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Pattern Sampler MCP

将 GarmentCode 的纸样随机采样器通过 MCP（Model Context Protocol）以 stdio 方式暴露为工具，供任意兼容 MCP 的客户端调用。

• GarmentCode 与数据生成环境参考: GarmentCode 仓库
• MCP 协议与客户端使用方式: MCP 官方文档

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仓库结构

• pattern_sampler.py：核心采样器（在 GarmentCode 环境中运行）
• pattern_sampler_mcp.py：MCP 服务器（stdio 传输）
• run_in_py39.bat：Windows 启动器（进入 Conda 环境并运行核心脚本）

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一、准备 GarmentCode 核心环境

请严格按照上游仓库搭建 GarmentCode/pygarment 环境（建议 Conda + Python 3.9）：

• 按 system.template.json 创建并填写你的 system.json（包含 datasets_path、bodies_default_path、body_samples_path、sim_configs_path 等）。
• Windows 下 Cairo 依赖：
  • 使用 conda-forge：conda install -c conda-forge cairo pango gdk-pixbuf cairocffi cairosvg
  • 或 GarmentCode 自带 DLL（pygarment/pattern/cairo_dlls），运行时将该目录加入 PATH（推荐）
• 验证核心能单独运行：

  python pattern_sampler.py --size 1 --name smoke --json_output_path out.json
  type out.json

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二、MCP 服务器（按照mcp官方文档方式）

MCP 要求服务器通过 stdio 与客户端通信，客户端以“命令 + 参数”方式拉起服务进程。

1) 安装依赖（用于运行 MCP 服务的 Python）

按照MCP官方教程，详情请参考教程中的关于创建天气的mcp的例子

2) 配置运行所需环境变量（服务启动前）

配置claude_desktop_config.json

• 必须项
  • GARMENT_RUNNER：指向启动器（.bat）绝对路径（例如 D:\pattern_sampler_mcp\run_in_py39.bat）
  • PROJECT_DIR：GarmentCode 工程根目录（例如 D:\PythonProjects\garmentcode_project）
  • CONDA_ENV_PATH：核心 Conda 环境（例如 D:\miniconda\envs\py39）
• 推荐项
  • TMP_JSON_DIR：将临时 JSON/任务状态写到项目内的 tmp（例如 D:\PythonProjects\garmentcode_project\tmp）
  • GARMENT_TIMEOUT：子进程超时（秒，建议 1800）
  • DISABLE_GATHER_VISUALS=1：禁用汇总图片以提速
  • MAX_RETRIES=20：减少随机无效参数重试次数
  • PYTHONUTF8=1、PYTHONIOENCODING=UTF-8：统一编码

或者在 Windows（CMD）里设置：（此为手动调试服务器的备用方案）

set GARMENT_RUNNER=D:\pattern_sampler_mcp\run_in_py39.bat
set PROJECT_DIR=D:\PythonProjects\garmentcode_project
set CONDA_ENV_PATH=D:\miniconda\envs\py39
set TMP_JSON_DIR=D:\PythonProjects\garmentcode_project\tmp
set GARMENT_TIMEOUT=1800
set DISABLE_GATHER_VISUALS=1
set MAX_RETRIES=20
set PYTHONUTF8=1
set PYTHONIOENCODING=UTF-8

三、可用工具（服务器导出）

服务器启动后，会导出以下工具供客户端调用：

• 同步（可能客户端侧超时，不推荐长任务）

  • generate_garments(count: int, garment_type: str = "any", name_prefix: str = "generated")
    • 返回：{ success, dataset_path, logs, ... }

• 异步（推荐）

  • start_generation(count: int, garment_type: str = "any", name_prefix: str = "generated")
    • 立即返回：{ success: true, job_id, status: "queued" }
  • get_generation(job_id: str)
    • 返回：{ status: queued|running|succeeded|failed, dataset_path?, stdout_tail?, stderr_tail?, ... }
    • 任务状态会持久化到 <TMP_JSON_DIR>\jobs\<job_id>.json，即使服务器/客户端重启也能查询

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五、常见问题与排查

• 任务已生成但客户端超时
  • 使用异步接口（start/get），并将 GARMENT_TIMEOUT 设为较大值（如 1800）
• Windows 下缺少 Cairo DLL
  • conda install -c conda-forge cairo pango gdk-pixbuf cairocffi cairosvg
  • 或确保 pygarment\pattern\cairo_dlls 在 PATH
• 临时 JSON 长时间为 0
  • 设置 TMP_JSON_DIR 到项目 tmp，并将 tmp 与 datasets 加入防护软件排除
• CLI 可 5–10 秒结束但通过 MCP 较慢
  • 打开开关：DISABLE_GATHER_VISUALS=1、MAX_RETRIES=20
  • 确保 datasets_path 在 SSD 上，排除实时扫描
• 路径问题（.bat）
  • .bat 会 cd /d "%PROJECT_DIR%"；确保该目录存在且无隐藏字符

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六、许可与引用

• GarmentCode 环境、数据与示例参考：
  GarmentCode 仓库 @inproceedings{GarmentCodeData:2024, author = {Korosteleva, Maria and Kesdogan, Timur Levent and Kemper, Fabian and Wenninger, Stephan and Koller, Jasmin and Zhang, Yuhan and Botsch, Mario and Sorkine-Hornung, Olga}, title = {{GarmentCodeData}: A Dataset of 3{D} Made-to-Measure Garments With Sewing Patterns}, booktitle = {Computer Vision -- ECCV 2024}, year = {2024}, keywords = {sewing patterns, garment reconstruction, dataset}, }

@article{GarmentCode2023, author = {Korosteleva, Maria and Sorkine-Hornung, Olga}, title = {{GarmentCode}: Programming Parametric Sewing Patterns}, year = {2023}, issue_date = {December 2023}, publisher = {Association for Computing Machinery}, address = {New York, NY, USA}, volume = {42}, number = {6}, doi = {10.1145/3618351}, journal = {ACM Transaction on Graphics}, note = {SIGGRAPH ASIA 2023 issue}, numpages = {16}, keywords = {sewing patterns, garment modeling} }

• MCP 协议与客户端说明：
  MCP 官方文档