1. Unity 里两套 AI 协作方案，到底差在哪
如果你在 Unity 项目里用过 AI 辅助编码，大概率会遇到一个岔路口：一边是 Unity 官方在 Unity 6 里塞进来的 Unity AI Assistant，另一边是社区开源的 Funplay Unity MCP。两者都能让 AI 帮你改脚本、操作场景、跑编辑器命令，但底层思路完全不同。Unity AI Assistant 是什么？它是 Unity 官方把对话、资产生成、Editor 自动化、Agent 平台全部收进一个包的全栈产品，必须 Unity 6000.3 以上、必须联网、走 Unity Cloud 推理。Funplay Unity MCP 是什么？它是一个跑在 Editor 内部的 HTTP MCP server，把 Unity 暴露成 91 个标准 MCP 工具，让 Claude Code、Cursor、Codex 这类外部客户端通过本地 HTTP 直连来驱动 Unity。适合谁？如果你项目还停在 Unity 2022 LTS 或 2023，官方那套根本装不上，只能走 Funplay；如果你已经在 Claude Code 或 Cursor 里有完整工作流，Funplay 是无缝接入；如果你想要开箱即用的资产生成和官方 Dashboard 管控，那 Unity AI Assistant 更顺。
我试过把两套都装进同一个 Unity 6 项目，实测下来最大的感受是：它们并不互斥，但选型逻辑完全取决于你「已经有什么」。这篇文章不堆品牌，只按可跟做的步骤，把 TaoToken 统一 Key 的接入配置、MCP 服务端 settings 示例、以及在 Unity 里验证工具调用与鉴权是否生效的具体操作讲清楚。核心检索词就三个：Unity MCP、Unity AI Assistant、Funplay Unity MCP。下面从原问题场景开始，一步步落地。
2. 原问题与场景：独立开发者与中小团队的选型困境
独立开发者和中小团队在 Unity 里接 AI，最现实的约束不是「哪个 AI 更聪明」，而是三件事：Unity 版本、网络依赖、以及已有的 AI 客户端订阅。Unity AI Assistant 的最低版本是 6000.3，也就是 Unity 6，而且 AI 推理必须联网走 Unity Cloud，账号要 Unity Hub 登录加 Access Token。这意味着大量还在 2022.3 LTS 或 2023.x 上的商业项目，连门槛都够不到。Funplay Unity MCP 向下覆盖到 Unity 2022.3，工具调用本身全本地跑在 127.0.0.1:8765，AI 推理走你外部客户端，客户端甚至可以接本地模型。
第二个现实问题是工具粒度。Unity AI Assistant 对外暴露约 15 个工具，走的是「Manage*」大粒度路线，比如 ManageGameObject 一个工具同时承担创建、修改、删除。工具少的好处是 LLM 不用在长列表里挑，坏处是单个工具参数复杂，模型选对 sub-action 的概率被压低。Funplay Unity MCP 在 v0.3.0 暴露 91 个工具，分 20 个 [ToolProvider] 模块，还提供 core（29 个）和 full（91 个）两套 profile，默认走 core 29 加 execute_code 兜底。细粒度工具加精简默认 profile，是另一种取舍。
第三个问题是 PlayMode 自动化。Unity AI Assistant 只提供 EnterPlayMode 和 ExitPlayMode，进了 PlayMode 之后没有截图、没有输入模拟、没有 Game View 状态读取，对外部 Agent 来说游戏跑起来就是个黑箱。Funplay Unity MCP 提供完整闭环：simulate_mouse_click、simulate_key_press、simulate_key_combo、capture_game_view、get_console_logs，能让 AI 完成「改代码 → 进 PlayMode → 模拟操作 → 截图看结果 → 退出 → 再调」的循环。对想做自动化测试或场景验证的团队，这个差异是决定性的。
所以场景很清楚：你是一个 Unity 开发者，手里有 Claude Code 或 Cursor，想用统一 Key 把 AI 接进 Unity，同时不想被 Unity 版本和联网要求卡死。接下来先解决前置：TaoToken 统一 Key 怎么拿、Base URL 怎么配。
3. TaoToken 前置：统一 Key 与 Base URL 配置片段
TaoToken 的作用是给你一个统一的 API Key 和 Base URL，让 Claude Code、Cursor、Codex 这些客户端都指向同一个入口，不用每个客户端单独配一套供应商。官网是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 入口是 https://taotoken.net/api ，注意 API 地址不加 UTM 参数。你需要先去控制台创建 Key，地址是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。
