agentcad
jdilla1277 · コーディング
agentcadはAIエージェント向けに作られたオープンソースのCADツールだ。Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントに設計タスクを渡すと、エージェントがbuild123dのPythonスクリプトを書き、agentcadがそれを実行して形状を確認し、プレビューをレンダリングし、実際のファイルを書き出す。CLIとMCPサーバーの両方として提供され、ローカルで動き、費用はかからず、登録も要らない。
agentcad について
agentcadとは
agentcadはコーディングエージェントとCADカーネルの間に位置する。エージェントがPythonを書き、agentcadが実行し、返ってくるものはファイルだけではない。構造化されたフィードバックが得られる。幾何メトリクス、有効性フラグ、4ビューのレンダリング、トポロジレポートだ。このフィードバックループこそが要点である。エージェントは最初の試行で壊れた形状を出しがちで、どこが悪いのか見る手段がなければ勘を繰り返すだけになる。
このツールはbuild123dネイティブでCadQuery互換なので、スクリプトはエージェント専用の方言ではなく、通常のパラメトリックCADコードとして読める。実行のたびにバージョン付きのSTEPファイルが生成され、2回目の実行からはagentcadが新しい結果を前回と比較するため、設計がどう変わったかを追える。実行前のチェックは構文エラー、show_object()呼び出しの欠落、壊れたimportを100ミリ秒未満で検出し、バージョン番号を消費する前に止める。無駄にしたくない時間を節約できる。
先に知っておくべき制限が2つある。Pythonツールであり、対応するのはPython 3.10から3.12までだ。依存するOpenCascadeバインディングが3.13向けにまだ存在しないためである。グラフィカルエディタもない。コマンドラインとMCPの製品なので、ターミナルに慣れたエンジニアや開発者に向く。マウス操作のモデリングアプリを探している人向けではない。
はじめ方
- Python 3.12の仮想環境を作成して有効化する。
pip install 'agentcad[mcp]'でインストールする。CLIだけならpip install agentcadでよい。agentcad init --name myprojectを実行してプロジェクトを雛形から作り、AGENTS.mdのブロックとClaude Codeのスキルをフォルダに配置する。- 平易な言葉で書いた設計プロンプトをコーディングエージェントに貼り、最初のスクリプトを書かせる。
- JSONレスポンスを読み、レンダリングを確認し、形状が印刷可能になるまで反復を続ける。
AIツール情報
agentcadの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- すでにCAD作業をスクリプトで行っているエンジニア。パラメトリックなPythonワークフローを保ち、繰り返しの形状をエージェントに任せられる。ただしPython 3.10から3.12であることが条件だ。
- エージェント型の設計パイプラインを組む開発者。MCPサーバーはClaude CodeやCursorに直結するので、エージェントは当てずっぽうではなく本物のCADバックエンドを得る。
- 3Dプリントのホビイスト。書き出したSTLとGLBファイルは、追加の変換なしでスライサーやウェブビューアに入る。
タスク
- テキストの説明を最初の部品に変える。スマホスタンドやブラケットを記述すると、エージェントがagentcadのメトリクスに対して反復し、形状が有効になるまで詰める。
- 形状のミスを早く捕まえる。実行レスポンスは無効なソリッドに印を付け、面とエッジの数を報告するので、悪いモデルは印刷前に直る。
- 設計の変化を追う。バージョン付きSTEPファイルと内蔵のdiffが、2つのリビジョン間で何が変わったかを正確に示す。
シーン
- ターミナルセッションでの迅速な試作。空のフォルダから印刷可能な部品まで、いくつかのプロンプトとCAD GUIなしで到達する。
- エージェントにモデリングライブラリを教える。注入されるbuild123dのプリミティブと編集ヘルパーにより、スクリプトは定型のimportを一切必要としない。
