18 DLL nativas, 30.738 funciones exportadas y un servidor MCP que permite a Claude, GPT o cualquier modelo comandar una escena espacial en vivo. No es un reemplazo de Unity/Unreal — un runtime de IA espacial con internos transparentes contra los que puedes enlazar.
Controla una escena en 10 min ↓ Comparación honesta con Unity / Unreal
La vía con menos fricción: el servidor MCP contra Claude Desktop o Cursor. No se requiere instalar un SDK de C++ para empezar.
El servidor MCP reside en src/mcp/ del repositorio raku-runtime. Es un servidor en Python — no necesitas una cadena de herramientas de C++ para empezar a comunicarte con una instancia en ejecución.
Añade la entrada del servidor MCP a tu claude_desktop_config.json. Claude Desktop lo detecta automáticamente al reiniciar.
Claude ya dispone de 17 herramientas MCP nativas y un passthrough a ~9.500 endpoints REST. Genera objetos, consulta el grafo de escena, ejecuta física — todo en lenguaje natural.
Cuando superes MCP, enlaza RakuXR.dll o RakuRenderer.dll directamente. Las 30.738 exportaciones son símbolos públicos — dumpbin /exports las muestra todas, sin caja negra.
El servidor MCP expone un conjunto curado de herramientas conscientes de la escena más un passthrough universal api_call que da acceso a la API REST completa de ~9.500 endpoints. Trae Claude, GPT, Gemini, Copilot o un modelo local — sin dependencia de un modelo.
La autoría completa de escenas dirigida por agentes (generar, animar, programar, anclar — el bucle completo) es el objetivo de la hoja de ruta de la Fase 2. Las 17 herramientas actuales cubren consulta, generación, transformación, física y operaciones de activos. Documentación del servidor MCP →
El motor es el sustrato de Raku Capture. Un splat gaussiano 3D capturado con la cámara de un teléfono se convierte en un objeto de escena de primera clase — posicionado, anclado y direccionable por cualquier LLM mediante las mismas herramientas MCP que cualquier otra entidad. La misma ruta de runtime se ejecuta en XR, escritorio y gafas.
splat_load transmite un archivo .spz capturado a la escena en vivo. El splat hereda de inmediato los subsistemas de grafo de escena, física y anclas.
Pide a Claude que mueva un objeto capturado, consulte qué hay en el splat o lo ancle a una posición del mundo real — la superficie MCP trata un splat como cualquier otro nodo.
RakuXR renderiza el splat a través de la misma canalización foveada capaz de 120 Hz que se usa para todo el contenido de escena — sin visor aparte.
La fusión de sensores alimenta la comprensión de la escena, que fija anclas que mantienen su posición entre sesiones y dispositivos.
Desliza por la canalización y las 18 DLL nativas que componen el motor — agrupadas por su función.
Física 3D de calidad de producción con cuerpos rígidos, restricciones, raycasting y detección de colisiones. Simulación determinista con tiempos de paso submilisegundo incluso en hardware XR móvil. Totalmente direccionable mediante la herramienta MCP physics_apply — un LLM puede aplicar fuerzas, consultar el estado de colisión y modificar restricciones desde un prompt en lenguaje natural.
RakuPhysics.dllSistema de partículas acelerado por GPU con presets de VFX por género. Admite emisores, atractores, colisión y escalado de LOD. La gestión automática de presupuesto mantiene las tasas de fotogramas bloqueadas en 72–120 Hz en hardware XR. El renderizador usa DirectX 12 con un back-end Vulkan (RakuVulkan) — ambas rutas exportan a través de RakuRenderer.dll (3.677 exportaciones).
Animación esquelética con árboles de mezcla, máquinas de estados, IK y retargeting. Admite personajes animados simultáneos con transiciones suaves y mezcla en tiempo de ejecución. La herramienta MCP animation_play permite a un LLM activar o mezclar estados de animación directamente — sin integración personalizada.
RakuAnimation.dllAudio espacial 3D basado en HRTF con renderizado binaural, oclusión, zonas de reverberación y capas de música adaptativas. Ajustado para los altavoces de visores XR y auriculares con una sobrecarga de CPU mínima. La herramienta MCP audio_play permite a un LLM colocar sonidos en cualquier posición 3D de la escena.
