Claude Code と Cursor で Unity MCP：手作業の編集を減らしエディタを操作する

「フォルダに C# を書くだけ」の限界

対話型コーディングはスクリプト生成が得意です。しかしディスク上のファイルだけを見る AI では、開いているシーン、選択中の GameObject、プレハブバリアント、Play モードの挙動、Console のエラーといったライブなエディタ状態が欠けます。

モデルがディスクしか見えないと、階層を推測するだけで Play を押せません。Hierarchy のノード名変更も、Missing Reference の確認もできません。チームが本当に欲しいのは、リポジトリの外ではなくエンジンのループの中で動く助手です。

Model Context Protocol（MCP） は、AI クライアントがツールを呼ぶための標準的な仕組みです。Unity MCP サーバーはローカル橋渡し経由でエディタ操作を公開し、Claude Code、Cursor、Codex 系のワークフローが Unity 実行中にプロジェクトを読み書きできるようにします。

VberAI はその橋渡し用に Unity MCP プラグインを提供しています。本記事は機能一覧ではなく、導入と使い方の実務ガイドです。

日常作業で Unity MCP が変えること

MCP なし	Unity MCP あり
生成スクリプトを貼り付け、コンパイルエラーは自分で直す	クライアントにスクリプト作成と指定 GameObject へのアタッチを依頼できる
UI パネルを手で複製する	「Canvas 配下で Panel_Shop を複製し子をリネーム」と指示できる
Console エラーをチャットで口述する	プラグインが公開する範囲でログ／選択コンテキストを読ませられる
YAML からシーン構成を推測する	Hierarchy を問い合わせてから、確認付きで編集する

差分レビューと Play 結果の確認は人が行います。安全に任せられる繰り返しクリックを、代理に渡すイメージです。

前提条件

• 開いている Unity プロジェクト（チーム作業なら LTS 推奨）
• MCP 対応クライアント：Claude Code、Cursor、Windsurf など
• 127.0.0.1 へのローカルアクセス（橋渡しは通常ループバック上）
• 使用中の Unity 版向け VberAI Unity MCP パッケージ（ダウンロード／ドキュメント）

任意ですが、空の Canvas とボタン 2 つ程度の小さなサンプルシーンがあると、最初のプロンプト検証が簡単です。

セットアップ手順

1. Unity MCP プラグインを入れる

1. パッケージをプロジェクトにインポート（またはチームのパッケージ運用に従って導入）
2. 拡張／メニューを有効化（ビルドにより名称は異なります。MCP や AI Bridge を探す）
3. Unity に求められたらエディタを再読み込み

2. ローカル MCP 橋渡しを起動する

プラグインパネルを開きサーバーを開始し、次を確認します。

• 状態が running（実行中）
• ホストが localhost（ポートを公開しない）
• パスが編集したい Unity プロジェクトと一致している

3. AI クライアントにサーバーを登録する

Cursor または Claude Code で、ローカル Unity 橋渡しを指す MCP サーバー項目を追加します（stdio または HTTP/SSE。現行ドキュメントに従ってください）。

ツール一覧に出ない場合はクライアントを再起動します。シーン読み取り、ノード操作など Unity 関連ツールが見えれば成功です。

4. 読み取り専用のスモークテスト

次のように尋ねます。

アクティブシーンのルート GameObject を列挙してください。

返答が Hierarchy と一致すれば橋渡しは動作しています。その後に書き込みを試します。

5. 小さな書き込みテスト

次のように尋ねます。

シーンルート直下に MCP_SmokeTest という空の GameObject を作成してください。

Hierarchy で確認したら削除します。大きなリファクタの前に、戻せる試験を優先してください。

うまくいくプロンプトの型

まず構造

Canvas/HUD の子を示し、LayoutGroup になっているものを要約してください。

書き込みは焦点を絞る

Canvas/Menu 配下で Button を Btn_Start にリネームし、TMP ラベルを Start にしてください。

デバッグのループ

Play を押したあと、PlayerController 関連の Console エラーを要約し、最小の修正案を出してください。

生成 UI と組み合わせる

AI Studio から画面を取り込んだ場合、MCP で onClick 配線や C# 規約に合わせた命名を行い、プレハブの手作業再構築を避けられます。

安全な運用習慣

• 橋渡しは localhost のみ
• 「読む → 計画 → 書く」を基本にし、一発で「ゲームを作り直す」プロンプトは避ける
• 大きなエージェント編集の前にコミットする
• 秘密情報をプロンプトに貼らない（MCP はアクセス制御の代替ではない）
• Play モードとアセットデータベース更新は人のチェックポイントにする

MCP は手動クリックを減らしますが、コードレビューをなくしません。

内蔵の Unity AI アシスタントとの関係

同梱の Unity アシスタントとサードパーティの Unity MCP は役割が重なります。次の観点で比較してください。

1. ライブな Hierarchy／選択を見られるか
2. 監査可能な可逆編集ができるか
3. チームが既に使う AI クライアント（Claude Code、Cursor など）と連携できるか

チームがこれらのクライアント上で仕事しているとき、Unity MCP は特に強くなります。同じ作法で Godot や Cocos の MCP も回せます。

よくある質問

C# はまだ書きますか？
書きます。MCP はエディタ操作と足場作りが得意です。ゲームプレイ、ネットワーク、性能はエンジニアの仕事です。

Claude Code と Cursor のどちら？
どちらも MCP をサポートし、同じローカル Unity サーバーを指せば使えます。リポジトリで既に使っている方を選んでください。橋渡しが共通部分です。

UI 専用ですか？
いいえ。Hierarchy、コンポーネント、シーン操作はゲームプレイオブジェクトにも使えます。UI は最初のデモに向いているだけです。

動画ガイドはありますか？
セットアップの録画は Unity ゲームエンジン MCP プラグイン（動画ガイド） を参照してください。

次のステップ

1. 捨てシーンで Unity MCP を入れる
2. Claude Code または Cursor を接続し、読み取り専用スモークテストを通す
3. 嫌いな雑務を 1 つ自動化する（一括リネーム、パネル複製、スクリプト取り付け）

ボトルネックがエディタ操作ではなくデザイン→プレハブなら、Figma → Unity の AI Studio ワークフロー と組み合わせてください。