[Unity][射线检测]3DCube方块最简单的射线检测OnMouseEnter

本文介绍了一个Unity中使用MouseEnter事件的示例。通过创建一个带有碰撞体的立方体对象并附加脚本,当鼠标悬停在该立方体上时会触发特定的视觉效果。文章还提到了相关函数OnMouseExit的使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


新建一个3DObject--Cube,挂载下面这个组件,这个方块物体必须挂载Collider组件,并且isTrigger为false

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class MouseEnter : MonoBehaviour
{
    void OnMouseEnter()
    {
        //rend.material.color = Color.red;
        Debug.Log(" ************----------------");
    }
}

这个方块物体在摄像机显示范围内,把鼠标移动到 这个方块物体上, OnMouseEnter函数就会显示结果

相关的函数还有OnMouseExit


参考资料:

1.

Unity 被遮挡Collider如何触发OnMouseEnter事件

2.

3.

4.






<think>好的,我现在要处理用户关于MCP(Model Context Protocol)的查询。首先,我需要明确用户的需求:他们想了解MCP的定义、使用教程和示例。接下来,我需要回顾系统级指令,确保回答符合要求,比如正确使用LaTeX格式和引用标注。 首先,我需要确认MCP的相关信息。根据用户提供的引用,MCP是Anthropic在2024年推出的协议,用于标准化AI模型与外部数据源的通信。它的作用类似于USB-C接口,实现即插即用。这部分信息需要结构化地呈现,可能分成定义、核心功能、使用教程和示例几个部分。 然后,检查是否需要生成相关问题。用户的问题末尾需要添加相关问题,我需要确保问题与MCP相关,并且能够引导进一步学习。例如,MCP的应用场景、技术架构或与现有协议的区别等。 在回答结构方面,需要保持清晰,分点说明。定义部分直接引用提供的资料,使用教程部分可能需要分步骤,比如安装配置、协议配置、数据处理等。示例部分可以给出代码片段,但要注意用户提到的Python代码需要用反引号包裹,并标明语言。 同时,需要处理LaTeX格式的问题。虽然用户的问题中没有数学表达式,但如果有相关术语或公式,需要正确应用$...$或$$...$$格式。不过当前内容可能不需要数学表达式,所以可能可以忽略这一点,但需保持警惕。 最后,确保引用正确标注。用户提供的引用[^1]和[^2]需要自然地插入到相关内容末尾,避免格式错误。例如,在定义部分末尾添加[^2]。 现在,我需要组织这些信息,确保每个部分简洁明了,符合用户要求的中文回答,结构清晰,并且包含相关问题。同时,注意不要使用Markdown格式,保持文本的自然分段。可能需要多次检查引用位置和LaTeX语法,虽然当前内容可能不涉及数学公式,但系统指令要求必须遵守,所以如果有任何变量或术语需要强调,可能需要调整格式。</think>### MCP(Model Context Protocol)定义 MCP(模型上下文协议)是由Anthropic推出的开放协议,旨在建立AI模型与外部数据源/工具之间的标准化通信接口。该协议通过统一数据交互格式,实现大语言模型(LLM)与本地文件、数据库、API等资源的无缝集成,类似于AI领域的"通用接口标准"。 $$ \text{MCP} = \{\text{Request}, \text{Response}, \text{Schema}, \text{Context}\} $$ 公式表示协议由请求、响应、模式定义和上下文管理四要素构成。 ### 核心功能 1. **上下文管理**:维护会话历史与实时数据的关系链 2. **数据路由**:自动识别请求类型并分发到对应数据源 3. **格式转换**:将非结构化数据转换为模型可理解的格式 4. **安全控制**:通过沙箱机制隔离敏感数据访问 ### 使用教程(Python示例) ```python from mcp_client import MCPClient # 初始化连接 client = MCPClient( endpoint="http://api.example.com/mcp", auth_token="your_api_key" ) # 构建查询请求 query = { "context_id": "session_123", "data_source": "company_database", "query": "SELECT * FROM products WHERE stock > 100" } # 发送请求并获取响应 response = client.execute(query) print(response.formatted_data) ``` ### 典型应用场景 1. **实时数据分析**:连接业务数据库进行动态报表生成 2. **文档智能处理**:索引企业文档库实现知识问答 3. **API集成**:对接CRM系统获取客户交互历史 4. **多模态处理**:协调图像识别模型与文本生成模型
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