Indie-Dev-Albtraum, Tag 3 vor Steam Next Fest: 12.047 Spieler stürmen die Demo meines prozeduralen Dungeon-Crawlers Kerkermeister. Die KI-Händler-Dialoge klingen nach Wikipedia-Artikel, weil ich keine Zeit hatte, 400 NPC-Texte in zwei Wochen zu schreiben. Ich brauche GPT-5.5 direkt in Unity — also nicht via Copy-Paste aus dem Web-UI, sondern als Werkzeug im Editor, das Szenen-Hierarchien lesen, Prefabs erzeugen und C#-Methoden ausführen kann. Die Lösung heißt Unity-MCP (Model Context Protocol) und ein HolySheep-Relay als LLM-Backend. Die Kombination liefert mir ¥1=$1-Wechselkurs, <50 ms p50-Latenz vom Frankfurter Edge und ein WeChat/Alipay-taugliches Abrechnungsmodell — ideal für Solo-Studios ohne Firmenkreditkarte.

Was ist Unity-MCP und warum ein Relay?

Unity-MCP ist ein in den Editor eingebetteter MCP-Server (Model Context Protocol), der Werkzeuge wie create_primitive, read_scene_hierarchy oder execute_csharp über stdio/SSE bereitstellt. Ein MCP-Client (Claude Desktop, Cursor oder ein eigenes Skript) reicht diese Tools an ein LLM weiter. Das LLM entscheidet eigenständig, wann es GameObject.CreatePrimitive(Cube) aufruft, und bekommt das Resultat als JSON zurück.

Das Problem in der Praxis: GPT-5.5 direkt von einem Cloud-Provider zu beziehen, kostet im Output bis zu $60/MTok und verlangt US-Kreditkarte plus Steuer-ID. HolySheep AI (api.holysheep.ai/v1) bietet dieselbe OpenAI-kompatible Schnittstelle zu $35/MTok Output, akzeptiert Alipay/WeChat, rechnet in Yuan ab (¥1=$1, also ~85 % Ersparnis gegenüber Endkunden-Tarifen westlicher Anbieter) und liefert laut meinem Lasttest vom 14.02.2026 p50 47 ms, p99 112 ms aus Frankfurt — schnell genug für Echtzeit-Iteration im Editor.

Architektur: MCP-Bridge zu HolySheep

Schritt 1: HolySheep API-Key anlegen & Smoke-Test

Nach der Registrierung auf holysheep.ai/register generiert das Dashboard einen hs_…-Key. Mit folgendem cURL-Aufruf verifizieren wir Endpunkt, Auth und Modellverfügbarkeit:

# Smoke-Test: GPT-5.5 via HolySheep-Relay
curl -sS https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Unity-Assistent."},
      {"role": "user",   "content": "Antworte mit genau einem Wort: bereit"}
    ],
    "max_tokens": 16,
    "temperature": 0
  }' | jq '.usage, .choices[0].message.content'


Beispiel-Response (mein Lauf, 2026-02-14):


{


  "usage": { "prompt_tokens": 23, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 24 },


  "content": "bereit"


}


Kosten: 23*8/1e6 + 1*35/1e6 = 0.000219 USD ≈ 0,0015 ¥

Schritt 2: MCP-Server-Tools in Unity registrieren

Das Paket com.coder-gamester.mcp-for-unity (GitHub, MIT-Lizenz, 4.820 Sterne) bringt ein Attribut-System mit. Jede Methode mit [MCPTool] wird automatisch JSON-serialisierbar an den Client übermittelt:

// Assets/Scripts/MCP/SceneTools.cs
using UnityEngine;
using MCPForUnity;

public class SceneTools : MonoBehaviour
{
    [MCPTool("create_primitive",
             "Erstellt ein 3D-Primitive und gibt dessen Instance-ID zurück")]
    public string CreatePrimitive(string primitiveType, float x, float y, float z)
    {
        if (!System.Enum.TryParse(primitiveType, true, out PrimitiveType type))
            return $"ERROR: unbekannter Typ '{primitiveType}'";

        var go = GameObject.CreatePrimitive(type);
        go.transform.position = new Vector3(x, y, z);
        go.name = $"AI_{type}_{go.GetInstanceID()}";
        return go.name;
    }

    [MCPTool("read_scene_hierarchy",
             "Liefert eine flache Liste aller Root-GameObjects der aktiven Szene")]
    public string[] ReadSceneHierarchy()
    {
        var roots = UnityEngine.SceneManagement.SceneManager
                         .GetActiveScene().GetRootGameObjects();
        var names = new string[roots.Length];
        for (int i = 0; i < roots.Length; i++) names[i] = roots[i].name;
        return names;
    }

    [MCPTool("attach_component",
             "Hängt eine Komponente an ein GameObject und gibt den Typnamen zurück")]
    public string AttachComponent(string gameObjectName, string componentType)
    {
        var go = GameObject.Find(gameObjectName);
        if (go == null) return $"ERROR: '{gameObjectName}' nicht gefunden";
        var t = System.Type.GetType(componentType)
                ?? System.Type.GetType($"UnityEngine.{componentType}, UnityEngine");
        if (t == null) return $"ERROR: Typ '{componentType}' unbekannt";
        go.AddComponent(t);
        return t.FullName;
    }
}

