オートデスクは、Revit 2027 リリースに合わせて、Revit 2027 MCP Server（テクニカルプレビュー）をリリース致しました。
Revit 2027 MCP Server（テクニカルプレビュー）は、Revit 2027 の個別のアドインとして、別途インストールする必要があります。ローカル MCP サーバーとの接続をサポートするアプリケーション（例えば Claude Desktop や Cursor）での利用を想定しています。
MCP サーバーは、LLM が外部データソース、API、およびツールに安全にアクセスできるようにするコネクタとして機能します。
MCP ホストをサポートするアプリケーションが、MCP クライアントとして MCP サーバーを呼び出し、そのサーバーが特定のツールにアクセスすることで、LLM との橋渡しをします。
つまり、Revit 2027 MCP Server は、Revit モデルを LLM と安全に接続することで、AI を活用したワークフローの構築をサポートします。
現状、Autodesk Assistant に組み込まれている MCP サーバーでは、モデルへの変更もサポートしていますが、この Revit 2027 MCP Server（テクニカルプレビュー）では、モデルへの変更を加えずに、モデル内データの読み取り専用ツールのセットが用意されているため、安全で信頼性の高いエクスペリエンスを確保できます。
もちろん、LLM やその他の AI ツールを用いて生成された結果は、信頼する前に必ず検証してください。
インストールと設定
Revit 2027 MCP Server は Revit 2027 のアドインとして提供されており、使用するには Revit 2027 を予めインストールする必要があります。
Autodesk Account の [製品とサービス]タブから Revit 2027 を選択し、[拡張機能]の一覧から「Revit 2027 MCP Server Read-Tools Technical Preview」をダウンロードすることができます。
アドインのインストールが完了すると、Claude Desktop または Cursor がインストール済みの場合は、自動的に設定されます。設定画面は以下のようになります。
この記事では、例として Claude Desktop を使用していますが、ローカル MCP サーバーをサポートする LLM であればどれでも接続できます。
もし設定が自動的に実行されていない場合は、下記のファイルに設定を追加します。
C:\Users\*****\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
ユーザーインターフェース
Claude Desktop では、Revit 2027 MCP Server はコネクタとして表示されます。
コネクタで revit が有効になっていることを確認してください。これで、Claude Desktop を Revit の AI インターフェースとして使用することができます。
ツール
get_running_revit_instances（Revit インスタンスを取得する）
実行中のすべての Revit インスタンスのリストを返します。各レコードには、インスタンスのプロセス ID と現在開いているドキュメントの名前が含まれます。
例：House という名前のモデルには、ドアがいくつありますか?
open_view（ビューを開く）
ビューを開き、それをアクティブビューとして設定します。
例：ElementId 10021 のビューを開いてください。
query_model（モデルをクエリする）
空間フィルター、パラメータフィルター、カテゴリカルフィルターを使い、複数の条件でモデルをクエリし、ElementId を取得します。
Result セクションは、ElementId と分析の2つの部分から構成されます。
ElementId は、get_element_data などの他のツールに渡すことができます。
分析には、要素数とカテゴリ、レベルなどの内訳が表示されます。
例: ビュー ElementId 10021 で、名前に「Single」が含まれ、耐火性能パラメータに「1 Hour」が含まれる、すべてのドアの ElementId を一覧表示してください。
export_views（ビューを画像に書き出す）
印刷可能なビューまたは表示領域を画像ファイル（PNG、JPG、BMP、TIFF）または PDF ファイルにエクスポートします。
集計表ビューを CSV ファイルにエクスポートします。注：指定されたファイルはすべて同じファイル形式でエクスポートされます。
例: ElementId 10021、10022、10023 のビューを .jpg ファイルにエクスポートし、フォルダー C:/my/file/path に保存してください。
get_element_data（要素のデータを取得する）
要素のパラメータ情報を取得します。
例: ElementId が 121、122、123 の要素について、名前、レベル、クラス、ファミリ、およびバウンディングボックスを一覧表示してください。
select_elements（要素を選択する）
ElementId によって要素を選択します。
例：IDが121、122、123 の要素を選択してください。
zoom_to_elements（要素にフォーカスする）
ID を指定して、現在のビューを特定の要素にズームインまたはフォーカスします。
例：ElementId が 121、122、123 の要素にズームしてください。
これらのツールを組み合わせて、例えば次のようなプロンプトを実行します。
Claude Desktop は、Revit 2027 MCP Server のツールを適宜呼び出し、最終的にリクエストした結果を返してくれます。
ヘルプページ
Revit Public MCP Server (Tech Preview)
https://help.autodesk.com/view/RVT/2027/ENU/?guid=GUID-80B05F4F-1642-46BD-ACED-699D3125AEB9
今回のリリースでは、デベロッパーとユーザーが実際のワークフローで安心して利用できる、信頼性が高く予測可能なツールを、少数から構築することに意図的に焦点を当てています。
実際、ツールセットが大規模になると、LLM のパフォーマンスが低下する可能性があります。
数十ものツールが公開されている場合、AI モデルは誤ったツール パスを探索したり、曖昧な呼び出しを行ったりするため、トークンを多量に消費することがあります。
Revit モデルのデータを AI で活用する最初のステップとして、ぜひ、Revit Public MCP Server（テクニカルプレビュー）をお試しください。
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