拿到 Key 之后，核心是三件套：Base URL、Key、Model ID。这三样在任何一个客户端里都必须写全，缺一个就连不上。下面给出 Claude Code 的 settings 片段，路径是~/.claude/settings.json，这是 Claude Code 读取环境变量的标准位置：
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的TaoToken密钥", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-20250514" } }如果你用的是 Codex，配置在~/.codex/auth.json，格式如下：
{ "OPENAI_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "OPENAI_API_KEY": "sk-你的TaoToken密钥", "OPENAI_MODEL": "gpt-4.1" }Cursor 则在 Settings 的 Models 面板里填 Override OpenAI Base URL 为https://taotoken.net/api，API Key 填 TaoToken 的 Key，Model 填对应模型 ID。Cline 这类 VS Code 插件走 MCP 配置，在cline_mcp_settings.json里写：
{ "mcpServers": { "funplay-unity": { "url": "http://127.0.0.1:8765", "type": "http" } } }注意这里 Funplay Unity MCP 的地址是本地 127.0.0.1:8765，和 TaoToken 的 Base URL 是两回事：TaoToken 负责 AI 推理的出口，Funplay 负责 Unity 工具调用的入口。两者配合，AI 客户端才能既拿到模型能力，又能操作 Unity Editor。配置完记得重启客户端，让环境变量生效。
4. 可复制配置：MCP 服务端 settings 与 Unity 端安装
Funplay Unity MCP 的安装分两步：Unity 端装包，客户端配 MCP server。Unity 端推荐用 UPM 从 Git URL 安装，打开 Window → Package Manager → 加号 → Add package from git URL，填入仓库地址https://github.com/FunplayAI/funplay-unity-mcp.git。装完后菜单栏会出现 Funplay 菜单，点 Funplay → MCP Server → Start，Editor 内部就会在 127.0.0.1:8765 起一个 HTTP MCP server。你可以在 Console 看到启动日志，确认端口监听成功。
客户端侧的 MCP 配置，Claude Code 写在~/.claude.json或项目级.mcp.json：
{ "mcpServers": { "funplay-unity": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:8765" } } }Cursor 的 MCP 配置在~/.cursor/mcp.json，格式一致。配好之后，客户端启动时会去拉工具列表，正常情况下能看到 29 个 core 工具（默认 profile）。如果你想开 full 91 工具，在 Unity 的 Funplay → MCP Server → Tool Profile 里切到 full，然后重启 server。
关于工具 profile 的选择，给个对照表：
| Profile | 工具数 | 适用场景 | 风险 |
|---|---|---|---|
| core | 29 | 日常编码、场景操作、PlayMode 闭环 | 覆盖不到冷门操作，但有 execute_code 兜底 |
| full | 91 | 需要细粒度控制每个操作 | 工具列表长，LLM 选择率下降 |
默认 core 加 execute_code 是 Funplay 的推荐组合，因为 execute_code 能执行任意 C# 命令，等于一个逃生口。execute_code 走 IFunplayCommand 接口，CodeDom 内存编译，不写 .cs 文件，不触发 Domain Reload，并且和 Undo 系统集成，通过 ctx.RegisterObjectCreation 和 ctx.RegisterObjectModification 注册。它没有沙箱，是否允许执行交给客户端层审批，比如 Claude Code 在 invoke 前会展示代码让你确认。
如果你还想让 AI 生成贴图或模型，Funplay 本身不内建生成器，路径是外部生态加 execute_code 落地：客户端调 Replicate、Stability、Meshy 这类公开 API 生成资源，再用 execute_code 调 AssetDatabase.ImportAsset 导入项目并处理导入设置。这条路 BYO 模型，灵活但 Unity 特化体验要自己拼。