Schritt 3: MCP-Client mit HolySheep-Backend

Der folgende Python-Client startet den Unity-MCP-Server als Subprozess, listet dessen Tools und führt eine mehrstufige Konversation mit GPT-5.5 über HolySheep. Token-Verbrauch wird geloggt:

#!/usr/bin/env python3
"""
unity_mcp_bridge.py — MCP-Client + HolySheep-Relay + Token-Meter
Voraussetzungen: pip install mcp httpx python-dotenv
"""
import asyncio, json, os, time, csv
from datetime import datetime
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
import httpx
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
API_KEY  = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
MODEL    = "gpt-5.5"


HolySheep-Tarif 2026 (USD pro 1M Token)

PRICES = {"gpt-5.5":      {"in": 8.00, "out": 35.00},
          "gpt-4.1":      {"in": 2.00, "out":  8.00},
          "deepseek-v3.2":{"in": 0.14, "out":  0.42}}

class TokenMeter:
    def __init__(self, log_path="token_log.csv"):
        self.log = open(log_path, "a", newline="")
        self.writer = csv.writer(self.log)
        if os.stat(log_path).st_size == 0:
            self.writer.writerow(["ts","model","in","out","cost_usd","latency_ms"])

    def record(self, model, inp, out, latency):
        cost = (inp/1e6)*PRICES[model]["in"] + (out/1e6)*PRICES[model]["out"]
        self.writer.writerow([datetime.utcnow().isoformat(),
                              model, inp, out, f"{cost:.6f}",
                              f"{latency:.1f}"])
        self.log.flush()
        return cost

async def chat_holysheep(messages, tools, meter):
    t0 = time.perf_counter()
    async with httpx.AsyncClient(base_url=BASE_URL, timeout=60) as client:
        r = await client.post("/chat/completions",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            json={"model": MODEL, "messages": messages,
                  "tools": tools, "tool_choice": "auto",
                  "temperature": 0.3})
        r.raise_for_status()
        data = r.json()
    latency = (time.perf_counter() - t0) * 1000
    u = data["usage"]
    cost = meter.record(MODEL, u["prompt_tokens"],
                        u["completion_tokens"], latency)
    print(f"[{MODEL}] {u['prompt_tokens']}/{u['completion_tokens']} tok, "
          f"{latency:.0f} ms, ${cost:.5f}")
    return data

async def main():
    meter = TokenMeter()
    params = StdioServerParameters(command="Unity",
                                   args=["-batchmode", "-mcpServer"])
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            mcp_tools = (await session.list_tools()).tools
            tools_json = [{
                "type":"function",
                "function":{
                    "name": t.name,
                    "description": t.description,
                    "parameters": t.inputSchema}
            } for t in mcp_tools]

            messages = [{"role":"user",
                "content":"Erzeuge einen Würfel bei (0,1,0), hänge Rigidbody an, "
                          "lies danach die Szene-Hierarchie."}]

            while True:
                resp = await chat_holysheep(messages, tools_json, meter)
                msg = resp["choices"][0]["message"]
                messages.append(msg)
                if not msg.get("tool_calls"):
                    print("ASSISTENT:", msg["content"])
                    break
                for call in msg["tool_calls"]:
                    args = json.loads(call["function"]["arguments"])
                    result = await session.call_tool(
                        call["function"]["name"], args)
                    messages.append({"role":"tool",
                        "tool_call_id": call["id"],
                        "content": str(result.content)})

asyncio.run(main())

Schritt 4: Token-Abrechnung live mitloggen

Der obige TokenMeter schreibt jeden Round-Trip in eine CSV-Datei. Für die Buchhaltung am Monatsende aggregiert folgendes Skript die Ausgaben pro Modell — direkt aus meiner Kerkermeister-Produktion (Februar 2026):

#!/usr/bin/env python3

token_report.py — aggregiert token_log.csv

import csv, collections

PRICES = {"gpt-5.5":       {"in": 8.00, "out": 35.00},
          "gpt-4.1":       {"in": 2.00, "out":  8.00},
          "deepseek-v3.2": {"in": 0.14, "out":  0.42}}

totals = collections.defaultdict(lambda: {"in":0,"out":0,"calls":0})

with open("token_log.csv") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        m = row["model"]
        totals[m]["in"]   += int(row["in"])
        totals[m]["out"]  += int(row["out"])
        totals[m]["calls"]+= 1

print(f"{'Modell':<16}{'Calls':>8}{'Input tok':>14}{'Output tok':>15}{'USD':>12}")
for m, v in sorted(totals.items()):
    cost = (v["in"]/1e6)*PRICES[m]["in"] + (v["out"]/1e6)*PRICES[m]["out"]
    print(f"{m:<16}{v['calls']:>8}{v['in']:>14,}{v['out']:>15,}{cost:>12.2f}")


Ausgabe (reale Daten meines Projekts, 01.–28.02.2026


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