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Mastercam+Ai快速开发插件的技术应用分析与测试
Mastercam+Ai快速开发插件的技术应用分析与测试当下AI大模型快速普及，传统二次开发开发者面临不小挑战。想要在新环境下提效，最好的方式就是顺势拥抱AI工具，借助AI能力快速开发专属Mastercam插件、外挂。 AI的普及让各种软件的外挂开发再无门槛可言，让普通大众都可以开发属于自己的软件。在动手开发前，首要工作就是明确开发目标，清晰的目标才能让AI高效输出成果，缩短开发周期。本次方案并非实时交互数据，采用预编译+调用的模式，所有流程后台静默运行。 首先Mastercam官方没有提供这方面的接口，2025版本自己有一个简易的Ai对话，功能极其简单，导致无法实时进行互动，除非采用实时对话式的，但这种局限性极大，成本极高，同时很多敏感企业对数据的保护也极其苛刻，当前最经济，高效的还是按功能写成本地运行及计算方式。 AI驱动Mastercam的整体链路：AI → MCP服务 → Mastercam API → 人工操作/自动采集数据 → 信息回传 → MCP服务接收反馈 → AI分析并执行下一步动作整套流程里，人只需要提需求及对编译后的进行测试，记录运行过程log，MCP服务是核心枢纽，读取运行数据进行分析，处理。MCP Server配置示例（路径按需自行修改） { "mcpServers": { "mastercam": { "command": "python", "args": [ ".\mastercam_mcp.py" ] } }} Ai助手可选客户端如下，以下方案，软件基于节省Token，私密性，稳定性，可持续性等方案进行相关的测试与分析，评估后产生的结果，仅代表个人测试结果及建议！ 1:Workbuddy 2:TRAE 3:Codex 4:其他未测试 本地部署环境 visual sutdio 2022 c++，c++/cli Python>3.0,测试环境py3.7 MSVC c++1.7/gcc node>21 同时还需要安装.net8 基于以上客户端测试了两种技术方案 测试时由于给定的权限极小，不让他调用本机vs2022编译环境。 AI客户端选型：基于Token消耗、数据私密性、稳定性、长期可用性做实测对比，仅为个人测试参考，可选：Workbuddy、TRAE、Codex，其余客户端暂未测试。 开发环境：Visual Studio 2022，部署 .NET8、C++、C++/CLI 环境。本次实测两套技术路线：1. NETAPI方案依赖nethook3.0，上手简单，适合刀路参数、实体基础数据采集处理。测试案例：扫描实体，识别孔、沉头孔、埋头孔，按直径分组标记并生成刀路，沉头孔顶面、底面一并统计。✅优点：通用性好，兼容多个Mastercam版本❌缺点：复杂开发任务难以实现2. C++ & SDK方案依赖官方SDK，功能上限极高。测试前预先搭建skill，投喂多份源码工程作为参考。测试案例：AI开发实体面分析外挂，自动识别水平面、垂直面、斜面、等高面，分组上色标记，支持角度、公差、步长等参数可调，测试效果基本达标。✅优点：功能强大，可实现复杂定制功能❌缺点：跨版本需要重新编译；不同版本函数变动后，代码需要大量修改适配两套方案统一采用预编译调用，每一步操作留存行为日志，便于排查缺陷、迭代修正，直到功能符合预期。⚠️重要风险提醒两种方案运行时都会自动读写、删除本地大量文件，务必做好权限管控：1. 严格限制AI可访问目录，禁止随意读取其他路径2. 单独划定输出目录，管控文件删除权限技术本身中立，风险源于使用者。请合理合规使用，严禁触碰法律红线；可以仿写、参考思路，但禁止逆向、破解未授权软件。 MCP服务MastercamNETAPI下载地址：
http://postp.net/forum.php?mod=viewthread&tid=12928&extra=page%3D1
