18 DLL natives, 30 738 fonctions exportées et un serveur MCP qui permet à Claude, GPT ou n'importe quel modèle de commander une scène spatiale en direct. Pas un remplacement d'Unity/Unreal — un runtime d'IA spatiale aux composants internes transparents auxquels vous pouvez vous lier.
Piloter une scène en 10 min ↓ Comparaison honnête avec Unity / Unreal
La voie la moins contraignante : le serveur MCP face à Claude Desktop ou Cursor. Aucune installation de SDK C++ requise pour démarrer.
Le serveur MCP se trouve dans src/mcp/ du dépôt raku-runtime. C'est un serveur Python — aucune chaîne d'outils C++ nécessaire pour commencer à dialoguer avec une instance en cours d'exécution.
Ajoutez l'entrée du serveur MCP à votre claude_desktop_config.json. Claude Desktop la détecte automatiquement au redémarrage.
Claude dispose désormais de 17 outils MCP natifs et d'un passthrough vers ~9 500 endpoints REST. Générez des objets, interrogez le graphe de scène, exécutez la physique — le tout en langage naturel.
Lorsque vous dépassez MCP, liez RakuXR.dll ou RakuRenderer.dll directement. Les 30 738 exports sont des symboles publics — dumpbin /exports les affiche tous, aucune boîte noire.
Le serveur MCP expose un ensemble organisé d'outils conscients de la scène ainsi qu'un passthrough universel api_call qui donne accès à l'API REST complète de ~9 500 endpoints. Apportez Claude, GPT, Gemini, Copilot ou un modèle local — aucun verrouillage de modèle.
La création (authoring) complète de scènes pilotée par agent (générer, animer, scripter, ancrer — la boucle complète) est l'objectif de la feuille de route de la Phase 2. Les 17 outils actuels couvrent l'interrogation, la génération, la transformation, la physique et les opérations sur les assets. Documentation du serveur MCP →
Le moteur est le substrat de Raku Capture. Un splat gaussien 3D capturé avec l'appareil photo d'un téléphone devient un objet de scène de première classe — positionné, ancré et adressable par n'importe quel LLM via les mêmes outils MCP que toute autre entité. Le même chemin de runtime s'exécute sur XR, bureau et lunettes.
splat_load diffuse un fichier .spz capturé dans la scène en direct. Le splat hérite immédiatement du graphe de scène, de la physique et des sous-systèmes d'ancrage.
Demandez à Claude de déplacer un objet capturé, d'interroger ce qui se trouve dans le splat ou de l'ancrer à une position du monde réel — la surface MCP traite un splat comme n'importe quel autre nœud.
RakuXR rend le splat via la même pipeline fovéale capable de 120 Hz utilisée pour tout le contenu de scène — pas de visionneuse séparée.
La fusion de capteurs alimente la compréhension de la scène, qui fixe des ancres conservant leur position d'une session et d'un appareil à l'autre.
Faites défiler la pipeline et les 18 DLL natives qui composent le moteur — regroupées par fonction.
Physique 3D de qualité production avec corps rigides, contraintes, raycasting et détection de collisions. Simulation déterministe avec des temps de pas submilliseconde, même sur du matériel XR mobile. Entièrement adressable via l'outil MCP physics_apply — un LLM peut appliquer des forces, interroger l'état de collision et modifier des contraintes à partir d'un prompt en langage naturel.
RakuPhysics.dllSystème de particules accéléré par GPU avec presets VFX par genre. Prend en charge les émetteurs, attracteurs, collisions et la mise à l'échelle LOD. La gestion automatique du budget maintient les fréquences d'images verrouillées à 72–120 Hz sur le matériel XR. Le renderer utilise DirectX 12 avec un back-end Vulkan (RakuVulkan) — les deux chemins exportent via RakuRenderer.dll (3 677 exports).
Animation squelettique avec arbres de mélange, machines à états, IK et retargeting. Prend en charge des personnages animés simultanés avec des transitions fluides et un mélange à l'exécution. L'outil MCP animation_play permet à un LLM de déclencher ou mélanger directement des états d'animation — aucune intégration personnalisée requise.
RakuAnimation.dllAudio spatial 3D basé sur HRTF avec rendu binaural, occlusion, zones de réverbération et couches musicales adaptatives. Réglé pour les haut-parleurs des casques XR et les écouteurs avec une charge CPU minimale. L'outil MCP audio_play permet à un LLM de placer des sons à n'importe quelle position 3D de la scène.
