中国龙3D模型视频内容地址：
「MCP实践」Trae & Blender& MCP演示：使用 AI 构建中国龙3D模型的实现
技术亮点：
- 结合AI工具（Trae、KIMI）与传统建模软件（Blender），实现自动化场景生成。
- 通过多模型对比，探索AI在3D建模中的适用性。
- 提供实操中的问题排查与优化思路，适合技术开发者参考。
适用读者：
- 对AI辅助3D建模感兴趣的开发者。
- 熟悉Blender、Trail或MCP工具的技术爱好者。
- 希望了解提示词工程与模型优化的从业者。
内容概述： 上面的视频记录了我第三次尝试使用MCP（模型控制协议）与Trae工具，结合Blender软件，基于原作者的案例，创建包含中国龙、金山洞及财宝堆的3D场景。视频详细展示了从提示词整理，到场景建模的完整流程，并分享了实操中的问题与优化建议。
关键词：MCP、Trail、Blender、中国龙、金山洞、3D建模、提示词工程、AI模型优化
核心内容：
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项目目标：
- 验证MCP与Trae工具在实现地下龙场景（中国龙、金山洞、财宝堆）中的可行性。
- 基于原作者案例，重现并优化场景效果。
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提示词整理：
- 提取原作者的提示词，修改浓缩为一句核心描述：“创建中国龙与金山洞财宝堆的场景”。
- 使用KIMI工具重新提取并优化提示词，确保清晰表达建模需求。
我饿提示词：在Blender中创建一个包含一条栩栩如生的中国龙和背后堆满金币与珍稀珠宝的金山的山洞场景，洞内墙壁上布满火把以提供柔和照明，同时调整光线和材质使财宝在火光下熠熠生辉，并设置相机视角以完美捕的整个场景的壮丽。
- 建模流程：
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环境准备：
- 在Blender中新建文件，命名为“中国龙与金山洞”，保存至本地。
- 配置MCP与Blender的连接，解决连接不稳定问题（需多次重启）。
- 使用Trae工具加载提示词，调用智能体进行建模。
- 模型选择：
- 测试多种模型（GPT-4.1、Gemini-2.5、Claude-3.7），发现GPT-4.1与Claude-3.7效果最佳。
- 因模型资源限制，最终退而使用GPT-4.0进行测试。
- 建模过程：
- 初步生成中国龙与金山洞场景，但遇到问题：龙的尾巴、身体叠加，财宝缺失，场景光源不理想。
- 多次调整模型参数，删除错误模型，重新生成，效果仍不理想。
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问题与优化建议：
- 当前效果受限于模型性能，GPT-4.1或Claude-3.7可显著提升生成质量。
- 提示词需进一步精简，明确场景细节（如光源、财宝堆的具体形态）。
- 建议优化MCP与Blender的对接稳定性，避免频繁断连。
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总结：
- 本次实验展示了MCP与Trae工具在3D场景建模中的潜力，但模型选择与提示词优化对结果影响显著。
- 后续将进一步测试高级模型（如GPT-4.1、Claude-3.7），并分享更详细的操作经验。
后续计划：
- 优化提示词与模型配置，提升场景真实感。
- 测试更高性能模型，完善中国龙与金山洞场景。
- 在后续视频中分享进阶操作与案例分析。
