Canvas3d
FreeNot checkedEnables AI agents to create, render, and validate 3D scenes, 2D art, and games in HTML canvas using Three.js, WebGL, or Canvas 2D, with multi-angle screenshots,
About
Enables AI agents to create, render, and validate 3D scenes, 2D art, and games in HTML canvas using Three.js, WebGL, or Canvas 2D, with multi-angle screenshots, structured validation reports, and interactive playtesting.
README
Servidor MCP que dá a agentes de IA olhos e instrumentos para criar arte e jogos em <canvas> HTML: modelos 3D (Three.js, WebGL puro, Canvas 2D por software), ilustração 2D, UI de jogos, pixel art e jogos 2D/3D jogáveis (com playtest automatizado). Suporta projetos multi-arquivo (a pasta do HTML de entrada é servida inteira).
A IA escreve um arquivo HTML auto-contido; o servidor renderiza em Chromium headless e devolve:
render_scene— screenshots multi-ângulo (front/side/top/three-quarter ou ângulos custom, close-up viadistance_factor < 1) ou frames sequenciais de animação (animation_frames+frame_interval_ms). A IA passa a ver o que criou e itera.validate_scene— relatório JSON estruturado: erros de página/console, canvas em branco, e (com Three.js registrado) checks profundos do grafo de cena: objetos flutuando, sem luzes, fora do frustum, transform NaN, texturas sem UV, clipping de câmera etc. Para pixel art (window.__pix):ANTI_ALIASING(pixels borrados/fora da grade) ePALETTE_OVERFLOW. Cada issue vem com severidade e sugestão de correção.interact_scene— playtest: executa um roteiro de inputs (teclas seguradas, cliques, esperas) intercalado com screenshots e leituras dewindow.__state(), para a IA verificar que o gameplay funciona (player anda? pula? pontua?). Inclui estimativa de FPS.inspect_scene— dump da árvore de cena Three.js com bounding boxes em coordenadas de mundo, para raciocinar sobre posicionamento exato.get_guidelines— guias (workflow, ofício 3D geral, texturização, armadilhas por tecnologia, ilustração 2D + UI de jogos, pixel art).
Bibliotecas de helpers servidas em /__helpers/ para o HTML da IA:
| Lib | Para | Destaques |
|---|---|---|
three-helpers.js |
Three.js | register(), anchor(), mirrorX(), frameCamera(), threePointLights(), applyTexture() |
canvas3d.js |
Canvas 2D | mini-engine 3D por software (C3D): primitivas, câmera orbital, flat shading |
webgl-helpers.js |
WebGL puro | GLH: shaders prontos, malhas com UVs, mat4, orbitCamera, upload de texturas |
texture-helpers.js |
todas | TEX: texturas procedurais (wood, brick, marble, noise, bump...) sem rede |
draw2d.js |
ilustração 2D / UI | D2D: camadas com transform, formas/gradientes/sombras, UI de jogos (panel, healthBar, button), ticker de animação |
pixel-helpers.js |
pixel art | PIX: grade lógica exibida nítida, paletas retrô (Game Boy, PICO-8, NES...), Bresenham, flood fill, dithering, espelhamento, outline, sprites, animação por frames |
game2d.js |
jogos 2D | G2D: loop com timestep fixo, input com edge detection, entidades/tags, colisão AABB, tilemap por strings com moveEntity (física de plataforma), câmera follow/shake, tweens, partículas, cenas |
game3d.js |
jogos 3D | G3D: bootstrap de mundo (luzes + registro automático), character controller (WASD+pulo+gravidade), câmera 3ª pessoa, colisores AABB moveAndCollide, raycast pick, spawner |
Setup
npm install
npx playwright install chromium
Registrar no Claude Code
# escopo do projeto atual:
claude mcp add canvas3d -- npx tsx "C:\Users\use\Desktop\ESTUDO\3d canvas improve\src\index.ts"
# ou disponível em todos os projetos:
claude mcp add --scope user canvas3d -- npx tsx "$PWD\src\index.ts"
# para confirmar
claude mcp list
Depois peça, por exemplo: "usando as tools do canvas3d, crie um robô 3D em Three.js — leia get_guidelines('workflow') primeiro e itere com render/validate até ficar bom".
O loop que a IA segue
get_guidelines("workflow")→ convenções e snippets- escreve o HTML (com helpers, registrando
window.__sceneouwindow.__setView) render_scene→ olha todos os ângulosvalidate_scene→ corrige errors, depois warnings- repete até imagem + relatório ficarem bons
Desenvolvimento
npm test # vitest: unit + integração (Playwright real)
npm run typecheck # tsc --noEmit
npx tsx scripts/smoke-render.ts examples/good-threejs-robot.html # render direto, salva JPGs
npx tsx scripts/smoke-mcp.ts # smoke da camada MCP via stdio
Estrutura: src/ (servidor MCP + pipeline Playwright + análise), src/probe/injected/ (scripts injetados na página), helpers/ (libs servidas ao HTML), guidelines/ (guias), examples/ (cenas boas + defects/ que disparam cada validador), tests/.
Notas de plataforma (descobertas empiricamente nesta máquina)
- WebGL headless funciona sem flags (SwiftShader). Override:
CANVAS3D_BROWSER_ARGS. - O primeiro contexto WebGL criado logo após o launch do browser é perdido (corrida de init do processo GPU). Mitigado por warmup no launch + reload automático da página quando o snapshot detecta contexto perdido.
- Canvas WebGL "render-once" pode capturar em branco (buffer descartado após present). O probe força
preserveDrawingBuffer: truee o servidor chamawindow.__redrawantes de capturar.
Installing Canvas3d
This server has no published package — it is built from source. Open the repository and follow its README.
▸ github.com/eduardosm123/mcp-3d-llmFAQ
Is Canvas3d MCP free?
Yes, Canvas3d MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.
Does Canvas3d need an API key?
No, Canvas3d runs without API keys or environment variables.
Is Canvas3d hosted or self-hosted?
Self-hosted: the server runs locally on your machine via the install command above.
How do I install Canvas3d in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?
Open Canvas3d on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.
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