- 参考図面から既知の物体を再現する。チームのケーススタディでは、実測図から1903年のライトフライヤーを234個の別々の部品として再構築した。
主な機能
エージェントが書いたPythonを実行しメトリクスを返す
中核のループはbuild123dスクリプトを実行し、構造化されたJSONを返す。3軸すべての寸法、体積、面とエッジの数、そしてis_validフラグが得られる。モデルが壊れたときは、レスポンスにエラーが含まれ、よくある失敗形状では修正のヒントも付く。曖昧な「うまくいかなかった」が、エージェントが行動できる情報に変わる。単純だが、効果は大きい。
目視確認のための4ビューレンダリング
実行のたびに4方向からPNGプレビューをレンダリングし、カメラ位置をカスタム指定することもできる。レンダリングは2Dで、3D出力とは別のキーに入るため混ざらない。失敗したレンダリングが成功したビルドを打ち消すことはない。STEPファイルは残したまま、必要なビューだけを再試行できる。
STEP・STL・GLB・OBJの書き出し
完成したモデルは、後段の各ツールが実際に求める形式へ書き出される。STEPは以降のCAD作業のための正確な形状を担い、STL・GLB・OBJは3Dプリントとウェブビューアをカバーする。ビルドが成功するたびにバージョン付きSTEPファイルも書き出される。上書きは一切起きない。
実行前の高速バリデーション
静的チェックは構文エラー、show_object()呼び出しの欠落、解決できないimportを100ミリ秒未満で検出する。何も実行されない。ディスクに何も書かれず、バージョン番号も消費されない。何十回もの試行を生むエージェントにとって、失敗が決まっているものを飛ばすのは実時間の節約になる。
トポロジ検査とバージョン差分
専用のinspectコマンドは、扱いにくい形状のデバッグ用にトポロジレポートを出す。2つ目のバージョンからは、agentcadが各結果を前回の実行と比較する。両者を合わせて、最も多く出る2つの問いに答える。このソリッドが無効なのはなぜか、そして前回から何が変わったのか。
定型的な記述の要らないスクリプト
スクリプトは大量のimportを必要としない。build123dのプリミティブ、show_object、agentcad自身の編集ヘルパーがあらかじめ注入されるので、エージェントはbox = Box(10, 20, 5)と書いて先へ進める。importが少なければミスも減る。定型が少ないほど、エージェントが誤りを混入させる箇所も減る。
MCPサーバーとプロジェクトの雛形
agentcadをプロジェクトのMCP設定に加えると、Claude Code、Cursor、その他互換エージェントがCADバックエンドへ直接アクセスできる。agentcad initを実行すると、操作ガイドがAGENTS.mdブロックとClaude Codeスキルとしてリポジトリに書き込まれるので、エージェントは毎回のセッションでワークフローを自分から拾う。
メリットとデメリット
メリット
- Apache-2.0で無料かつオープンソース。ソースはGitHubにあり、アカウントは不要。
- 完全にローカルで動くので、設計ファイルがマシンの外に出ない。
- 単一の不透明なファイルではなく、豊富な構造化フィードバック（メトリクス、有効性、トポロジ、レンダリング）を返す。
- build123dネイティブでCadQuery互換なので、スクリプトの移植性と可読性が保たれる。
- バージョン履歴と差分により、設計の反復を追跡できる。
デメリット
- グラフィカルインターフェースがないので、使うにはコーディングエージェントかコマンドラインへの慣れが要る。
- Python 3.10から3.12のみで、OpenCascadeバインディングが追いつくまで3.13は除外される。
- CadQuery対応は任意の追加要素で、独自の依存関係とライセンスの検討を伴う。
- 品質は土台となるエージェント次第で、弱いモデルは弱い形状しか生まない。
よくある質問
AIコーディングエージェントに本物のCAD作業をさせる、オープンソースのコマンドラインツール兼MCPサーバーだ。エージェントがbuild123dのPythonスクリプトを書き、agentcadが実行して形状を検証し、プレビューをレンダリングし、標準的な3Dファイルを書き出す。
関連コンテンツ
agentcadに関連するツール、スキル、記事を探す。
agentcadの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。