silicad/analog_mcp

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

37 stars 9 forks Качество 73 Тренд 41MIT

Сервер Model Context Protocol (MCP), соединяющий локальных агентов ИИ с удаленными кластерами Linux EDA (Cadence Virtuoso, Siemens Eldo)

Обзор

EDA MCP - это высокопроизводительный сервер Model Context Protocol (MCP), который соединяет локальные IDE и агенты AI (Antigravity, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code) непосредственно с удаленными вычислительными кластерами Linux EDA, выполняющими Cadence Virtuoso и Siemens Eldo. Через EDA MCP агенты ИИ автономно выполняют — от схематического захвата и размера транзистора PDK до генерации Layout XL, физической проверки Calibre DRC, проверки эквивалентности Calibre LVS, паразитарной экстракции Calibre xRC (PEX) и проверки аналогового моделирования SPICE. .: Используйте EDA MCP для интерактивной сборки пользовательских интегральных схем, запуска физических трубопроводов проверки компоновки, выполнения моделирования SPICE и решения задач проектирования кремния. : Видео-демонстрация выше демонстрирует ИИ-агент, интерактивно конструирующий, размером транзистора, сеттингом CDL и имитирующий живое внутри Cadence Virtuoso и Siemens Eldo.

Обзор (машинный перевод)

Преобразование агентов кодирования ИИ в автономных инженеров по разработке кремния и ИС. T0 - это высокопроизводительный сервер Model Context Protocol (MCP), который соединяет локальные IDE и агенты AI (Antigravity, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Claude Code) непосредственно с удаленными вычислительными кластерами Linux EDA, выполняющими Cadence Virtuoso и Siemens Eldo.

Через EDA_MCP агенты ИИ автономно выполняют ** полный, замкнутый жизненный цикл проектирования ИС** — от схематического захвата и размера транзистора PDK до генерации Layout XL, физической проверки Calibre DRC, проверки эквивалентности Calibre LVS, паразитарной экстракции Calibre xRC (PEX) и проверки аналогового моделирования SPICE.

###Демо-видео

(Видео Источник: doc/media/demo.mp4)*

. Эксперимент и решение реальных проблем проектирования ИС: Используйте EDA_MCP для интерактивной сборки пользовательских интегральных схем, запуска физических трубопроводов проверки компоновки, выполнения моделирования SPICE и решения задач проектирования кремния.

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

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:

Открыть полный README на GitHub

Установка

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

Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →

Конфигурация

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