RakuAudio.dllNous ne sommes pas un remplacement d'Unity ni d'Unreal. Nous l'emportons là où ils sont faibles. Ce tableau reste public car la confiance des développeurs compte plus que le marketing.
| Capacité | RakuAI | Unity | Unreal Engine |
|---|---|---|---|
| Le LLM pilote la scène en direct (MCP) | Natif — 17 outils + passthrough vers ~9 500 endpoints | Non intégré ; nécessite un plugin personnalisé | Non intégré ; nécessite un plugin personnalisé |
| Exports natifs transparents | 30 738 symboles publics — liez-vous à n'importe quelle DLL directement | Runtime fermé ; couche IL2CPP / managée | Runtime fermé ; couche UObject / Blueprint |
| Budget thermique de classe lunettes | Inférence sur l'appareil RakuSLM ; réglée pour une enveloppe sub-5 W | Pas un objectif de conception | Pas un objectif de conception |
| OpenXR 1.1 (suivi mains/yeux, ancres) | RakuXR — 2 704 exports, surface OpenXR complète | Pris en charge via un plugin OpenXR | Pris en charge via un plugin OpenXR |
| Splat / 3DGS comme objet de scène de première classe | Natif — outil MCP splat_load, intégré au graphe de scène |
Packages tiers ; pas natifs du graphe de scène | Packages tiers ; pas natifs du graphe de scène |
| Outils d'éditeur & magasin d'assets | Phase précoce — DLL RakuEditor ; pas encore d'éditeur graphique | Éditeur standard du secteur ; vaste magasin d'assets | Éditeur standard du secteur ; place de marché Fab |
| Pipeline console AAA | Pas un objectif actuel | Support complet de certification console | Support complet de certification console |
| Étendue de la documentation | Limitée — Phase 0 (les références par DLL sont attendues) | Étendue | Étendue |
| Apportez votre propre LLM (sans verrouillage) | Tout modèle compatible MCP — Claude, GPT, local | Aucun équivalent natif | Aucun équivalent natif |
| Vérifiabilité du nombre d'exports | Sortie dumpbin versionnée dans le dépôt — auditable | N/A — runtime fermé | N/A — runtime fermé |
Comparaison honnête complète (plus de sous-systèmes, licences, tarifs) → compare.html
Nous publions l'état honnête pour que vous puissiez évaluer le runtime sur des faits réels, pas sur du marketing.
Livré et crédible : 18 DLL C++ avec 30 738 fonctions exportées (vérifiées via dumpbin /exports, suivies dans raku-runtime/dll_exports/ en tant qu'artefact CI). Serveur MCP dans src/mcp/ avec 17 outils natifs en direct. Support d'OpenXR 1.1 dans RakuXR. Membre de NVIDIA Inception (mai 2026). 5 brevets US accordés (priorité juillet 2012).
Défaut actif : RakuAssets fait l'objet d'un correctif d'éditeur de liens LNK2001 en cours. Les 17 autres DLL sont au vert en CI ; une compilation propre 18/18 est imminente mais pas encore confirmée. Cet avis sera retiré une fois le correctif intégré.
Encore dû (tâches de la Phase 0) : documentation de référence par DLL ; une matrice de capacités des DLL publiée ; la vidéo de démarrage rapide « pilotez votre scène en 10 minutes ». Les premiers déploiements OEM intégrés relèvent de la Phase 1.
Note sur le nombre d'exports : 30 738 est la référence documentée/de main. Une compilation Release locale d'une branche WIP non fusionnée affiche +46 (30 784) — seul le chiffre 30 738 est canonique pour un usage public.
Chaque sous-système est optimisé pour les budgets d'images exigeants des casques VR et AR — et pour les contraintes plus strictes du matériel de lunettes connectées que Unity et Unreal ne ciblent pas.
La pipeline de rendu fovéal avec LOD automatique respecte les budgets d'images sur chaque classe de casque.
RakuSLM vise l'enveloppe thermique sub-5 W du matériel de lunettes connectées — pas les configurations GPU filaires.
Les 30 738 exports sont des symboles publics. Profilez et optimisez au niveau C++ — aucune boîte noire.
Commencer par le démarrage rapide MCP Fonctionnalités XR Systèmes d'IA
Le moteur qui propulse Raku Capture est développé par un membre de NVIDIA Inception. Nous utilisons le catalogue NGC du programme, les crédits cloud des partenaires et la formation DLI pour accélérer la pipeline spatiale. En savoir plus →