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
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。