实战！三台电脑组成 AI 游戏开发团队：让 Qwen、Codex 和 Unreal Engine 5.8 一起自动制作 3D 游戏！

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实战！三台电脑组成 AI 游戏开发团队：让 Qwen、Codex 和 Unreal Engine 5.8 一起自动制作 3D 游戏！

从一句自然语言，到 AI 自动设计、建造和测试 3D 游戏场景
项目方向：AI-Native Autonomous Game Development
项目状态：MCP 远程连接、工具发现与 Schema 查询已实测成功；AI 自动建造完整场景属于下一阶段目标。

最近一直在研究一个很有意思的项目。

如果我拥有三台电脑，能不能让它们组成一支 AI 游戏开发团队？

一台电脑负责思考，一台负责创作剧本，另一台负责操作 Unreal Engine。最终，我只需要输入一句话：

帮我创建一个中国古代武侠游戏场景，里面有十间古代民居、一条街道、一座石桥、一条河流。时间是黄昏，玩家能够在村庄里自由探索。

接下来，不是让 AI 教我怎样制作，而是让 AI 自己分析要求、规划场景、寻找 3D 素材，并直接操作 Unreal Engine。

这就是我最近研究的 AI-Native Autonomous Game Development System ——一套以 AI Agent 为核心的自动化游戏开发系统。

目前，我已经成功打通其中最关键的一部分：第一台电脑通过局域网连接第二台电脑的 Unreal Engine 5.8，并成功调用 MCP 接口，读取实际游戏开发工具。 下面分享整个系统的设计、连接测试，以及从一句自然语言到生成 3D 场景的技术实现方案。

下面记录的只是技术文字，不想看的直接跳过，拉到文章最后看我的总结。。

第二章我才说怎样部署unreal engine mcp

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一、硬件架构：三台电脑，各自扮演不同角色

我的配置并不是三台相同的高性能电脑，而是让不同硬件负责不同任务。

电脑	GPU	软件	工作角色
PC1	NVIDIA RTX PRO 4500	DeepSeek Harness（DSH）+ Qwen3.8 FN	AI 总指挥、规划与调度
PC2	NVIDIA RTX 5060 Ti	Unreal Engine 5.8 + MCP Server	3D 游戏制作与验证
PC3	NVIDIA GTX 1060	Codex	剧本、角色与游戏设计

我把它们分成三个部门。

PC1：AI Director——理解要求，分析游戏开发任务，决定需要调用哪些 Unreal Engine 工具。它运行 DeepSeek Harness（DSH），通过 Qwen 进行推理、规划和工具调用。

PC2：3D Production Studio——真正的游戏制作现场。所有 3D 场景、Actor、材质、Blueprint、动画与游戏预览，最终都在 Unreal Engine 5.8 中执行。

PC3：Creative Department——负责剧情、人物、任务、对白和世界观。它使用 Codex 创作游戏内容，再将结果转换为结构化资料交给主 Agent。

                  USER
                   │ 自然语言
                   ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │ PC1 · RTX PRO 4500      │
      │ DSH + Qwen3.8 FN        │
      │ AI Director             │
      │ 分析 · 规划 · 调度       │
      └────────────┬────────────┘
                   │ MCP Client
                   ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │ PC2 · RTX 5060 Ti       │
      │ Unreal Engine 5.8       │
      │ MCP Server · 3D Builder │
      │ Scene / Blueprint / FX  │
      └─────────────────────────┘
                   ▲
                   │ Game Design JSON
      ┌────────────┴────────────┐
      │ PC3 · GTX 1060          │
      │ Codex                   │
      │ Story / Quest / NPC     │
      └─────────────────────────┘

三台电脑不需要同时运行 Unreal Engine。 PC1 负责 AI 推理和任务控制，PC2 负责引擎的实际工作，PC3 则专注创意设计。这种分工能降低单台电脑的负担，也让各模块更容易升级。

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二、关键技术：Unreal Engine 5.8 MCP

