Onshape abre la creación de funciones CAD a partir de una descripción textual con FeatureScript MCP

PTC ha abierto el servidor FeatureScript MCP en el marco del programa de acceso anticipado Onshape Labs. Conecta los modelos de lenguaje con FeatureScript, el lenguaje de personalización propio de Onshape. El diseñador describe con palabras corrientes qué herramienta necesita. El modelo escribe el código, lo inserta en Feature Studio, lo ejecuta, analiza los errores y los corrige hasta que la función funciona.

El resultado es una función personalizada que se puede editar, versionar y repartir al equipo. En la barra de herramientas de Onshape se utiliza igual que los comandos nativos. El asistente lo elige el propio usuario: MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, así que sirven Claude, ChatGPT, Gemini y otros modelos.

La IA escribe el código de construcción de la geometría

La esencia del enfoque la formuló en el blog de Onshape Cody Armstrong: se pide al modelo crear código que describa cómo se construye la geometría, en lugar de generar la geometría misma. Onshape llama a tales funciones transparentes y deterministas: recalcular con los mismos parámetros da la misma pieza, y el código se puede leer y corregir sin volver a generarlo.

El ciclo de trabajo tiene este aspecto:

1. El ingeniero escribe una petición en inglés y describe la función que necesita.
2. El modelo genera el código de FeatureScript y lo inserta él mismo en Feature Studio.
3. El asistente observa el resultado de la ejecución, ayuda a depurar los errores y pule el código. La función se comprueba mientras tanto en el Part Studio vinculado.
4. La función terminada se publica.

Tras la publicación, la red neuronal sale del proceso:

«Cuando las pruebas y el pulido de tu código han terminado, ya no necesitas el asistente de IA», se indica en la página de FeatureScript MCP en el sitio de Onshape.

Para el equipo esto significa que el trabajo diario con tales funciones no requiere consultas al modelo. El asistente se necesita en la etapa de creación de la herramienta, y la herramienta terminada funciona sin él.

En qué no es inferior una función personalizada a una nativa

Según Onshape, las funciones personalizadas conservan la asociatividad paramétrica completa y funcionan con el mismo rendimiento que las estándar. En el árbol de funciones y durante la reconstrucción del modelo participan en igualdad con los comandos nativos. En la práctica esto significa que, al cambiar una cota de entrada, la función se reconstruye junto con el resto del historial del modelo.

Y no hace falta ser programador, afirma la compañía: el ingeniero formula las reglas de la geometría y la lógica del diseño, mientras que el borrador del código y la lógica principal los escribe el modelo.

Qué proponen construir

Onshape aporta ejemplos de tareas para la herramienta:

• Generadores de sistemas y líneas de producto. Toda una serie de componentes o un sistema de múltiples piezas se construye con una sola función, con comprobaciones de diseño, indicadores calculados y reglas de fabricación. En el ejemplo de la compañía, un depósito de agua está condensado en una única función. Construye todas las piezas según los parámetros introducidos, calcula y muestra al momento las características y realiza las comprobaciones.
• Catálogos de componentes con generación, configuración y mantenimiento automáticos.
• «Featurización»: un modelo ya construido a base de múltiples operaciones lo condensa la IA en una sola función.
• Ampliación de los comandos nativos. El código fuente de las funciones estándar de Onshape es abierto. Por ejemplo, se puede copiar el código de la curva de trazado (routing curve) y añadir una tabla resumen automática de los tramos rectos y curvados de la tubería.
• Nuevas herramientas y solucionadores: módulos de cálculo propios con visualización de resultados y tablas directamente en Part Studio, elementos normalizados como roscas, patrones matemáticos y herramientas de medición.

Cómo conectarse y qué limitaciones hay

El servidor está disponible a través de FeatureScript MCP en Onshape Labs. Para Claude Code la compañía ha publicado una guía aparte de instalación y conexión para Windows y Mac. Quien quiera entender qué ha escrito exactamente el modelo puede hacer el curso FeatureScript Fundamentals sobre la creación de funciones personalizadas y tablas.

La limitación se nombra sin rodeos: el uso de las herramientas del servidor cuenta para el límite de peticiones a la API de Onshape. La compañía no precisa cuántas peticiones consume una sesión típica de creación de una función.

Qué significa esto para los diseñadores

El paso continúa la línea que Onshape marcó en marzo de 2026. Entonces la compañía anunció el autocompletado de código de FeatureScript basado en LLM, la búsqueda con IA por documentos públicos, el renderizado rápido con IA y el traslado de anotaciones, y señaló como objetivo final unos agentes de IA configurables. El autocompletado ayuda cuando el ingeniero escribe el código él mismo; el servidor MCP permite ceder la escritura del código al modelo por completo.

Los que más ganarán, probablemente, serán los equipos con productos repetitivos: fabricantes de depósitos, bastidores, tuberías y piezas de catálogo de tipo estándar. Antes, para una tarea así había que buscar a alguien que conociera FeatureScript o acumular durante mucho tiempo un conjunto de plantillas. Ahora el borrador de la herramienta se puede obtener a partir de una descripción. Para quienes diseñan productos únicos de uno en uno el beneficio, por lo visto, es menor: la herramienta propia se amortiza con las repeticiones.

Quedan, eso sí, muchas preguntas abiertas. El programa sigue siendo de acceso anticipado y no se dice qué pasará a ser de pago cuando termine. No se ha revelado qué datos del documento salen hacia el modelo externo, y para las empresas con documentación de diseño sensible eso puede resultar decisivo. La responsabilidad de la verificación se mantiene: una función que se reconstruye sin errores todavía no garantiza que los cálculos internos sean correctos. Por eso, una comprensión básica de FeatureScript probablemente seguirá siendo necesaria para quien vaya a poner tales herramientas en producción.

¿A qué asistente le confiarías escribir funciones para Onshape?

• Claude
• ChatGPT