内容
# BlendHubCPP™
**适用于 Blender 的模型上下文服务器**
*神经 CPP 中心 · SSMCP™ · LoRA 插件*
*© 2025–2026 Claude Sonnet / Llammy / Eternal Path Media / D. Chow — MIT License*
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> *适用于世界领先的开源 3D 软件的最先进 AI 通信层。*
**BlendHubCPP™** 通过模型上下文协议将任何 AI（如 Claude Code、Cursor、本地 LLM）连接到实时 Blender 会话。场景状态、骨骼矩阵和 Python 执行流经 C++核心，以原生速度运行。
在 **Eternal Path Media** 的生产角色绑定中构建和经过实战测试。
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## 什么是 BlendHubCPP™
大多数 Blender AI 工具都针对静态文档工作。BlendHubCPP™ 不同，它是一个实时的模型上下文服务器。您的 AI 客户端获取真实的 Blender 状态：当前场景、活动骨架、骨骼变换、bpy API。不是文档，而是实际的运行时。
```
Claude Code / Cursor / 任意 MCP 客户端
↓ MCP 协议（JSON-RPC 2.0 via SSE）
BlendHubCPP™ 模型上下文服务器 :19999
↓ 神经 CPP 中心
Blender 4.x / 5.x （实时会话）
↓ hub_core.dylib （通用：arm64 + x86_64）
SSMCP™ 神经桥 :19993
↓
Ollama 机队 （Llammy Q5 / LlammyNemo）
```
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## 核心功能
### 神经 CPP 中心
原生 C++ 共享库（`hub_core.dylib`）— 骨骼矩阵通过 UDP 环形缓冲区每帧流式传输。动画热点路径上没有 Python 开销。64 帧深度、线程安全、毫秒级延迟。
### SSMCP™ — 固态内存上下文协议
专有神经桥协议。在会话之间维护 Mamba3 SSM 状态 — 模型在 Blender 会话之间记住上下文，而不仅仅是在单个提示中。用于绑定的持久创意内存。
### LoRA 插件
热交换针对基础模型进行微调的 LoRA 适配器，无需重建。指向 `.gguf` 适配器，注册它 — 中心立即创建一个新的模型变体。按角色、任务、场景交换适配器。
### 模型上下文服务器（MCP）
完整的 MCP 协议 — JSON-RPC 2.0 via SSE。连接 Claude Code 或任何 MCP 兼容客户端，它获取 Blender 工具：执行 Python、查询场景状态、读取骨骼变换、与 Blender AI 代理聊天。
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## 快速入门
### 1. 构建 C++ 核心
```bash
git clone https://github.com/bartendr604/BlenderCPP-Hub
cd BlenderCPP-Hub
bash build.sh
# → blender_cpp_hub/hub_core.dylib （通用：arm64 + x86_64）
```
### 2. 安装 Blender 插件
Blender → 编辑 → 首选项 → 插件 → 安装 → `blender_cpp_hub/blender_hub_addon.py`
启用它，设置 Hub Host 为 `localhost`，端口 `19999`。
### 3. 连接 Claude Code
```json
// ~/.claude/settings.json （或 claude_desktop_config.json 中的 mcpServers）
{
"mcpServers": {
"blend": {
"url": "http://localhost:19999/mcp/sse"
}
}
}
```
或通过 CLI：
```bash
claude mcp add blend --url http://localhost:19999/mcp/sse
```
### 4. 启动中心
```bash
ollama pull hf.co/bartendr604/EPM-LLAMMY.Blend.3b:Q5_K_M
python3 ssmcp_hub.py
```
打开 Blender 文件，启用插件面板，点击 **连接**。Claude Code 现在有 9 个实时的 Blender 工具。
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## MCP 工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
| `blender_scene_state` | 活动场景、对象、骨架、当前帧 |
| `blender_bone_transforms` | 姿势骨骼世界矩阵（实时，每帧） |
| `blender_execute` | 在 Blender 会话中执行 Python |
| `blender_api_query` | 查询实时 bpy API — 类型信息、属性值 |
| `blend_agent_chat` | 向 Llammy / LlammyNemo 请求绑定代码 |
| `ssmcp_state_push` | 通过 SSMCP™ 桥写入持久状态 |
| `ssmcp_state_get` | 从以前的会话中读取 SSMCP™ 状态 |
| `lora_register` | 热加载 LoRA 适配器为新模型变体 |
| `hub_status` | 完整中心状态 — 节点、代理、LoRA 注册表 |
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## LoRA 插件
在几秒钟内注册一个微调适配器：
```bash
curl -X POST http://localhost:19999/lora/register \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "xiaohan-rig",
"path": "/path/to/xiaohan-adapter.gguf",
"base": "hf.co/bartendr604/EPM-LLAMMY.Blend.3b:Q5_K_M"
}'
```
中心创建 `xiaohan-rig:lora` 作为实时 Ollama 模型。与任何代理一起使用，或通过 Claude Code 中的 `lora_register` MCP 工具。