过去我们使用 AI 开发游戏，通常是：

用户提出要求 → AI 生成代码 → 人类复制代码 → 打开 Unreal
→ 手动执行 → 发现错误 → 重新询问 AI

整个过程需要大量人工操作。MCP（Model Context Protocol） 改变了 AI 与软件之间的交互方式。

Unreal Engine 5.8 提供实验性的 MCP 功能，让外部 AI Client 能够发现并调用编辑器提供的工具。例如：

SceneTools                  场景创建与管理
ActorTools                  Actor 属性与 Transform
BlueprintTools              蓝图资源
MaterialTools               材质
NiagaraToolset              视觉特效
PCGToolset                  程序化内容生成
SequencerTools              动画与镜头
AutomationTestToolset       自动化测试
SlateInspectorToolset       Unreal 编辑器 UI 观察与交互

这意味着 AI 不必完全依赖模拟鼠标、键盘来操作 Unreal Editor，而是可以通过 MCP 调用实际编辑器功能。

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三、真实测试：PC1 成功连接 PC2 的 Unreal Engine

PC2 实际测试配置：

Unreal Engine : 5.8
PC2 IP        : 192.168.0.204
MCP Port      : 8999
Binding       : 0.0.0.0
MCP Endpoint  : http://192.168.0.204:8999/mcp

最初，我使用浏览器访问 http://192.168.0.204:8999，服务器却返回：

{
  "errorCode": "errors.com.epicgames.httpserver.route_handler_not_found",
  "errorMessage": ""
}

一开始我还以为插件配置错误。后来才明白，MCP 不是普通网页；访问服务器根目录时没有对应 Route Handler，并不代表 /mcp 服务不可用。

接着使用 MCP Inspector 图形界面连接，又出现 Forbidden。于是开始排查 Windows Firewall、Binding Address 和 HTTP 安全限制。

在 PC2 使用 PowerShell 检查监听端口：

Get-NetTCPConnection -LocalPort 8999 -State Listen

确认 0.0.0.0:8999 正由 UnrealEditor 监听，进程 PID 为 21456（该 PID 只对应当时的测试进程）。因此端口和绑定地址已经正确。

还有一个小插曲：一次 Test-NetConnection 显示 SourceAddress 与目标地址都是 192.168.0.204，提示那次测试可能其实是在 PC2 本机执行。本机 TCP 成功，不能直接当作 PC1 跨机器连接成功。

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四、突破：真正完成 MCP Initialize

为了绕过浏览器和 Inspector 的界面差异，我改用 PowerShell 发送真实的 MCP JSON-RPC 初始化请求，目标是：

http://192.168.0.204:8999/mcp

实际响应：

HTTP/1.1 200
content-type: application/json;charset=utf-8
Mcp-Session-Id: <服务器生成的 Session ID>

其中 MCP 结果确认协商协议版本为 2025-11-25，且公布了 tools 能力。简化响应如下：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2025-11-25",
    "capabilities": {
      "resources": {},
      "tools": { "listChanged": true }
    }
  }
}

这是整次实验的第一个重要突破。 PC1 不仅能访问 HTTP 端口，而且确实能与 PC2 的 Unreal MCP 建立协议会话。

Inspector GUI 的 Forbidden 仍需要单独排查，但并没有阻止 CLI 和直接 HTTP 请求成功。

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五、PC1 成功读取 Unreal Engine 的开发工具

在 PC1 执行：

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://192.168.0.204:8999/mcp --transport http --method tools/list

实际返回三个核心工具：

list_toolsets

describe_toolset

call_tool

进一步执行：

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://192.168.0.204:8999/mcp --transport http --method tools/call --tool-name list_toolsets --tool-args-json '{}'

成功获取 Unreal 已注册的多个工具集，其中包含场景、Actor、Blueprint、材质、动画、物理、Niagara、PCG、自动化测试和 Slate UI 自动化等。

随后分别读取以下 Toolset 的完整 Schema：

editor_toolset.toolsets.actor.ActorTools
editor_toolset.toolsets.scene.SceneTools

Windows PowerShell 曾将 --tool-args-json 中的双引号处理掉，造成 JSON 格式错误，最终改用已验证成功的 --tool-arg：

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://192.168.0.204:8999/mcp --transport http --method tools/call --tool-name describe_toolset --tool-arg toolset_name=editor_toolset.toolsets.scene.SceneTools

