EDA Tools MCP Server

論文の実装: MCP4EDA: LLM-Powered Model Context Protocol RTL-to-GDSII Automation with Backend Aware Synthesis Optimization

Claude DesktopやCursor IDEなどのAIアシスタント向けに、電子設計自動化（EDA）ツールの統合を提供する包括的なModel Context Protocol (MCP) サーバーです。このサーバーにより、AIは統合インターフェースを通じてVerilog合成、シミュレーション、ASIC設計フロー、波形解析を実行できるようになります。

公式サイト

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/65d8027e-7366-49b5-8f11-0430c1d1d3d6

Verilog合成、シミュレーション、ASIC設計フローを示すEDA MCPサーバーのデモンストレーション

機能

Verilog合成: Yosysを使用して、さまざまなFPGAターゲット（generic, ice40, xilinx）向けにVerilogコードを合成
Verilogシミュレーション: Icarus Verilogを使用して、自動テストベンチ実行による設計のシミュレーション
波形表示: GTKWaveを起動し、VCDファイルの可視化と信号解析を実行
ASIC設計フロー: Docker統合を使用したOpenLaneによるRTL-to-GDSIIフローの完全実行
レイアウト表示: KLayoutでGDSIIファイルを開き、物理設計を検査
レポート解析: OpenLaneレポートを読み込み、PPAメトリクスと設計品質を評価

前提条件

このMCPサーバーを使用する前に、以下のEDAツールをインストールする必要があります：

1. Yosys (Verilog合成)

macOS (Homebrew):

brew install yosys

Ubuntu/Debian:

sudo apt-get update
sudo apt-get install yosys

ソースから:

# Install prerequisites
sudo apt-get install build-essential clang bison flex \
    libreadline-dev gawk tcl-dev libffi-dev git \
    graphviz xdot pkg-config python3 libboost-system-dev \
    libboost-python-dev libboost-filesystem-dev zlib1g-dev

# Clone and build
git clone https://github.com/YosysHQ/yosys.git
cd yosys
make -j$(nproc)
sudo make install

代替案 - OSS CAD Suite (推奨): 完全なツールチェーンをダウンロード: https://github.com/YosysHQ/oss-cad-suite-build/releases

2. Icarus Verilog (シミュレーション)

macOS (Homebrew):

brew install icarus-verilog

Ubuntu/Debian:

sudo apt-get install iverilog

Windows: インストーラーをダウンロード: https://bleyer.org/icarus/

3. GTKWave (波形ビューア)

直接ダウンロード (推奨):

Windows: SourceForge からダウンロード
macOS: SourceForge からダウンロード、またはHomebrewを使用: brew install --cask gtkwave
Linux: SourceForge からダウンロード、またはパッケージマネージャーを使用: sudo apt-get install gtkwave

その他のインストール方法:

# macOS (Homebrew)
brew install --cask gtkwave

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install gtkwave

# Build from source (all platforms)
git clone https://github.com/gtkwave/gtkwave.git
cd gtkwave
meson setup build && cd build && meson install

4. Docker Desktop (OpenLaneで推奨)

直接ダウンロード:

Windows: Docker Desktop for Windowsをダウンロード
macOS: Docker Desktop for Macをダウンロードまたは brew install --cask docker
Linux: Docker Desktop for Linuxをダウンロード

インストール:

公式サイトからDocker Desktopをダウンロードしてインストール
Docker Desktopを起動し、実行中であることを確認
インストールを確認: docker run hello-world

注意: Docker Desktopには、Docker Engine、Docker CLI、Docker Composeが1つのパッケージに含まれています。

5. OpenLane (ASIC設計フロー)

簡単なインストール方法 (推奨):

# Install OpenLane via pip
pip install openlane

# Pull the Docker image
docker pull efabless/openlane:latest

# Verify installation
docker run hello-world

使用例:

# Create project directory
mkdir -p ~/openlane-projects/my-design
cd ~/openlane-projects/my-design

# Create Verilog file (counter example)
cat > counter.v << 'EOF'
module counter (
    input wire clk,
    input wire rst,
    output reg [7:0] count
);
    always @(posedge clk or posedge rst) begin
        if (rst)
            count <= 8'b0;
        else
            count <= count + 1;
    end
endmodule
EOF

