1 简介

在游戏开发中，MCP 的实现原理特别强大：它允许 AI 直接操控编辑器（如 Unity MCP Server），自动化构建原型，减少手动编码。

2 如何使用 MCP 和交错思考构建无类原型

“无类型”可能指代一种小众或 niche 游戏类型如犄角旮旯（如“旮旯”意为角落、缝隙，暗示隐藏式、探索型游戏；或为“Galgame”的变体，即视觉小说游戏）。

假设这是构建一个简单原型（如 2D 探索游戏），我们结合 MCP（AI 工具集成）和交错思考（Interleaved Thinking）——Claude 4 模型的 beta 功能，支持在工具调用间插入思考块，实现更精细的推理。

交错思考让 AI 在 MCP 调用后“暂停”分析结果，类似于人类迭代设计过程：思考 → 调用工具 → 反思 → 迭代。
构建流程采用迭代原型法：快速构建最小 viable 原型（MVP），测试、反思、优化。工具推荐：Unity/Godot 引擎 + MCP Server（如 UnityMCP 或 Godot MCP） + Claude AI（支持交错思考）。

3 准备环境

• 安装 MCP 支持：

下载 Anthropic 的 MCP SDK（Python/JS）。

安装游戏引擎 MCP Server：如 GitHub 的 mcp-unity（Unity 插件，支持实时状态监控、命令执行）。配置 WebSocket 服务器，连接 Claude Desktop 或 Cursor IDE。

启用交错思考：在 API 请求中添加 header interleaved-thinking-2025-05-14，预算 tokens > max_tokens（上限 200k），允许多思考块。

示例 MCP Server 设置（Python 伪码，使用 mcp 库）：Pythonfrom mcp import MCPServer

    server = MCPServer()

    @server.tool()
    def create_game_object(name: str, type: str = "Cube"):
        # 在 Unity/Godot 中创建对象
        return f"Created {type} named {name}"

    @server.resource()
    def get_scene_info():
        # 返回当前场景节点树
        return {"nodes": ["Player", "Enemy"]}

server.run(port=8080) 这允许 AI 查询场景或创建对象。

4 构建原型步骤：MCP + 交错思考驱动的迭代

使用 AI 作为“合作设计师”：通过自然语言提示，AI 使用 MCP 调用工具，并在调用间交错思考。目标：构建一个简单旮旯探索游戏（玩家在“角落”中发现隐藏物品）。

• 步骤 1: 概念化与初始思考（Ideate）

提示 Claude：“设计一个旮旯探索游戏原型：核心循环是探索隐藏角落、收集物品。使用交错思考规划机制。”
AI 交错思考：先输出初始想法（e.g., “机制：随机生成隐藏点，玩家用光源揭示”），然后调用 MCP 工具查询文档（e.g., get_flame_docs(“hidden objects”) 如果用 Flame 引擎）。

输出：核心规则草图（JSON 格式，便于迭代）。

• 步骤 2: 快速原型构建（Build MVP）

提示：“使用 Unity MCP 创建基本场景：添加 Player 对象、2D 地图、1 个隐藏物品。交错思考优化碰撞检测。”
AI 流程：

思考块 1： “先创建空场景，确保 2D 视图。”
MCP 调用：create_game_object(“Player”, “SpriteRenderer”) → Server 在 Unity 中执行，返回确认。

思考块 2： “碰撞检测需 BoxCollider；测试隐藏物品逻辑：物品初始 invisible。”
MCP 调用：add_component(“Player”, “BoxCollider2D”) + set_visibility(“Item1”, false)。

结果：5-10 分钟内生成可玩原型（无需手动编码）。

• 步骤 3: 测试与反思（Test & Learn）

运行原型，收集反馈（e.g., “玩家反馈：隐藏太难找”）。
提示：“分析日志，使用 MCP 模拟玩家路径。交错思考：如何平衡难度？”

AI 交错思考：
MCP 调用：get_logs(“playtest_session”) → 获取调试输出。
思考块： “日志显示 80% 玩家错过物品；建议：添加提示音效。”
MCP 调用：add_audio(“hint_sound”, “on_near_item”)。

迭代 2-3 轮：从 MVP 到 polished 原型（e.g., 添加 UI、关卡）。

• 步骤 4: 扩展与优化

集成更多 MCP Servers：如 Blender MCP（生成 3D 资产）或 Godot MCP（脚本自动化）。
使用交错思考处理复杂性：AI 在多工具调用间反思（e.g., “资产生成后，检查与场景兼容性”），减少错误。

示例提示：“构建完整旮旯盖姆关卡：10 个角落，交错思考叙事元素（e.g., 每个角落有故事碎片）。” AI 会调用 generate_asset(“corner_story”) 并反思连贯性。

5 小结

最佳实践与注意事项

迭代哲学：遵循“快速、廉价、可丢弃”原则。每轮原型 < 30 分钟，焦点在核心乐趣（fun factor）而非美观。

工具链推荐：组件推荐工具作用引擎Unity/GodotMCP 插件支持编辑器控制AIClaude 4原生交错思考 + MCPIDECursor内置 MCP 集成，实时代码生成测试Playtest MCP模拟玩家行为

挑战与解决：MCP 早期阶段可能有兼容性问题（仅 Claude 支持）；用社区服务器（如 3000+ 开源列表）补充。交错思考需高 token 预算，避免过度思考导致延迟。

预期收益：solo 开发者报告效率提升 2-5x，焦点从编码转向创意。 对于旮旯盖姆，这种方法特别适合：AI 可快速生成“隐藏叙事”原型，交错思考确保平衡探索与惊喜。

通过 MCP 和交错思考，你能将 AI 转化为“游戏设计师伙伴”，加速从idea到可玩原型的转化。建议从简单 Unity 示例起步，探索社区资源如 MCP Market（游戏开发分类）。