实际取得的关键函数包括：

工具	用途
SceneTools.get_current_level	读取当前 Level
SceneTools.find_actors	查询 Actor
SceneTools.add_to_scene_from_asset	由已有 Asset 创建 Actor
SceneTools.add_to_scene_from_class	由 Actor Class 创建实例
SceneTools.save_actor	保存 Actor
ActorTools.set_actor_transform	修改位置、旋转与缩放
ActorTools.get_actor_transform	验证 Transform
ActorTools.set_label / get_label	修改／读取名称

以上 MCP 连接、Toolsets 发现和 Schema 查询，均已获得真实测试结果。 尚未把下一节的完整村庄建设流程视为已经执行成功。

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六、技术展示：从一句自然语言到 3D 游戏场景

假设我向系统说：

帮我创建一个中国古代武侠村庄。村庄有十间民居、一条主要街道、一座石桥、一条河流。夕阳照射在建筑上，玩家可以从村庄入口自由探索。

理想系统不应该马上盲目生成物体，而是先拆解要求，再执行。

Phase 1：PC3 Codex 把故事转换成 Game Design JSON

{
  "scene_id": "CHINESE_VILLAGE_001",
  "scene_name": "Ancient Chinese Village",
  "environment": {
    "time": "sunset",
    "weather": "clear",
    "theme": "ancient_chinese"
  },
  "buildings": { "type": "traditional_house", "count": 10 },
  "road": { "type": "main_street" },
  "bridge": { "type": "stone_bridge", "count": 1 },
  "river": { "type": "river", "count": 1 },
  "player": {
    "mode": "third_person",
    "spawn": "village_entrance"
  }
}

这份 JSON 是设计说明，不是 Unreal 原生场景文件，其作用是减少各 Agent 对同一任务的理解偏差。

Phase 2：PC1 Qwen 分析任务并规划建造顺序

读取 Scene JSON
    ↓
分析资源需求
    ↓
查找现有 Unreal Assets
    ↓
设计地面、建筑与道路布局
    ↓
创建 Actor 与基础模型
    ↓
应用 Material / Lighting
    ↓
构建 Blueprint / Gameplay
    ↓
读取结果并验证

例如：民居可以先用简单几何体灰盒化；石桥需要桥面与桥墩；河流可先用基础几何体和材质占位；黄昏需要调整光照环境。

Phase 3：PC1 通过 MCP 指挥 PC2 创建 3D Actor

以 Unreal 内置 Cube Mesh 为例，使用已确认 Schema 中的：

SceneTools.add_to_scene_from_asset

内置资源路径常用形式：

/Engine/BasicShapes/Cube

构造一个传给 call_tool 的参数对象：

{
  "toolset_name": "editor_toolset.toolsets.scene.SceneTools",
  "tool_name": "add_to_scene_from_asset",
  "arguments": {
    "asset_path": "/Engine/BasicShapes/Cube",
    "name": "Village_House_01",
    "xform": {
      "location": { "x": 0, "y": 0, "z": 150 },
      "rotation": { "pitch": 0, "yaw": 0, "roll": 0 },
      "scale": { "x": 2, "y": 2, "z": 2 }
    }
  }
}

实际操作时，MCP Client 需要通过 tools/call 将上述参数作为 call_tool 的参数传递，成功后取得新 Actor 的 refPath。再使用 ActorTools.get_actor_transform 检查坐标和缩放是否正确。

这样可以继续创建十间民居占位 Actor，再逐步布置道路、桥梁和河流。但这些属于下一阶段拟实施的完整流程，不应误写成已经由 Qwen 自动建成的游戏村庄。

Phase 4：从基本几何体升级到 3D 素材

层次	做什么	重点
Level 1 · Greybox	Cube、Plane、Cylinder 快速布局	检查尺寸、动线和关卡结构
Level 2 · Asset Replacement	用已有建筑、石桥、植被模型替换占位物体	资源查找、匹配和组合
Level 3 · Procedural Generation	PCG、材质、Blueprint、灯光与装饰	场景丰富度与可复用流程

必须区分：自动摆放 Unreal 现有 3D 素材，不等于自动制作原创高精度 3D 模型。 更复杂的人物、建筑和动画仍可能需要外部建模软件或专门生成模型。

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七、自动检查 AI 创建的 3D 场景

如果 AI 只负责创建，却不负责检查，问题可能包括：建筑埋在地下、桥与路面不连接、模型重叠、玩家出生点错误等。

因此计划让每一次重要操作都形成反馈循环：

AI 创建 Actor
    ↓
MCP 返回执行结果
    ↓
AI 读取 Actor Transform／Label
    ↓
验证位置、尺寸和引用
    ├─ PASS → 继续下一任务
    └─ FAIL → AI 修正 → 重新测试