# Create configuration file
cat > config.json << 'EOF'
{
    "DESIGN_NAME": "counter",
    "VERILOG_FILES": ["counter.v"],
    "CLOCK_PORT": "clk",
    "CLOCK_PERIOD": 10.0
}
EOF

# Run the RTL-to-GDSII flow
python3 -m openlane --dockerized config.json

主な利点:

--dockerized フラグにより、すべてのツール依存関係がDocker経由で自動的に処理されます

6. KLayout (レイアウトビューア)

直接ダウンロード (推奨):

Windows: KLayout for Windowsをダウンロード
macOS: KLayout for macOSをダウンロードまたは brew install --cask klayout
Linux: KLayout for Linuxをダウンロードまたは sudo apt install klayout

その他のインストール:

# macOS (Homebrew)
brew install --cask klayout

# Ubuntu/Debian
sudo apt install klayout

インストール

1. MCPサーバーのクローンとビルド

git clone https://github.com/NellyW8/mcp-EDA
cd mcp-EDA
npm install
npm run build
npx tsc

2. プロジェクト構造

mcp-EDA/
├── src/
│   └── index.ts          # Main server code
├── build/
│   └── index.js          # Compiled JavaScript
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

設定

Docker Desktop MCP統合

この方法は、Docker Desktopに組み込まれたMCP拡張機能を使用するため、最も簡単にセットアップできます。

前提条件

Docker Desktop 4.39.0以降がインストールされ、実行中であること
Claude Desktopがインストールされていること

セットアップ手順

Docker Desktop拡張機能のインストール:
- Docker Desktopを起動
- 左メニューの「Extensions」に移動
- 「AI Tools」または「Docker MCP Toolkit」を検索
- 「Labs: AI Tools for Devs」拡張機能をインストール
Docker MCP接続の設定:
- インストールした「Labs: AI Tools for Devs」拡張機能を開く
- 右上の歯車アイコンをクリック
- 「MCP Clients」タブを選択
- 「Claude Desktop」または「Cursor IDE」の「Connect」をクリック
これにより、Claude DesktopとCursor IDEが自動的に以下のように設定されます:
```
{
  "mcpServers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "alpine/socat",
        "STDIO",
        "TCP:host.docker.internal:8811"
      ]
    }
  }
}
```

Cursor IDEのセットアップ

EDA MCPサーバーの追加:

Claude Desktopの設定ファイル（Settings > Developer > Edit Config）を開く:
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
既存の設定にEDAサーバーを追加:

{
  "mcpServers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "alpine/socat",
        "STDIO",
        "TCP:host.docker.internal:8811"
      ]
    },
    "eda-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/your/eda-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/opt/homebrew/bin:/usr/bin:/bin",
        "HOME": "/your/home/directory"
      }
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動し、Settings > Developerで両方のサーバーが実行されていることを確認します。

Cursor IDEのセットアップ

Cursor設定を開く:
- Ctrl + Shift + P (Windows/Linux) または Cmd + Shift + P (macOS) を押す
- 「Cursor Settings」を検索
- サイドバーの「MCP」に移動

MCPサーバーの追加: 「Add new MCP server」をクリックして設定:

 {
  "mcpServers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "alpine/socat",
        "STDIO",
        "TCP:host.docker.internal:8811"
      ]
    },
    "eda-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/your/eda-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/usr/local/bin:/opt/homebrew/bin:/usr/bin:/bin",
        "HOME": "/your/home/directory"
      }
    }
  }
}

MCPツールの有効化:
- Cursor Settings → MCP に移動
- 「eda-mcp」サーバーを有効化
- サーバーのステータスが「Connected」に変わることを確認

使用例

1. Verilog合成

Ask Claude: "Can you synthesize this counter module for an ice40 FPGA?"

module counter(
    input clk,
    input rst,
    output [7:0] count
);
    reg [7:0] count_reg;
    assign count = count_reg;
    
    always @(posedge clk or posedge rst) begin
        if (rst)
            count_reg <= 8'b0;
        else
            count_reg <= count_reg + 1;
    end
endmodule