5. 验证请求：在 Unity 里确认工具调用与鉴权生效
配置完别急着写业务，先做三步验证。第一步，确认 MCP server 活着。在终端跑：
curl -s http://127.0.0.1:8765/health正常返回类似{"status":"ok","tools":29}。如果连不上，说明 Unity 端 server 没起，回 Editor 看 Funplay 菜单。
第二步，在 Claude Code 里发一条会触发工具调用的指令，比如「列出当前场景里所有 GameObject 的名字」。如果鉴权和 MCP 都通，Claude Code 会调用 Funplay 的工具，返回场景对象列表。这一步同时验证了两件事：TaoToken 的 Key 有效（否则模型请求会 401），以及 MCP 工具可调用（否则会报 tool not found）。
第三步，验证 execute_code 和 PlayMode 闭环。让 Claude Code 执行「进入 PlayMode，等 2 秒，截图 Game View，然后退出」。成功的话你会看到 Unity 真的进了 PlayMode，Console 有截图保存日志，客户端拿到 base64 图片。这一步跑通，说明你的 Unity MCP 工作流完整可用。
如果你想单独验证 TaoToken 的模型出口，可以用模型对话页快速测一条：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。在里面选一个模型发一句话，能正常返回就说明 Key 和 Base URL 没问题。这一步和 Unity 无关，纯粹隔离变量，方便排障。
验证通过后，日常使用建议把复杂多工具编排放 Claude Code 加 Funplay，把官方资产生成放 Unity AI Assistant，两套并用。长期做 Agent 或高频编码的，可以看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。
6. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth
第一个高频错误是 401 Unauthorized。表现是客户端发请求后立刻返回鉴权失败。原因通常是三件套没写全：Base URL 写了但 Key 没填，或者 Key 填了但 Model ID 是错的。排查顺序是先确认ANTHROPIC_BASE_URL或OPENAI_BASE_URL是https://taotoken.net/api，注意不要多加/v1或结尾斜杠；再确认 Key 是sk-开头且没过期；最后确认 Model ID 在 TaoToken 支持的列表里。三个都对还 401，去控制台看 Key 是否被禁用。
第二个错误是 local proxy failed。这个通常出现在客户端试图走本地代理但代理没起，或者 MCP server 地址写错。如果你在 Cline 或 Cursor 里看到这个，先检查mcpServers里的 url 是不是http://127.0.0.1:8765，端口有没有被占用。Unity 端 server 没启动时，客户端连 8765 会直接失败。解决方法是回 Unity 点 Funplay → MCP Server → Start，确认 Console 有监听日志。
第三个错误是 reading choices 相关报错，典型信息是error reading choices或返回体解析失败。这多半是 Base URL 指向了不兼容的端点，或者客户端把 OpenAI 格式的请求发到了 Anthropic 格式的入口。检查你的客户端类型和 Base URL 是否匹配：Claude Code 用 Anthropic 协议，Codex 和 Cursor 的 OpenAI 模式用 OpenAI 协议，TaoToken 的/api入口会按请求头路由，但客户端配置里的协议字段要对应。
第四个是 OAuth 报错。Unity AI Assistant 需要 Unity Hub 登录加 Access Token，如果你在官方那套里看到 OAuth 失败，检查 Hub 登录状态和 Token 是否过期。Funplay 这套不走 OAuth，如果你在 Funplay 流程里看到 OAuth 字样，说明客户端配错了供应商，把 MCP 配置和模型配置搞混了。记住：MCP 配置只管工具入口，模型鉴权走 TaoToken 的 Key，两者分开排查。
最后一个坑是工具调用成功但结果为空。这通常是 profile 选错，比如你切了 core 但调用的工具在 full 里。回 Unity 切 profile 或改用 execute_code 兜底。排障时优先看客户端日志和 Unity Console，两边对照能快速定位是鉴权层还是工具层的问题。
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