读取 Transform 只能验证一部分状态；碰撞、玩家通行与视觉正确性还需要结合物理查询、自动化测试或截图等工具。

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八、Python GUI：17 项测试全部通过才允许 AI Agent 启动

多次手动执行 PowerShell 命令并不适合长期操作。我因此设计 Python GUI，允许直接输入：

Server IP  : 192.168.0.204
Port       : 8999
MCP Path   : /mcp

点击 RUN ALL MCP TESTS，程序按顺序验证 TCP、MCP 初始化、Session、工具发现、Schema 查询，以及创建临时 Cube、读取 Transform、修改属性、删除与清理等，共 17 项检测。

• 青色 ：PASS
• 红色 ✘：FAILED
• 17/17、100% PASS：允许启动 AI Agent

这里的 100% 指的是定义好的检查项全部通过，不是保证 AI 后续永不出错。GUI 已完成初步开发与模拟测试，仍需要在真实 PC1 PC2 环境中完整验证。

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九、最终工作流程：一句话，生成一个游戏世界

                USER IDEA
                    │
                    ▼
         PC3：CODEX STORY AGENT
         Story / NPC / Quest / JSON
                    │
                    ▼
         PC1：QWEN AI DIRECTOR
         Understand / Plan / Dispatch
                    │
                    ▼
             MCP TOOL CALLS
                    │
                    ▼
         PC2：UNREAL ENGINE 5.8
         Actors / Assets / Materials
         Blueprint / Animation / PCG
                    │
                    ▼
            INSPECT & VALIDATE
               ┌────┴────┐
              PASS       FAIL
               │          │
               ▼          ▼
             SAVE       AI FIX
               │          │
               │          └──→ RETEST
               ▼
          PLAYABLE GAME

这张流程图是目标架构：已经实测成功的是 PC1 PC2 的 MCP 通信与工具发现；其余自动协作、生成与测试闭环仍需逐步开发。

将来希望实现：第一张地图完成后继续第二张，读取角色设定后生成 NPC，读取剧情后建立任务，发现错误后分析并修复，最后持续构建整个虚拟世界。

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十、进度总结与下一步

状态	项目
	PC1 → PC2 MCP HTTP 初始化成功
	MCP Session 建立成功
	tools/list 成功
	list_toolsets 成功
	ActorTools 完整 Schema 查询成功
	SceneTools 完整 Schema 查询成功
	Python GUI 初步开发与模拟测试
	PC2 真实创建、修改并删除 Cube
	GUI 真实环境 17/17 测试
	DSH + Qwen MCP Agent 集成
	PC3 Codex 剧本 → Scene JSON → Unreal 场景
	自动化生成与验证完整游戏世界

很多人讨论 AI 制作游戏时，关注 AI 能生成多漂亮的图片，或一次生成多少行代码。我更关注：AI 能不能真正操作专业软件，并与其他 AI 分工合作？

这次 Unreal Engine 5.8 MCP 实验已经证明一个关键环节可行：PC1 不需要安装 Unreal Engine，就可以通过网络与 PC2 的 Unreal MCP 建立会话，并发现真实的编辑器工具。下一步的核心挑战是把稳定的 MCP 工具调用融入 DSH + Qwen 的任务执行循环。

最终，我想实现的只有一句话：

我负责想象世界，AI 负责创造世界。

---

开发环境： Unreal Engine 5.8 · Unreal MCP · DeepSeek Harness（DSH）· Qwen3.8 FN · Codex · Python · Windows · NVIDIA RTX PRO 4500 · RTX 5060 Ti · GTX 1060

说明： Unreal MCP 处于实验性阶段；0.0.0.0:8999 应仅在受信任局域网与访问限制下使用，不宜直接暴露到公网。

等你耐心看到最后，是不是觉得很复杂，对，一开始我研究的时候是很复杂，但是我已经把所有的坑踩过，所有流程弄成自己的py检测器，只要运行就可以了，请下载

UE_MCP_GUI_PC1_PC2_Package.zip

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第二章，部署unreal engine mcp

来源是官方网站和yt, 已经是足够详细，按照他们的step by step 就可以了，

加多一个设定，就是开放bind address 0.0.0.0

官方网站
https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/unreal-mcp-in-unreal-editor#connect-from-your-ai-agent-of-choice

