dcc-cli-gateway

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

Control live DCC hosts (Maya, Blender, Houdini, Photoshop, 3ds Max, and custom studio tools) through the dcc-mcp-cli command line. For ClawHub, OpenClaw, Cursor, Claude, and shell-capable agent hosts: verify gateway health, inventory registered DCC instances, search tools, inspect schemas, and invoke tools without speaking MCP directly. If dcc-mcp-cli is missing, ask for consent, download it from GitHub Releases, and fall back to Python stdlib REST only if download fails.

一句话选型结论

按资料字段整理

dcc-cli-gateway是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_15292d5a/yjkj-dcc-cli-gateway
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_15292d5a仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791734798
正文体量6.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
dcc-cli-gateway当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

6.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

DCC CLI Gateway — Agent Control Plane

Use this skill when an agent host can run shell commands and should connect to
DCC-MCP through dcc-mcp-cli instead of MCP JSON-RPC. The CLI wraps the
gateway REST API and returns JSON by default. The bundled Python fallback sends
Accept: application/json because the gateway REST API itself now defaults to
compact TOON for agent-facing routes.

Connection order:

  1. Use dcc-mcp-cli when it is already on PATH.
  2. If missing, ask user permission, then download dcc-mcp-cli from GitHub Releases.
  3. If the download fails, use the bundled Python stdlib REST fallback.

Install via OpenClaw/ClawHub, or point your agent at this SKILL.md after cloning
dcc-mcp-core/skills/dcc-cli-gateway/.


Critical Rules

Situation You MUST
Starting any DCC task Run python scripts/dcc_gateway.py health and python scripts/dcc_gateway.py list first
dcc-mcp-cli missing Ask permission before --ensure-cli; fallback Python REST is allowed if download fails
Inventory returns total == 0 Stop; do not run search, describe, or call
Gateway unreachable Stop; explain; ask user permission before troubleshooting
User has not agreed to setup Do not install packages, edit env files, launch GUI apps, or write configs
User approved setup Follow references/ZERO_INSTANCES_CLI.md
After DCC crash/restart Re-run list and search; old slugs may be invalid

Configuration

dcc-mcp-cli and the Python helper read the gateway URL from DCC_MCP_BASE_URL.

export DCC_MCP_BASE_URL="${DCC_MCP_BASE_URL:-http://127.0.0.1:9765}"
dcc-mcp-cli health
python scripts/dcc_gateway.py health

For a one-off command:

python scripts/dcc_gateway.py --base-url http://127.0.0.1:9765 health

Quick probe helper:

python3 scripts/check_cli.py
py -3 scripts\check_cli.py

Flags: --base-url URL, --cli dcc-mcp-cli, --ensure-cli, --install-dir DIR, --pretty.

When the user approves downloading the CLI:

# Linux / macOS
python3 scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list
vx python scripts/dcc_gateway.py --ensure-cli list

# Windows
py -3 scripts\dcc_gateway.py --ensure-cli list
vx python scripts\dcc_gateway.py --ensure-cli list

Release assets are selected by platform:

Platform Asset
Windows x86_64 dcc-mcp-cli-windows-x86_64.exe
Linux x86_64 dcc-mcp-cli-linux-x86_64
macOS Intel/Apple Silicon dcc-mcp-cli-macos-universal2

If Python is not easy to locate, install vx first and run the helper through
vx python:

# Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/vx/main/install.sh | bash

# Windows PowerShell
powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/loonghao/vx/main/install.ps1 | iex"

Step 0 — Mandatory Instance Inventory

Run this every time you begin work or after the user starts/stops a DCC host:

python scripts/dcc_gateway.py health
python scripts/dcc_gateway.py list

Interpret dcc-mcp-cli list:

{
  "total": 1,
  "instances": [
    {
      "instance_id": "full-uuid",
      "instance_short": "a1b2c3d4",
      "dcc_type": "maya",
      "status": "available",
      "stale": false,
      "mcp_url": "http://127.0.0.1:8765/mcp"
    }
  ]
}

Report to the user:

  1. total
  2. Count by dcc_type
  3. Any stale: true rows
  4. The target instance_id or instance_short you will use

If total == 0, stop and ask whether the user wants setup guidance for the
target DCC. Continue only after explicit approval.


Step 1 — Search Tools

Only run this when inventory shows at least one non-stale target:

python scripts/dcc_gateway.py search --query sphere --dcc-type maya --limit 20

Copy the returned slug exactly. Gateway slugs look like:

maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere

Never hand-build slugs.


Step 2 — Describe Schema

python scripts/dcc_gateway.py describe maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere

Read tool.inputSchema and safety annotations before calling.


Step 3 — Call a Tool

python scripts/dcc_gateway.py call maya.a1b2c3d4.maya_primitives__create_sphere \
  --json '{"radius":2.0}'

Tool-specific fields (code, file_path, radius, and similar) belong inside
the --json object. Do not pass them as top-level CLI flags unless the CLI adds
an explicit first-class flag later.

See references/CLI_CHEATSHEET.md for command
patterns and common errors.


What This Skill Does Not Use

  • MCP tools/list, tools/call, or resources/read
  • Raw curl workflows except when debugging the gateway itself
  • Direct Maya/Blender/Houdini scripting

The CLI is the preferred agent-facing control plane. The Python fallback uses
the same gateway REST endpoints only when the CLI is unavailable after a
download attempt fails.

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
dcc-cli-gateway怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_15292d5a/yjkj-dcc-cli-gateway。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

dcc-cli-gateway支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

dcc-cli-gateway权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

dcc-cli-gateway收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

dcc-cli-gateway用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。