2. Verilogシミュレーション

Ask Claude: "Please simulate this adder with a testbench"

// Design
module adder(
    input [3:0] a,
    input [3:0] b,
    output [4:0] sum
);
    assign sum = a + b;
endmodule

// Testbench will be generated automatically or you can provide one

3. ASIC設計フロー

Ask Claude: "Run the complete ASIC flow for this design with a 10ns clock period"

module simple_cpu(
    input clk,
    input rst,
    input [7:0] data_in,
    output [7:0] data_out
);
    // Your RTL design here
endmodule

完了後に得られるもの:

runs/RUN_*/final/gds/design.gds - 最終的なGDSIIレイアウト
runs/RUN_*/openlane.log - 完全な実行ログ
runs/RUN_*/reports/ - タイミング、面積、電力解析レポート
すべての中間結果（DEFファイル、ネットリストなど）

4. 波形解析

Ask Claude: "View the waveforms from the simulation with project ID: abc123"

トラブルシューティング

よくある問題

MCPサーバーが検出されない:
- 設定内の絶対パスを確認
- Node.jsがインストールされ、アクセス可能であることを確認
- 設定変更後にClaude Desktop/Cursorを再起動

Dockerの権限エラー:

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
sudo reboot

ツールが見つからないエラー:
- ツールがインストールされているか確認: yosys --version, iverilog -V, gtkwave --version
- MCP設定のPATH環境変数を確認
- macOSの場合、Homebrewのパスが含まれていることを確認: /opt/homebrew/bin
OpenLaneのタイムアウト:
- サーバーにはOpenLaneフローに対して10分間のタイムアウトがあります
- 複雑な設計の場合は、簡略化するか、複数回に分けて実行することを検討してください
GTKWave/KLayout GUIの問題:
- macOS: GTKWave/KLayoutは、セキュリティとプライバシー設定で手動承認が必要な場合があります
- Linux: リモートシステムを使用している場合は、X11転送が機能していることを確認してください
- Windows: GUIアプリケーションがコマンドラインから起動できることを確認してください

デバッグ

MCPサーバーログの確認:
- Claude Desktop: ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log (macOS)
- Cursor: MCP設定パネルでエラーメッセージを確認

ツールの手動テスト:

yosys -help
iverilog -help
docker run hello-world
gtkwave --version
klayout -v

Node.js環境の確認:
```
node --version
npm --version
```

サポート

問題や質問がある場合:

上記のトラブルシューティングセクションを確認
MCPサーバーのログを確認
個々のツールを手動でテスト
詳細なエラーメッセージと環境情報を添えてIssueを作成

注意: このMCPサーバーには、EDAツールのローカルインストールが必要です。サーバーはAIアシスタントとローカルのEDAツールチェーンの間のブリッジとして機能し、自然言語対話を通じて高度なハードウェア設計ワークフローを実現します。

引用

@misc{wang2025mcp4edallmpoweredmodelcontext,
      title={MCP4EDA: LLM-Powered Model Context Protocol RTL-to-GDSII Automation with Backend Aware Synthesis Optimization}, 
      author={Yiting Wang and Wanghao Ye and Yexiao He and Yiran Chen and Gang Qu and Ang Li},
      year={2025},
      eprint={2507.19570},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AR},
      url={https://arxiv.org/abs/2507.19570}, 
}

EDA Tools MCP Server

EDA Tools MCP Server

デモ

機能

前提条件

1. Yosys (Verilog合成)

2. Icarus Verilog (シミュレーション)

3. GTKWave (波形ビューア)

4. Docker Desktop (OpenLaneで推奨)

5. OpenLane (ASIC設計フロー)

6. KLayout (レイアウトビューア)

インストール

1. MCPサーバーのクローンとビルド

2. プロジェクト構造

設定

Docker Desktop MCP統合

前提条件

セットアップ手順

Cursor IDEのセットアップ

Cursor IDEのセットアップ

使用例

1. Verilog合成

2. Verilogシミュレーション

3. ASIC設計フロー

4. 波形解析

トラブルシューティング

よくある問題

デバッグ

サポート

引用

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