人家的yt setup
Youtube Video

加入binding address 0.0.0.0

https://forums.unrealengine.com/t/how-change-ip-address-in-remote-control-api-plugin/466836/2

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第三章，自动由codex 产生3d 世界

一切准备就绪，首先launch unreal engine 5.8

点击new project, 点击blank, 点击create

首先进入edit > plugins
2. 输入mcp, 在mcp client tools set & unreal mcp 打勾
3. 在aimodule toolset, all tool sets, animation toolset, 打勾
4. 点击 restart Now

回到project 桌面台，进入edit, editor preferences
2. 点击model context protocol
3. 把server port number 改成8999
4. auto start server 打勾
关闭unreal engine, 重新打开Unreal engine 5.8,
进入刚才的project

在这里我有问过unreal 为什么那么复杂，他是说每一个新project 都会跟着自己的plug-in

回到project 桌面台, 下载我的py程式

UE_MCP_GUI_V5_Playable_Wuxia.zip

运行我的py ，start eu mcp gui

点击运行全部17项mcp 检测，确保全部要通过才可以开始创建

依次点击创建 2 - 6 就看到unreal engine 开始行动了。。。

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第四章，打包成游戏执行档案

Youtube Video

UE_MCP_GUI_V6_5_COMPLETE_PC1_PC2.zip

UE MCP GUI V6.5：让 AI 帮我打造真正可以玩的 3D 武侠世界！

AI + Unreal Engine 5.8 + MCP + Python GUI + Windows SMB
从自动建造武侠村庄，到编译 C++、测试游戏，再到一键打包 Windows EXE。

一个全新的 AI 游戏开发实验

过去，使用 Unreal Engine 制作游戏，需要亲自操作编辑器、搭建场景、编写 C++、测试角色，再经过复杂的编译与打包流程，才能将作品分享给玩家。

现在，我正在探索一种新的开发方式：让 AI 成为游戏开发的协作伙伴。

这套自行开发的 UE MCP GUI V6.5 — One-Click Game Packaging，采用两台电脑协作的架构：

• PC1｜开发控制中心（RTX PRO 4500）：运行 Python GUI 与 AI 开发工具，负责发送指令、检测环境、安排开发及打包任务。
• PC2｜Unreal 工作站（RTX 5060 Ti）：运行 Unreal Engine 5.8，负责真实的 3D 场景制作、C++ 编译、游戏测试与 Windows 打包。

两台电脑通过局域网连接，利用 Unreal MCP 操作编辑器，并通过 Windows SMB 网络共享传递编译任务，无需 SSH。

系统还设置了 17 项 MCP 功能检测、10 项 C++ 编译环境检测，以及 9 项游戏打包前置检查，尽量在执行前发现问题。

️ PC1 + PC2 模拟操作画面

图 1｜模拟示意图：PC1 负责 AI 控制与任务管理，PC2 负责 Unreal Engine 游戏编译及打包；并非实际软件截图。

从空白场景走进武侠村庄

从最初的简单立方体开始，我们逐步建立了一座中国古代武侠村庄：村屋、街道、石桥、河流、灯笼、树木和村民陆续出现。第三人称角色可以进入场景自由探索，NPC 也能配合互动系统推动任务剧情。

到了 V6.5，开发流程更进一步。只需在 PC1 点击 One-Click Package，PC2 便可自动执行 Build → Cook → Stage → Package，并整理 Windows 游戏文件及 ZIP 发布包。

游戏画面概念展示

图 2｜概念示意图：第三人称武侠村庄探索与 NPC 互动。画面为模拟设计，不代表已验证的实际游戏截图。

最终目标：在其他电脑直接玩

打包后的游戏可在满足硬件与运行环境要求的 Windows 电脑上独立运行，不再依赖 Unreal Editor、Python GUI 或 MCP Server。

这不仅是一个游戏制作工具，更是我探索 AI 自动化软件开发的一次实践：人类负责创意与方向，AI 协助设计与执行，游戏引擎把想象转化为可以亲自走进去的世界。

未来，我希望继续加入自动剧情生成、NPC 行为设计、场景扩建和游戏品质检测，让这个武侠世界不断成长。

---

项目名称： UE MCP GUI V6.5 — One-Click Game Packaging
开发平台： Unreal Engine 5.8 · Python · MCP · Windows SMB
项目方向： AI-Native Game Development / 多电脑协作 / 3D 武侠游戏

