5 Patentes | Mais de 9.500 Endpoints de API | 18 DLLs Nativas | Da Movimentação ao Fóton em 18ms

Integrações MCP de Exemplo

Turbine sua IA no mundo real.

Projetos iniciais para o runtime da RakuAI sobre a superfície MCP de seis ferramentas. Conecte seu assistente de IA e itere contra uma engine de verdade. Multi-fornecedor por design — Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot.

A forma de uma integração inicial: um agente chama as seis ferramentas MCP, o runtime mantém a autoridade e um destino de renderização configurado mostra o resultado. Seu agente qualquer cliente MCP Runtime RakuAI – seis ferramentas MCP a engine mantém a autoridade · negar por padrão Destino de render WebGL · VR · nativo load_world_model ingest_frame get_scene_state set_render_target start_simulation get_metrics
Todo projeto inicial segue a mesma forma: chame as seis ferramentas, a engine mantém a autoridade.

Padrões de Integração

Cada padrão abaixo mostra uma forma de um agente externo conduzir o runtime via MCP — as mesmas seis ferramentas (load_world_model, ingest_frame, get_scene_state, set_render_target, start_simulation, get_metrics) cobrem tudo, da inspeção somente leitura ao controle completo de simulação. Os padrões somente leitura funcionam em produção; os padrões que alteram estado são apenas sandbox/dev, negados por padrão.

Inspeção Somente Leitura

Use get_metrics e get_scene_state a partir de qualquer cliente — Claude Desktop, Cursor, GPTs personalizados, agentes internos. Seguro em todos os ambientes, inclusive em produção.

SEGURO EM PRODUÇÃO

Carregamento de Adaptador

Registre um backend de world model (preditor de vídeo, neural radiance field, modelo de fundação de física, pacote de conteúdo) com load_world_model. O adaptador fala o contrato padrão; a engine mantém a autoridade.

SANDBOX / DEV

Ingestão de Frames

Envie frames de modelos generativos para o scene graph com ingest_frame. Os visuais vêm do adaptador; o gameplay (física, colisão, pontuação) fica com a engine. Nenhum lado precisa conhecer o outro, exceto pela fronteira MCP.

SANDBOX / DEV

Configuração do Destino de Renderização

set_render_target configura onde o mundo é renderizado: WebGL, headset VR, janela nativa, offscreen. A mesma cena, a mesma autoridade, superfícies diferentes.

SANDBOX / DEV

Controle de Simulação

start_simulation inicia o loop de simulação com uma taxa de tick configurável. Recusado em produção por design — agentes externos podem pedir, não mandar. Os ambientes de sandbox e dev o aceitam.

SANDBOX / DEV

Composição de Agente Personalizado

Componha as seis ferramentas como precisar a partir do seu próprio agente. O servidor MCP impõe permissões de negar por padrão por ferramenta e por chamador e grava um log de auditoria completo. Construa sobre a fronteira, não através dela.

SEGURO EM PRODUÇÃO (somente leitura)

Clientes de IA Suportados

Qualquer cliente compatível com MCP pode alcançar o runtime. Hoje: Claude Desktop (guia de conexão disponível). Em andamento: Cursor, GitHub Copilot em modo agente, GPTs personalizados sobre o transporte HTTP do MCP. A superfície MCP é agnóstica de modelo por design — cada frame, cada NPC, cada interação roteados pela IA da sua escolha.

Construa Sua Própria Integração

O contrato de adaptador no GitHub documenta como conectar um backend de world model ao runtime sobre a fronteira MCP. Os schemas completos do servidor, do adaptador e do estado de cena estão disponíveis com acesso ao SDK sob NDA.