dcc-cli-gateway

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通过 `dcc-mcp-cli` 命令行工具控制实时 DCC 主机(Maya、Blender、Houdini、Photoshop、3ds Max 以及自定义的 Studio 工具)。 针对 ClawHub、OpenClaw、Cursor、Claude 和支持 shell 的 Agent 主机:验证网关健康状态、列出已注册的 DCC 实例、搜索工具、检查 Schema、调用工具——全程无需直接编写或发送 MCP 请求。 若系统中未安装 `dcc-mcp-cli`,需先征得用户同意,再从 GitHub

DCC CLI 网关 — Agent Control Plane. 当代理主机可以运行 shell 命令并连接到 DCC- MCP 时使用此技能

功能概述

DCC CLI 网关 — Agent Control Plane. 当代理主机可以运行 shell 命令并连接到 DCC- MCP 时使用此技能是一项面向实际任务的技能,主要用于DCC- MCP 可以通过 dcc- mcp- cli 而不是 MCP JSON- RPC;CLI 包装了 : o. gatewa。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

DCC CLI 网关 — Agent 控制平面

当 Agent 宿主可执行 Shell 命令,且应通过 dcc-mcp-cli(而非 MCP JSON-RPC)连接至 DCC-MCP 时,请使用本技能。该 CLI 封装了网关 REST API,默认返回 JSON 格式响应。所附带的 Python 回退实现会发送 Accept: application/json 请求头,因为网关 REST API 本身现已将面向 Agent 的路由默认设为紧凑格式 TOON。

连接顺序如下:

  1. 若 dcc-mcp-cli 已存在于 PATH 中,则优先使用它。
  2. 若缺失,需先征得用户许可,再从 GitHub Releases 下载 dcc-mcp-cli。
  3. 若下载失败,则启用所附带的 Python 标准库 REST 回退机制。

可通过 OpenClaw/ClawHub 安装,或在克隆 dcc-mcp-core/skills/dcc-cli-gateway/ 后,将您的 Agent 指向此 SKILL.md 文件。

关键规则

场景 您必须
启动任意 DCC 任务前 首先运行 python scripts/dcc_gateway.py health 和 python scripts/dcc_gateway.py list
dcc-mcp-cli 缺失 在启用 --ensure-cli 前必须征得用户许可;若下载失败,允许回退至 Python REST 实现
资产清单返回 total == 0 立即中止;不得执行 search、describe 或 call
网关不可达 立即中止;向用户说明情况;并在排查前再次征得用户许可
用户尚未同意初始化设置 禁止安装软件包、编辑环境文件、启动 GUI 应用程序或写入配置
用户已批准初始化设置 遵循 references/ZERO_INSTANCES_CLI.md 中的指引
DCC 发生崩溃/重启后 重新运行 list 和 search;旧的 slug 可能已失效

配置

dcc-mcp-cli 及 Python 辅助脚本均从环境变量 DCC_MCP_BASE_URL 中读取网关 URL。

export DCC_MCP_BASE_URL="${DCC_MCP_BASE_URL:-http://127.0.0.1:9765}"
dcc-mcp-cli health
python scripts/dcc_gateway.py health

执行单次命令时:

python scripts/dcc_gateway.py --base-url http://127.0.0.1:9765 health

快速探测辅助脚本:

python3 scripts/check_cli.py
py -3 scripts/check_cli.py

支持的命令行参数: --base-url URL、--cli dcc-mcp-cli、--ensure-cli、--install-dir DIR、--pretty。

当用户同意下载 CLI 时:

# Linux / macOS
python3 scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list
vx python scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list

# Windows
py -3 scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list
vx python scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list

发布版本资源按平台自动选取:

平台 资源文件
Windows x86_64 dcc-mcp-cli-windows-x86_64.exe
Linux x86_64 dcc-mcp-cli-linux-x86_64
macOS Intel/Apple Silicon dcc-mcp-cli-macos-universal2

若 Python 不易定位,可先安装 vx,再通过 vx python 运行辅助脚本:

# Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/vx/main/install.sh | bash

# Windows PowerShell
powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/loonghao/vx/main/install.ps1 | iex"

步骤 0 — 强制性实例资产清点

每次开始工作,或用户启动/停止 DCC 宿主后,都必须执行以下命令:

python scripts/dcc_gateway.py health
python scripts/dcc_gateway.py list

解析 dcc-mcp-cli list 输出:

{
  "total": 1,
  "instances": [
    {
      "instance_id": "full-uuid",
      "instance_short": "a1b2c3d4",
      "dcc_type": "maya",
      "status": "available",
      "stale": false,
      "mcp_url": "http://127.0.0.1:8765/mcp"
    }
  ]
}

向用户汇报以下内容:

  1. total 值
  2. 按 dcc_type 分类统计的数量
  3. 所有 stale: true 的条目
  4. 您将要使用的具体 instance_id 或 instance_short

若 total == 0,请立即中止,并询问用户是否需要目标 DCC 的初始化设置指导。仅在获得明确许可后方可继续。

步骤 1 — 搜索工具

仅当资产清点结果显示至少一个非过期(non-stale)目标时,才可执行此步骤:

python scripts/dcc_gateway.py search --query sphere --dcc-type maya --limit 20

精确复制返回的 slug。网关 slug 示例:

maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere

切勿手动构造 slug。

步骤 2 — 描述工具 Schema

python scripts/dcc_gateway.py describe maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere

调用前请务必阅读 tool.inputSchema 及相关安全注解。

步骤 3 — 调用工具

python scripts/dcc_gateway.py call maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere 
  --json '{"radius":2.0}'

工具特定字段(如 code、file_path、radius 等)必须置于 --json 参数指定的 JSON 对象内部。除非 CLI 后续显式为其添加一级命令行标志,否则不得将其作为顶层 CLI 参数传入。

有关命令模式与常见错误,请参阅 references/CLI_CHEATSHEET.md。

本技能不使用的组件

  • MCP 的 tools/list、tools/call 或 resources/read
  • 原始 curl 工作流(仅在调试网关自身时例外)
  • 对 Maya/Blender/Houdini 的直接脚本编程

CLI 是首选的面向 Agent 的控制平面。Python 回退机制仅在 dcc-mcp-cli 下载失败后不可用时,才调用相同的网关 REST 接口。

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