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如何把 Pascal Editor 的 MCP 服务器嵌入自己的 Agent 框架：InMemory 实战指南

【免费下载链接】editorOpen-source 3D architectural editor with a local CLI, MCP tools, and practical workflows for humans and AI agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/editor93/editor

如果你正在自建 Agent 框架，希望模型能直接做 3D 建模，Pascal Editor 的@pascal-app/mcp包支持 InMemory 内嵌方式，把整个 MCP 服务器装进你的 Node/Bun 进程：不起子进程、不占端口、不依赖外部数据库，Agent 在同一次运行里就能建墙、开门窗、摆家具、撤销重做并导出 JSON。

拆成三个对象，一次说清进程内装配

MCP（Model Context Protocol）是一套让模型以标准方式调用工具、读取资源的协议，客户端和服务器之间靠"传输"通信。内嵌场景只需要三个对象，各管一事：

• SceneBridge：无头场景桥，直连@pascal-app/core的 Zustand store，所有变更走真实 store，所以撤销/重做天然可用。类比"接线板"——它把服务器接到真实车间，而不是模拟车间。
• createPascalMcpServer：服务器工厂，接收bridge、store等选项，返回装配好的McpServer。类比"装配线"——零件塞进去，成品拿出来。
• InMemoryTransport：内存传输对，createLinkedPair()返回两个端点，客户端与服务器各接一端即可对话。类比一根"电话线"——两头都在同一间屋子里。

三者组合的价值在于：stdio、HTTP、内存三种传输暴露的 tools / resources / prompts 完全一致，选内存方式只是省掉进程边界，因此同一套代码可以直接写进 Agent 框架的单测。

跑通最小链路，让 Agent 建起第一面墙

官方示例 embed-in-agent.ts 给了可直接运行的参考，核心就两段代码。

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js' import { InMemoryTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/inMemory.js' import { createPascalMcpServer, SceneBridge } from '@pascal-app/mcp' const bridge = new SceneBridge() bridge.loadDefault() // 预置 Site → Building → Level 三层结构 const server = createPascalMcpServer({ bridge }) // 按选项装配全部工具 const [srvT, cliT] = InMemoryTransport.createLinkedPair() // 一对相连端点 const client = new Client({ name: 'my-agent', version: '0.1.0' }) await Promise.all([server.connect(srvT), client.connect(cliT)])

loadDefault()在空 store 里种出 Site → Building → Level，实现细节见 scene-bridge.ts；createPascalMcpServer的装配顺序见 server.ts。连接完成后，调用工具就和调用本地函数一样：

const tools = await client.listTools() const scene = await client.callTool({ name: 'get_scene', arguments: {} }) // 查楼层 → 建 5 米墙 → 一步撤销 const levels = await client.callTool({ name: 'find_nodes', arguments: { type: 'level' } }) await client.callTool({ name: 'create_wall', arguments: { levelId, start: [0, 0], end: [5, 0] } }) await client.callTool({ name: 'undo', arguments: { steps: 1 } })

示例文件里还串了validate_scene校验与export_json导出，从查询到落盘一条链走完。

盘点工具清单，知道它替你做了什么

内嵌后你的 Agent 立刻拥有 30 余个建筑建模工具，全部经 Zod 校验，变更操作由 Zundo 捕获为单个可撤销步骤。分组速览：

完整参数与返回结构在 packages/mcp/README.md 的工具表里。除工具外，服务器还暴露了 5 个资源（如pascal://scene/current场景快照、pascal://agent/guide给 Agent 的建造规则）和 3 个提示模板（from_brief、iterate_on_feedback、renovation_from_photos），把"80㎡两居室"这类文字需求转成增量修改序列。

把工具表喂给 LLM，闭上 ReAct 环

内嵌的落点只有一个：工具调用在你的代码里路由。listTools()返回的就是 MCP 工具定义（名称、描述、输入 schema），可直接映射成 LLM 的 function-calling 格式；模型返回工具调用后，再喂回callTool()：

const llmCall = await llm.decide({ tools: tools.tools, message }) const result = await client.callTool({ name: llmCall.name, arguments: llmCall.args, }) // result 作为观察结果喂回 LLM，循环继续

为什么这样接：没有进程边界，"思考 → 调工具 → 读场景 → 再思考"可以发生在同一事件循环里，比 stdio 子进程少了进程启停与序列化开销，单测里也能秒级拉起完整客户端-服务器对跑。

拧动三个注入点，把扩展做进骨架

createPascalMcpServer的选项是官方预留的扩展位，类型定义见 server.ts：

• store：实现 SceneStore 接口（save/load/list/delete/rename等），注入后服务器自动注册save_scene、load_scene、list_scenes等持久化工具。包内置本地 SQLite 实现 createSceneStore，也可换成 Supabase 或自研库。场景：会话结束后把场景落盘，下次运行直接加载。
• executeTool：包装每一次工具调用，拿到name、AbortSignal和execute回调。场景：审计日志、耗时统计、按工具名做权限拦截。
• operations：替换整套场景操作层（operations/），工具不再走默认实现。场景：多场景协同、自定义提交策略或业务校验。

const server = createPascalMcpServer({ bridge, store: await createSceneStore(), // 本地 SQLite 持久化 executeTool: ({ name, execute }) => { console.log(`[audit] ${name}`) // 每次调用记一条审计 return execute() }, })

过一遍避坑清单，少走弯路

1. 坐标拿不准：Pascal 是右手系，X/Z 为地面平面、Y 朝上，长度单位米、旋转弧度，2D 平面点[x, z]直接映射世界坐标；拿不准时先读 coordinate-conventions-demo.md。
2. 写入报版本冲突：与编辑器共享数据目录时，MCP 写入会做版本检查，冲突返回live_sync_version_conflict——用load_scene重新加载再改。
3. 能力边界：export_glb依赖浏览器渲染器，无头模式返回not_implemented，改用export_json；视觉工具（analyze_floorplan_image等）要求客户端声明 sampling 能力，否则直接调用会失败。
4. 内存悄悄涨：无头模式下dirtyNodes会累积，需要可观测性时调用bridge.flushDirty()排空。

一条链收束，全链路长这样

new SceneBridge().loadDefault()→createPascalMcpServer({ bridge })→InMemoryTransport.createLinkedPair()→client.callTool(...)：预置场景、装配工具、内存接线、函数级调用，四步走完，你的 Agent 就在一行箭头里拥有了完整建筑建模能力。更多生成公寓、照片转场景等工作流，可看 packages/mcp/examples/ 目录。

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