はじめに
UnityエディタをAI（Claude Codeなど）から直接操作できるようにする拡張ツール「Unity MCP (Coplay)」の導入手順を自分用にまとめました。
公式リポジトリからのパッケージ追加から、MCPサーバーの起動、そしてターミナル上のClaude Codeとの連携までのフローを解説します。私が実際に導入する中で迷った「つまづきポイント」も併記しています。
https://github.com/CoplayDev/unity-mcp?tab=readme-ov-file
1. パッケージの導入と初期セットアップ
まずはUnityのPackage Managerから、MCPの基本パッケージをインストールします。
- Unity上部メニューの
Window>Package Managerを開く。 - 左上の
+アイコンをクリックし、Add package from git URL...を選択。 - 以下のURLを入力して
Addをクリック。
https://github.com/CoplayDev/unity-mcp.git?path=/MCPForUnity
インストールが完了したら、環境の初期セットアップを行います。
-
Window>MCP for Unity>Local Setup Windowを開く。 - Pythonやuvなどの環境構築が走るので、完了画面（要件を満たしている旨の表示）が出るのを確認する。
💡 つまづきポイント：どのメニューを選ぶべきか？
メニューには色々ありますが、インストール直後はまず「環境を整える」ためのLocal Setup Windowを選びます。これを飛ばしてスキルの同期やサーバー起動を行おうとするとエラーになるため注意が必要です。
2. MCPスキルの同期（AI用コマンドの登録）
次に、AIが実際にUnityを操作するためのコマンド群（スキル）をローカルに同期します。
-
Window>MCP for Unity>Install(Sync) MCP Skillを開く。 - 設定項目を確認する：
-
Branch:
betaを選択（デフォルトのまま） -
CLI: 自分が使用するAIツール（今回は
claude）を選択。
-
Branch:
-
Sync Latest (beta)ボタンをクリック。 - 下部の
Output欄にログが流れ、完了メッセージが出れば成功。
💡 つまづきポイント：Branchの選択（betaかmainか）
デフォルトがbetaになっていて「mainの方が安全では？」と迷いますが、AIツールの進化は非常に早いため、最新のプロンプトに対応したbetaのまま進めるのが推奨されています。
3. サーバー起動とクライアント構成設定
いよいよUnity側でMCPサーバーを立ち上げ、AIツール側との接続設定を行います。
-
Window>MCP for Unity>Toggle MCP Windowを開き、メインパネルを表示する。 -
サーバー起動: 上部の「Server」枠にある
Start Serverをクリック。赤いアイコンがアクティブ（緑や青）に変わるのを確認。 -
クライアント構成: 下部の「Client Configuration」枠で、Client のドロップダウンから
Claude Codeを選択。 -
Configureボタンをクリックし、赤いアイコンがConfiguredに変わればUnity側の準備は完了！
💡 つまづきポイント：Clientの正確な選択
Claude Code（ターミナル用）とClaude Desktop（アプリ版）は別物です。自分が実際に使うツールを正確に選ばないと設定ファイルが正しく紐づかないため、ドロップダウンの確認が重要です。
4. Claude Codeでの最終確認 (接続の有効化)
Unity側のサーバーが起動し、設定が完了したら、最後にAI側からMCPを認識させます。
- ターミナルを開き、対象のUnityプロジェクトディレクトリ内で
claudeを起動。 - プロンプトに以下のコマンドを入力して実行。
/mcp ❯ UnityMCP · ✔ connected
みたいなっていたら完了です。
試しにコンソールを見れるか聞いたり、オブジェクトの作成ができるか試してみて下さい。
5. 終わりに
今回は自分が後で見返せるようにUnity MCP(Coplay)の導入方法をまとめてみました。
Coplayの他にも色々なMCPがあるので時間があったら試してみたいですね。