new g1 robot simulation and allow robot g1 walk straight from [0, 0, 0] to [3, 0, 0] and [3, 3, 0]
create more obstacles in the stage
Use following images to generate beaver 3d objects and place them into a grid area across [0, 0, 0] to [40, 40, 0] with scale [3, 3, 3]
<your image url here, could be multiple images urls>
search a rusty desk and place it at [0, 5, 0] with scale [3, 3, 3]
Isaac Sim MCP Uzantısı, Cursor AI'da doğal dil aracılığıyla erişilebilen birkaç özel araç sağlar. Bu araçlar, NVIDIA Isaac Sim'i basit komutlarla kontrol etmenizi ve manipüle etmenizi sağlar:
objects: Oluşturulacak nesnelerin listesi (her biri tür ve konumla)floor: Yer düzlemi oluşturulup oluşturulmayacağı (varsayılan: true)gravity: Yerçekimi yönü ve büyüklüğünü tanımlayan vektör (varsayılan: [0, -0.981, 0])scene_name: Sahne için ad (varsayılan: "physics_scene")robot_type: Oluşturulacak robot türü (seçenekler: "franka", "jetbot", "carter", "g1", "go1")position: [x, y, z] konum koordinatlarıomni_kit_command - Omni Kit komutu yürütür:
command: Yürütülecek Omni Kit komutu (ör. "CreatePrim")prim_type: Komut için ilkel tür (ör. "Sphere")execute_script - Isaac Sim'de rastgele Python kodu yürütür:
code: Yürütülecek Python koduget_scene_info ile bağlantıyı kontrol edincreate_physics_scene ile fizik sahne başlatıncreate_robot kullanınexecute_script kullanınKatkılar hoş karşılanır! Lütfen bir Pull Request göndermekten çekinmeyin.
Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır - ayrıntılar için LICENSE dosyasına bakın.
Aşağıda Isaac Sim MCP Uzantısının eylemde yapıldığı gösterimler verilmiştir:

GIF: Doğal dil komutlarını kullanarak simülasyona daha fazla robot ekleme
Daha yüksek kalitede video için MP4 sürümüne doğrudan erişebilirsiniz:
GitHub'da görüntülerken, MP4 dosyasını görüntülemek veya indirmek için yukarıdaki bağlantıya tıklayabilirsiniz.
Blender ile çalışmak için MCP sunucusu
AI görsel oluşturma ve düzenleme MCP sunucusu, 1.500+ küratörlü prompt kütüphanesi, akıllı prompt geliştirme ve multi-provider routing (yerel ComfyUI, MeiGen Cloud, OpenAI-uyumlu API'ler) ile gelir.
DaVinci Resolve için MCP server entegrasyonu, video düzenleme, renk grading, medya yönetimi ve proje kontrolü için güçlü araçlar sunuyor.
Manim kullanarak animasyonlar oluşturan yerel bir MCP sunucusu.
Kapsamlı ve doğru Bazi (Çin Astrolojisi) harita oluşturma ve analiz işlevselliği sunar
Video Jungle koleksiyonunuzdan Video Editlerini ekleyin, analiz edin, arayın ve oluşturun