[imbiplaza ASUS]

继续第三章，把项目移交codex 继续开发

现在我打算移交去codex 继续这个任务，
把之前的详细的所有步骤 readme.md 关于一开始的交流和所有的程式和设定档的解说 详细的 handoff.md 让我可以在codex 里面继续 详细 给codex 的提示词

下载 Codex 完整交接包
下载 UE MCP GUI V6.5 — Codex Complete Handoff

包含需要的三份 Markdown，以及现有程序源码、历史版本和测试资料。

UE_MCP_GUI_V6_5_CODEX_HANDOFF_COMPLETE.zip

文件	内容
README.md	从最初交流到 V6.5 的完整开发历史、架构、部署步骤、全部主要程序及设定档说明
HANDOFF.md	让 Codex 理解目前完成了什么、各模块如何协作、历史错误、当前限制和后续开发方向
CODEX_PROMPT.md	可以直接交给 Codex 的完整开发提示词，包含任务、技术约束、安全要求、实施顺序及验收标准

---

① README. md — 完整项目技术说明

共 423 行。

包含从最初 MCP 连接测试、17 项检测、武侠村庄 V2/V3、Sequencer V4、PIE V5、Runtime V6，到 V6.3.3 网络编译和 V6.5 游戏打包的开发过程。

特别说明了 PC1、PC2、PC3 的分工、网络地址、MCP 调用方式、SMB 队列、C++ 插件结构，以及各版本为什么需要升级。

② HANDOFF.md — Codex 工程交接

共 278 行。

重点是让 Codex 不必重新猜测原有架构。

包括 UE_MCP_GUI_V6_5.py、PC2_Build_Worker.py、ue_v6_build_manager.py、ue_game_packager.py 和 WuxiaMCPRuntime 的功能与关系。

也记录了之前解决过的 NetFxSDK、WinError 206、PIE 黑屏及 Cook 失败等问题，避免 Codex 重复走旧路。

③ CODEX_PROMPT.md — 完整开发指令

共 253 行。

明确要求 Codex：

首先扫描并理解现有代码，不得从零重写。
保留 V1–V6.5 全部功能，以及 17/10/9 三套独立检测机制。
保持 PC1 → SMB → PC2 的架构，不引入 SSH。
优先改善 Worker 稳定性、任务历史、日志恢复与游戏打包验证。
区分模拟测试与 Unreal Engine 实机测试，不得报告未经验证的成功结果。

---

UE_MCP_V6_5_Codex_Handoff/
│
├── README.md
├── HANDOFF.md
├── CODEX_PROMPT.md
│
├── source/
│ └── UE_MCP_GUI_V6_5_Package/
│ ├── PC1/
│ │ ├── UE_MCP_GUI_V6_5.py
│ │ ├── ue_shared_build_client.py
│ │ ├── ue_package_client.py
│ │ └── Start_UE_MCP_GUI.bat
│ │
│ ├── PC2/
│ │ ├── PC2_Build_Worker.py
│ │ ├── PC2_Worker_Setup_GUI.py
│ │ ├── ue_v6_build_manager.py
│ │ ├── ue_game_packager.py
│ │ └── WuxiaMCPRuntime/
│ │
│ ├── tests/
│ └── docs/
│
├── legacy/
│ ├── V1–V6 历史源码
│ ├── V6.2–V6.3.3 历史安装包
│ └── diagnostics/
│
├── original_release/
│ └── UE_MCP_GUI_V6_5_COMPLETE_PC1_PC2.zip
│
├── examples/
│ └── worker_config.codex.example.json
│
└── SOURCE_SHA256SUMS.txt

