silicon-canvas-mcp
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@silicon-canvas-mcpdraw a GPU architecture overview with host interface, compute clusters, and HBM"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Silicon Canvas 是面向芯片架构师的 AI 绘图方案工具。把自然语言中的设计内容与表达目标,转换成适合 Image Gen 的提示词、必要的结构参考和可继续修改的源规格,覆盖工程架构、算法数据流、状态与时序,以及系统插画和产品渲染。
设计事实、阅读目的与视觉表现分别处理,让同一份设计既能用于技术文档,也能用于方案介绍和产品展示。你可以用中文描述,新图默认使用英文标签。
Let your agent set it up
把下面这段话发给支持本地 MCP 的 Agent:
Hi! Please install https://github.com/jiale-wangOwO/silicon-canvas for me and get the MCP server running in this agent. When ready, give me a short list of the figures it can help me create and one example request to try.Related MCP server: IntentForge MCP Server
安装 MCP
下载发布包
从 v0.7.0 Release 获取安装包。Windows 用户可下载 silicon-canvas-mcp-windows-x64.zip,解压完整目录,无需另装 Python。按包内 MCP-CONFIG.json 配置宿主,将 command 替换为 silicon-canvas-mcp.exe 的绝对路径,并保留相邻的 _internal 目录。
macOS、Linux 或需要 Python 环境的用户,可以使用 Release 中的 wheel 或从源码安装。
从源码安装
需要 Python 3.11+。先获取源码:
git clone https://github.com/jiale-wangOwO/silicon-canvas.git
cd silicon-canvasWindows PowerShell:
.\scripts\install-mcp.ps1 -PackagePath .macOS / Linux:
bash scripts/install-mcp.sh .安装器创建独立环境,并输出 mcp-config.json 和 codex-mcp.toml。把对应配置添加到宿主的 MCP 设置,重新加载服务即可;安装器不会改写现有宿主配置。服务入口为 silicon-canvas-mcp,通过 STDIO 由宿主启动。
使用本地 wheel 时,把安装命令中的源码目录参数替换为 wheel 路径。完整安装、客户端配置与故障排查见 MCP 指南。
开始画图
安装后直接向 Agent 描述内容与用途,例如:
用 Silicon Canvas 做一张 GPU 架构总览,讲清主机接口、命令处理、计算簇、共享缓存与显存之间的关系。用于架构介绍,不展开执行单元内部。用图片生成工具画出来,再根据实际成图继续调整。
也可以要求算法依赖、协议状态、周期交互、封装剖切或完整板卡产品展示,不必先选分类。需要时在描述里指定视角、背景、材质、配色和详略。
默认流程是 描述 → 宿主模型整理源事实 → MCP 编译 → Image Gen → 看图改进。在 Codex 等支持 MCP 的 Agent 中,语义理解使用宿主现有模型,无需另配语义模型 API Key;实际生图使用宿主可用的图片工具。
工具会说明参考图的用途:工程图使用配套结构底稿,算法依赖图通常只需提示词,产品渲染的取景参考则是可选的。详见 MCP 工作流。
实际作品
下面两张实际生成图展示算法依赖与完整板卡两种表达;板卡图在生成后加入了 Silicon Canvas 标志。更多作品见 网页演示版的精选展示。
算法数据流 | 产品渲染 |
|
|
当前能力
表达 | 适合的内容 |
工程图 | 系统架构、微架构、硬件数据路径、算法依赖、状态机与时序交互 |
系统示意 | 功能分区、共享资源、系统组成与主要连接,兼顾结构解释和空间表现 |
商业渲染 | 芯片封装、板卡、服务器和机柜等产品主体,随用途安排镜头、材质、光照和标注 |
自然输入,自动安排。 从描述理解用途、形式、详略与画幅;需要时直接指定视觉要求。信息不足时提供带明确假设的参考方案。
源事实与画面分开。 保留模块、数量、归属、条件和关系,再选择本图的阅读范围;完整源规格随绘图包交接。
模型与编译解耦。 MCP 使用宿主模型整理内容,Web 连接所选语义服务,两者复用同一套编译核心。
支持继续修改。 通过自然反馈调整方案,导出提示词、参考和源规格,便于 Agent 接续与核对。
生成图片仍可能出现文字、箭头或数量错误,需要实际查看并迭代;概念渲染不等同于真实版图、CAD 或制造资料。能力和验证边界见 表达方式 与 验证说明。
网页演示版
打开 在线演示,连接自己的 DeepSeek 或兼容服务,描述想画的内容并生成提示词。形式、用途和配色等默认自动安排,需要时展开“自定义”;随后复制提示词或下载绘图包,交给图片工具。
![]()
Web 可托管在 GitHub Pages 等静态服务,编译在浏览器 Worker 中运行。模型请求由浏览器直接发往你选择的服务,API Key 仅保存在当前页面内存;接口需允许浏览器 CORS。使用、本地预览和部署见 Web 指南,数据处理见 隐私说明。
参与贡献
欢迎贡献通用绘图策略、Agent/Web 体验、可复现的问题与可公开示例。提交问题时请附输入、实际结果和复现步骤;图形策略改动应兼顾不同主题与结构,避免只对单张展示图调优。开发、测试和分发物构建见 贡献指南。
许可证与安全
原创代码采用 MIT 许可。随包字体与其他资源遵循各自许可,见 第三方资源。厂商和论文原图的版权不属于项目 MIT 许可,参考原图不随发行包分发。
请勿把 API Key 或未获授权的内部设计放入公共 Issue;漏洞报告方式见 安全说明。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
AI visual generation agent: multi-pipeline rendering, prompt crafting, and image composition.
Agent-Native design tool - create and edit visual designs with agent assistance
Give your AI agents a design superpower. Generate, edit, and publish publication-grade decks, reports, landing pages, resumes, and marketing visuals directly within your agent workflow. Delivering frontier-level design quality at 3× the speed and 53× lower cost -from conversational prompt to live link or vector PDF in minutes.
Deterministic visual marketing engine. Your agent plans, renders, and posts on-brand campaigns.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityAmaintenanceEnables AI agents to generate, view, and analyze engineering diagrams (RF, PCB, EMC) in draw.io using natural language prompts, with auto-layout and 269 engineering stencils.105AGPL 3.0
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables coding agents to convert natural language engineering prompts into editable parametric CAD models with deterministic parsing, validation, and edit support.5Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables agents to create display-quality visual content across HTML, Mermaid, pseudocode, text trees, and diffs, with automatic layout repair and rendering verification to prevent overlaps, overflow, and connection conflicts.10 npm1Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to convert natural-language briefs into structured visual specs, deterministically render typography and layouts, and run constraint-aware visual QA and targeted repair for image generation.26 npmApache 2.0