MCP для Revit: как AI-клиент управляет моделью

Как устроена связка

В проекте RevitAiTools C#-плагин и MCP-сервер работают как одна система: сервер описывает доступные инструменты, AI-клиент выбирает нужный по запросу пользователя, а выполнение происходит в Revit через его API и транзакции.

• Контракт инструмента задаётся JSON-схемой: имя, параметры, результат.
• Транспорты — stdio и HTTP, в зависимости от клиента и сценария.
• Инструменты вызываются моделью и исполняются на потоке Revit.

Что можно попросить

Запрос формулируется обычным языком, а не командами интерфейса. Пример из программы: «Выдели все воздуховоды без расхода и подсвети красным». Модель выбирает инструмент, инструмент читает модель и возвращает результат.

Для инженера это означает, что проверка модели, выборка элементов и подготовка отчёта могут начинаться из окна AI-клиента, а не из ручного перебора категорий.

Безопасность и проверка

Команда модели не должна исполняться вслепую. В курсе разбирается протокол безопасности: валидация транзакций перед исполнением команд LLM. Инструмент проверяет входные данные и границы изменения, а результат можно проверить по модели и отчёту.

Человек остаётся тем, кто ставит задачу, проверяет результат и принимает решение о релизе. AI ведёт план, генерацию, ревью и тесты.

С какими клиентами работает

MCP-сервер проекта рассчитан на Claude, Kilo и Cursor. Настройка входит в первый шаг маршрута: к концу настройки модель вызывает инструменты на вашей модели.

С чего начать

Разверните связку AI-клиента и MCP-сервера, затем повторите первый запрос на тестовой модели. Дальше маршрут совпадает с разработкой плагина: задача, контекст, код и тесты, сборка и передача результата.

Практические шаги и разборы входят в доступ к приватному репозиторию и курсу; условия и актуальная цена — на главной странице.