MCP Sandpipersaas
M

MCP Sandpipersaas

TL - VerilogをSystemVerilog/Verilogに変換するMCPサーバーで、Redwood EDAのSandPiper - SaaSコンパイル機能をカプセル化することで実現され、すべてのコンパイルパラメータの設定をサポートし、自動化が容易です。
2ポイント
7.9K

MCP SandPiper SaaSとは?

MCP SandPiper SaaSは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくサーバーで、Redwood EDAのSandPiper - SaaSコンパイル機能をカプセル化し、TL - Verilog(TLV)ファイルをSystemVerilogまたはVerilogに変換できます。自然言語入力により、コンパイラに実行させたい操作を簡単にサーバーに伝えることができます。

MCP SandPiper SaaSの使い方は?

MCP SandPiper SaaSの使用は非常に簡単で、必要なツールをインストールしてサーバーを起動するだけで使用を開始できます。サーバーは複数のコマンドとパラメータをサポートし、必要に応じてコンパイルプロセスをカスタマイズできます。

適用シナリオ

このサーバーは、TL - VerilogファイルをSystemVerilogまたはVerilogに変換する必要があるエンジニアや技術者に適しています。特に、EDA設計と検証フローに適しています。

主な機能

複数のコンパイルオプションをサポート
MCP SandPiper SaaSは、すべてのSandPiperフラグを独立したMCPツールパラメータとしてサポートし、ユーザーが詳細な分析と自動化操作を行いやすくします。
自然言語入力
ユーザーは自然言語入力でコンパイルタスクを指定でき、複雑なコマンドライン構文を詳しく知る必要はありません。
利点
使いやすく、非技術者にも適している
複数のコンパイルオプションをサポートし、高い柔軟性がある
既存のEDAツールとシームレスに統合できる
制限
UVツールをインストールして仮想環境を管理する必要がある
大規模なプロジェクトではコンパイル時間が長くなる可能性がある

使い方

UVツールをインストールする
まず、システムにUVツールがインストールされていることを確認してください。pipを使ってUVをインストールできます。
リポジトリをクローンする
GitHubからこのプロジェクトのコードをクローンします。
依存関係をインストールする
プロジェクトディレクトリに移動した後、すべての必須の依存関係をインストールするコマンドを実行します。
サーバーを起動する
uvまたはuvxコマンドを使ってMCPサーバーを起動します。

使用例

ケース1:基本的な変換
TL - VerilogファイルをSystemVerilogに変換する。
ケース2:高度な設定
特定のコンパイルオプションを設定して出力を最適化する。

よくある質問

UVツールをどのようにインストールしますか?
Windowsプラットフォームをサポートしていますか?

関連リソース

GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードとドキュメント。
UVツールドキュメント
UVツールの公式ドキュメント。

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

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
5.4K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
5.3K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
4.5K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
6.7K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.9K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
6.7K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.8K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
6.7K
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
17.6K
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
24.0K
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
80.0K
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
36.3K
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
22.5K
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#
26.8K
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
20.8K
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
31.1K
4.5ポイント
AIBase
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