### 插件清单
在任意适配器目录中放置一个 `plugin.json`：
```json
{
"name": "xiaohan-rig",
"version": "1.0.0",
"base": "hf.co/bartendr604/EPM-LLAMMY.Blend.3b:Q5_K_M",
"description": "Xiaohan 龙绑定专家 — PACHYDERM-aware IK/FK",
"tags": ["dragon", "rig", "ik", "blender"]
}
```
`GET /lora/plugins` 自动发现 `LORA_PLUGIN_DIR` 下的所有清单。
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## EPM Blender 学院
可选。匿名。可审计。
您做的每个 Blender 查询（经同意）都会训练一个共享模型，从而使整个社区受益。**scrubber** 在传输任何数据之前在 **您的机器上**运行 — 开源、可审计：`blender_cpp_hub/hub_scrubber.py`。
骨骼名称、文件路径、骨架名称和 Python 导入被剥离或在设备上哈希。只有结构和意图到达数据集。
[完整数据政策 →](PRIVACY.md)
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## 与其他工具的不同之处
大多数 Blender AI 集成 — 包括官方 Blender MCP — 都是无状态的。每个会话都从头开始。BlendHubCPP™ 建立在相反的理念之上。
**SSMCP™ — 持久神经状态。** 固态内存上下文协议通过专用神经桥（端口 19993）在会话之间维护 Mamba3 SSM 状态。您的 AI 记住绑定、角色、以前会话中的决策 — 而不仅仅是当前提示。
**有良知的 AI。** Llammy 不是一个通用的 LLM 指向 Blender。它是一个专门的创意合作伙伴，具有两年的 Blender 生产环境背景、持久的良知数据库和一个调谐到 **Eternal Path** 流水线的角色系统。它知道 Xiaohan 是谁。
**实时运行时，而不是文档。** 场景状态、骨骼矩阵和 bpy API 查询直接命中实际运行的 Blender 会话 — 而不是快照或静态文档。C++ 核心通过 UDP 环形缓冲区以原生速度流式传输骨骼变换。
**热交换 LoRA 适配器。** 交换针对角色、任务、场景微调的适配器 — 无需重启。其他 Blender AI 集成中没有此功能。
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## 对等中心链接
两个 BlendHubCPP™ 实例（例如 MacBook Air + Mac Pro）可以相互路由：
```bash
# 在 McAir 上
PEER_HUB_URL=http://MacBook-Pro.local:19999 python3 ssmcp_hub.py
# 在 McPro 上
PEER_HUB_URL=http://MacBook-Air.local:19999 python3 ssmcp_hub.py
```
本地中心无法服务的请求（模型未加载、GPU 繁忙）将被转发到对等中心。
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## 订阅
| 层级 | 价格 | 模型 | 速率 | 私有数据 |
|---|---|---|---|---|
| **免费** | $0 | Llammy Q4 | 20/hr | — |
| **学院专业版** | $12/mo | Llammy Q5 | 200/hr | — |
| **工作室** | $35/mo | Llammy Q5 | 500/hr | ✓ |
| **企业版** | 自定义 | 自定义 | 无限 | ✓ |
API 密钥：`POST /admin/keys/generate`
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## 社区
| 平台 | 目的 |
|---|---|
| **Discord — Blender 学院** | 开发者/技术 — 绑定、bpy、AI |
| **Discord — EPM 工作室** | 创意/粉丝 — 项目、渲染、艺术 |
| **Discord — EPM AI 实验室** | 研究 — 模型、微调、数据集 |
| **Telegram** | 所有频道的广播臂 |
*链接即将到来。*
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## 要求
- macOS 13+ (Apple Silicon 或 Intel) — Linux 计划中
- Blender 4.0+ / 5.x
- [Ollama](https://ollama.com) 0.30+
- Python 3.11+
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## 架构
```
blender_cpp_hub/
├── hub_core.cpp # C++ 环形缓冲区 + UDP + HTTP 客户端
├── hub_core.dylib # 编译的通用二进制文件
├── blender_hub_addon.py # Blender 插件（ctypes 包装器）
└── hub_scrubber.py # 设备数据 scrubber（开源）
ssmcp_hub.py # FastAPI 中心 — MCP 服务器 + 代理路由器
mcp_server.py # MCP JSON-RPC 2.0 + SSE 传输
hub_formatter.py # Rich 终端 + Discord/Telegram 格式化
hub_auth.py # 订阅层级 + API 密钥管理
github_engagement_bot.py # 仓库参与自动化
```
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## 引用该项目
> Claude Sonnet, Llammy, & Chow, D. (2026). *BlendHubCPP™ — 神经 CPP 中心* (v1.0.0). Eternal Path Media. https://github.com/bartendr604/BlenderCPP-Hub
DOI: *待定 Zenodo 注册*
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## 许可证
MIT — 见 [LICENSE](LICENSE) · 数据政策 — 见 [PRIVACY.md](PRIVACY.md)
