Shaderc VkRunner (GPU Shader Sandbox)
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Shaderc VkRunner (GPU Shader Sandbox)

VkRunnerは、Piglitのshader_runnerに基づくVulkanシェーダーテストツールで、Piglitのshader_test形式にできるだけ似たテストスクリプトをサポートします。GLSLまたはSPIR - Vで記述されたシェーダーをサポートし、描画、コンピュート、プローブ検出などの機能を含む豊富なテストコマンドを提供して、シェーダーの動作を検証します。
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7.1K

VkRunnerとは?

VkRunnerは、Piglitのshader_test形式に似たテストスクリプトを実行することでVulkanシェーダーをテストするツールです。開発者は、描画操作と色プローブを通じてシェーダーの機能を検証することができます。

VkRunnerの使い方は?

VkRunnerは、GLSLをSPIR - VにコンパイルするためにglslangValidatorが必要です。テストは、シェーダー、頂点データ、および描画操作や色プローブなどのテストコマンドのセクションを含むスクリプト形式で記述されます。

使用例

シェーダー機能のテスト、レンダリング出力の検証、または異なるハードウェア/ドライバー間でのSPIR - Vコンパイル結果の検証が必要なVulkan開発者に最適です。

主要な機能

シェーダーテスト
描画操作とコンピュートディスパッチを通じて、頂点シェーダー、フラグメントシェーダー、およびコンピュートシェーダーのテストをサポートします。
SPIR - Vサポート
GLSLソース(SPIR - Vにコンパイルされる)または事前コンパイル済みのSPIR - Vアセンブリとして提供されるシェーダーをテストできます。
バッファ管理
ユニフォームバッファ(UBO)、ストレージバッファ(SSBO)、およびプッシュコンスタントの管理コマンドを提供します。
パイプライン構成
ブレンドモード、深度テスト、およびステンシル操作を含むグラフィックスパイプライン状態の詳細な構成を可能にします。
利点
Piglitのshader_test形式と互換性があり、移行が容易です
GLSLとSPIR - Vの両方のシェーダー入力をサポートします
さまざまなVulkan機能をテストするための詳細なパイプライン状態構成が可能です
CLIツールとしても埋め込み可能なライブラリとしても使用できます
制限事項
GLSLコンパイルにはglslangValidatorが必要です
主に機能テストを目的として設計されており、パフォーマンステストには向いていません
商用ツールと比較してドキュメントが限られています

始めるには

依存関係のインストール
RustツールチェーンとglslangValidator(KhronosGroup/glslangリポジトリから)をインストールします。
テストスクリプトの作成
[vertex shader]、[fragment shader]、および[test]セクションを含む.shader_testファイルを作成します。
テストの実行
vkrunnerバイナリまたはcargo runを使用してテストを実行します。

使用例

単純な三角形テスト
基本的な頂点+フラグメントシェーダーが赤色の三角形を正しくレンダリングすることを検証します
コンピュートシェーダーテスト
コンピュートシェーダーがストレージバッファ内のデータを正しく処理することを検証します

よくある質問

Vulkanバージョンの要件を指定するにはどうすればいいですか?
テッセレーションシェーダーをテストできますか?
テストが失敗した場合、どう対処すればいいですか?

追加リソース

Piglitプロジェクト
元のshader_test形式のリファレンス
glslangリポジトリ
必要なGLSL - SPIR - Vコンパイラ
Vulkan仕様
公式のVulkan APIドキュメント

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
7.7K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
7.7K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.4K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
12.8K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
10.6K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
9.9K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
11.6K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
13.5K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
18.4K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
55.7K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
28.7K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
14.7K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
19.7K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
16.1K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
24.3K
4.5ポイント
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