---

这份交接包包含约 70 份源码、文档、历史程序与诊断资料。我也执行了 Python 语法检查和 V6.5 离线模拟测试，结果通过。

需要特别说明：交接包没有包含 PC2 上完整的 MyProject4 Unreal 项目，例如真实的 .umap、.uasset 和你最终修改过的插件。因此，如果希望 Codex 继续修改真实游戏，也应另外备份这些项目文件。

---

四、怎样在 Codex 继续？

把完整 ZIP 解压到 Codex 的工作目录，打开该目录后，让 Codex 读取三份 Markdown 及 source 文件夹。

然后将 CODEX_PROMPT.md 的完整提示词复制到 Codex。

它的第一阶段任务已经设定为：

检查现有 V6.5 → 理解全部架构 → 验证测试 → 识别问题 → 在保留原有功能的前提下继续开发。

我也在提示词里规划了后续重点：Job History、Worker 自动恢复、游戏打包完整性验证，以及未来由 Codex 负责剧情、NPC 和游戏内容开发的工作流程。

最终交接包

下载 UE MCP GUI V6.5 — Complete Codex Handoff（含三份 Markdown + 全部整理的源码）
UE_MCP_GUI_V6_5_CODEX_HANDOFF_COMPLETE.zip

这份资料可以作为后续 Codex 开发的正式起点。

README.md

HANDOFF.md

CODEX_PROMPT.md

[imbiplaza ASUS]

第五章，使dlss 5.0 优化画面

第六章，反编译旧游戏，使用unreal engine 重新复刻

[Xiaote]

版主审定：本帖设为精华，作者 +5 积分奖励，希望再接再厉！

奖励凭证：精华 +5 分 · 编号 f2640-1348-1（系统自动发放，显示稍有延迟）

[terry]

我弟你不用担心格式问题，你做好这个系列，我给你开个专区，可以特殊排版。你现在需要吗？，参考mark专区。在AI音视频的子版块里。
刚在其他帖子里谈到虚幻引擎，这玩意AI吃透了生产力是惊人的，尤其是动画。游戏还是需要人。

[imbiplaza ASUS]

@terry

暂时还不要，因为我这个星期等着第三部电脑的新主机板，

等我组装好了，

才能真正实践这个企划是不是可以成功

[Henry Chiu 0]

@imbiplaza-ASUS 大大~ AI director的主機RTX pro 4500都跑得順暢嗎? 我也有遊戲開發+comfyui需求, 已有4090D 24GB, 但總是欠那麼一點點Vram, 覺得32GB剛好, 在想R9700還是RTX pro 4500, 謝謝

[imbiplaza ASUS]

@Henry-Chiu-0

不要买rtxpro 4500 ，现在价格，虚高，我前几个月买rtxpro 4500 只不过是现在的r9700pro 的价格

我建议先不要碰非nvidia显卡，

现在最便宜的应该是4080s 32g 魔改了

[Henry Chiu 0]

@imbiplaza-ASUS 謝呀~真有點糾結, 也有想過魔改4090D 48G, 但總有點擔心質量

[Henry Chiu 0]

另外想請教,如果我有4090D和3090, 那一張卡該分配做PC2較好?

[terry]

@Henry-Chiu-0 3万块钱你纠结什么？买JD自营。纠结就两张R9700

[imbiplaza ASUS]

@Henry-Chiu-0

其实不用pc2的，如果你的电脑拥有足够的空间，那就可以在一部电脑里面做到完

[Henry Chiu 0]

@imbiplaza-ASUS 哦~ 因為PC1跑3.8 FN已經佔了大部份算力, 好像負荷不了同時跑unreal; 反而PC 3的角色好像可以搬到PC2上? 可以這樣理解嗎? 或是一千塊的minipc也能替代PC3?

[imbiplaza ASUS]

@Henry-Chiu-0

pc1 负责主力strata
pc2 负责unreal 渲染
pc3 可以是手机，也可以是ipad, 不一定是要电脑，甚至我想用tailscale 接驳mac笔电，在startbuk 耍帅弄3d游戏

[imbiplaza ASUS]

@Henry-Chiu-0

信用卡敢敢刷下去 买rtxpro 6000 maxq，再分期付款,

如果这个unreal engine的企划成功的话，单车变bba

[懒人烘培]

居然可以这样安排三台电脑，不错~。等待成品

[Enigma]

这个创意可以啊，我有4080S 32G一台+双7900XTX一台，借你的创意试试