silicad/analog_mcp

Developer tools

이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기

37 stars 9 forks 품질 73 트렌드 41MIT

Repository Install

모형 Context 의정서 (MCP) 서버는 SSH에 먼 리눅스 EDA 클러스터 (Cadence Virtuoso, 시멘스 Eldo)에 국부적으로 AI 대리인을 밝게 합니다

개요

EDA MCP는 로컬 AI IDE와 Agent(Antigravity, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code)를 직접 연결하는 고성능 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. EDA MCP를 통해 AI Agent는 자율적으로 schematic 캡처 및 PDK 트랜지스터에서 레이아웃 XL 생성, Calibre DRC 물리적 검증, Calibre LVS equivalence 검사, Calibre xRC parasitic 추출 (PEX) 및 포스트 지연 아날로그 SPICE 시뮬레이션 검증을 제공합니다. USER : EDA MCP를 사용하여 사용자 정의 통합 회로를 만들고 물리적 레이아웃 검증 파이프라인을 실행하고 SPICE 시뮬레이션을 수행하고 실리콘 디자인 문제를 해결합니다. 이름 : 위의 비디오 데모는 AI 에이전트가 상호 작용적으로 생성, 트랜지스터 sizing, CDL netlisting 및 Cadence Virtuoso 및 Siemens Eldo 내부 라이브를 시뮬레이션합니다.

개요(AI 번역)

Autonomous Silicon & IC Design Engineers로 AI 코딩 에이전트를 전송합니다. EDA_MCP는 로컬 AI IDE와 Agent(Antigravity, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code)를 연결하는 고성능 모델 콘텍스 프로토콜(MCP) 서버입니다. · EDA_MCP를 통해 AI Agent는 자율적으로 complete, close-loop IC Design Lifecycle-schematic Capture 및 PDK 트랜지스터를 배치 XL 생성, Calibre DRC 물리적 검증, Calibre LVS equivalence 검사, Calibre xRC parasitic Extract (PEX) 및 Post-layout 아날로그 SPICE 시뮬레이션 검증을 수행합니다.

데모 비디오

(비디오 소스: doc/media/demo.mp4)

└Experiment & Solve Real-World IC Design Problems: 사용자 정의 통합 회로를 직접 구축하고 물리적 레이아웃 검증 파이프라인을 실행하고 SPICE 시뮬레이션을 수행하고 실리콘 디자인 문제를 해결합니다.

이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.

README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

EDA_MCP: Agentic Full-Flow EDA Control Plane & Autonomous Chip Design Workspace

Transforming AI Coding Agents into Autonomous Silicon & IC Design Engineers.
EDA_MCP is a high-performance Model Context Protocol (MCP) server that connects local AI IDEs and agents (Antigravity, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code) directly to remote Linux EDA compute clusters executing Cadence Virtuoso and Siemens Eldo.

Through EDA_MCP, AI agents autonomously execute the complete, closed-loop IC design lifecycle—from schematic capture and PDK transistor sizing to Layout XL generation, Calibre DRC physical verification, Calibre LVS equivalence checking, Calibre xRC parasitic extraction (PEX), and post-layout analog SPICE simulation verification.

📹 Demo Video

(Video Source: [doc/media/demo.mp4](file:///Users/vs/function/EDA_MCP/doc/media/demo.mp4))

💡 Experiment & Solve Real-World IC Design Problems: Use EDA_MCP to interactively build custom integrated circuits, run physical layout verification pipelines, perform SPICE simulations, and solve silicon design challenges.
🎓 Live Demonstration: The video demonstration above showcases an AI agent interactively constructing, transistor sizing, CDL netlisting, and simulating a depletion-load inverter live inside Cadence Virtuoso and Siemens Eldo.

⚡ Full-Flow Autonomous Silicon Engineering Capabilities

[!IMPORTANT] Verified Full-Flow Baseline (Issue #53 CheckPoint Milestone): EDA_MCP empowers AI agents to execute complete end-to-end silicon design flows autonomously. In a single continuous session, an AI agent can build a multi-stage analog/digital block, layout physical silicon, resolve design rules, verify layout-versus-schematic (LVS) match, extract 700+ parasitic R/C elements, and validate post-layout analog performance.

Here is the complete suite of silicon engineering tasks AI agents can perform through EDA_MCP:

GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "mcpServers": {
    "eda-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "/absolute/path/to/EDA_MCP/server.py"
      ]
    }
  }
}