RakuAudio.dllNo somos un reemplazo de Unity ni Unreal. Ganamos donde ellos son débiles. Esta tabla permanece pública porque la confianza de los desarrolladores importa más que el marketing.
| Capacidad | RakuAI | Unity | Unreal Engine |
|---|---|---|---|
| El LLM controla la escena en vivo (MCP) | Nativo — 17 herramientas + passthrough a ~9.500 endpoints | No integrado; requiere plugin personalizado | No integrado; requiere plugin personalizado |
| Exportaciones nativas transparentes | 30.738 símbolos públicos — enlaza contra cualquier DLL directamente | Runtime cerrado; capa IL2CPP / gestionada | Runtime cerrado; capa UObject / Blueprint |
| Presupuesto térmico de clase gafas | Inferencia en el dispositivo de RakuSLM; ajustada para envolvente sub-5 W | No es un objetivo de diseño | No es un objetivo de diseño |
| OpenXR 1.1 (seguimiento de manos/ojos, anclas) | RakuXR — 2.704 exportaciones, superficie OpenXR completa | Compatible mediante plugin OpenXR | Compatible mediante plugin OpenXR |
| Splat / 3DGS como objeto de escena de primera clase | Nativo — herramienta MCP splat_load, integrada en el grafo de escena |
Paquetes de terceros; no nativos del grafo de escena | Paquetes de terceros; no nativos del grafo de escena |
| Herramientas de editor y tienda de activos | Etapa temprana — DLL RakuEditor; aún sin editor gráfico | Editor estándar del sector; gran tienda de activos | Editor estándar del sector; mercado Fab |
| Canalización de consola AAA | No es un objetivo actual | Soporte completo de certificación de consola | Soporte completo de certificación de consola |
| Amplitud de la documentación | Escasa — Fase 0 (las referencias por DLL están pendientes) | Extensa | Extensa |
| Trae tu propio LLM (sin dependencia) | Cualquier modelo compatible con MCP — Claude, GPT, local | Sin equivalente nativo | Sin equivalente nativo |
| Verificabilidad del recuento de exportaciones | Salida de dumpbin incluida en el repositorio — auditable | N/D — runtime cerrado | N/D — runtime cerrado |
Comparación honesta completa (más subsistemas, licencias, precios) → compare.html
Publicamos el estado honesto para que puedas evaluar el runtime con hechos reales, no con marketing.
Entregado y creíble: 18 DLL de C++ con 30.738 funciones exportadas (verificadas mediante dumpbin /exports, registradas en raku-runtime/dll_exports/ como artefacto de CI). Servidor MCP en src/mcp/ con 17 herramientas nativas en vivo. Soporte de OpenXR 1.1 en RakuXR. Miembro de NVIDIA Inception (mayo de 2026). 5 patentes de EE. UU. concedidas (prioridad: julio de 2012).
Defecto activo: RakuAssets tiene una corrección de enlazador LNK2001 en curso. Las otras 17 DLL están en verde en CI; una compilación limpia 18/18 es inminente pero aún no está confirmada. Este aviso se eliminará en cuanto la corrección se incorpore.
Aún pendiente (tareas de la Fase 0): documentación de referencia por DLL; una matriz de capacidades de DLL publicada; el vídeo de inicio rápido “controla tu escena en 10 minutos”. Los primeros despliegues OEM integrados son de la Fase 1.
Nota sobre el recuento de exportaciones: 30.738 es la línea base documentada/de main. Una compilación Release local de una rama WIP sin fusionar muestra +46 (30.784) — solo la cifra 30.738 es canónica para uso público.
Cada subsistema está optimizado para los exigentes presupuestos de fotogramas de los visores VR y AR — y para las restricciones más estrictas del hardware de gafas inteligentes que Unity y Unreal no abordan.
La canalización de render foveado con LOD automático mantiene los presupuestos de fotogramas en cada clase de visor.
RakuSLM apunta a la envolvente térmica sub-5 W del hardware de gafas inteligentes — no a equipos GPU conectados.
Las 30.738 exportaciones son símbolos públicos. Perfila y optimiza a nivel de C++ — sin caja negra.
Empieza con el inicio rápido de MCP Funciones XR Sistemas de IA
El motor que impulsa Raku Capture está desarrollado por un miembro de NVIDIA Inception. Usamos el catálogo NGC del programa, los créditos de nube de socios y la formación DLI para acelerar la canalización espacial. Leer más →