Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Generate Multisim circuits, run simulations, export data, and create experiment reports.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"multisim": {
"command": "uvx",
"args": [
"multisim-mcp"
],
"env": {
"MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add multisim --env MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR=your-value -- uvx multisim-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"multisim": {
"command": "uvx",
"args": [
"multisim-mcp"
],
"env": {
"MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"multisim": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"multisim-mcp"
],
"env": {
"MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント yxy050208 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.3.1)がレジストリに届いたのは6 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Readfirst
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
What to read and check before changing a file: project rules, risks, checks and tests per file.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
中文(当前) | English
让 AI Agent 根据实验要求自动生成 Multisim 电路、运行仿真、提取实验数据,并导出 电路图、CSV、波形图和实验报告。
当前
release/v1.3.0分支正在完成稳定版发布门禁;在线 PyPI、MCP Registry 和 DSH 状态会在发布后分别核对。项目非 NI 官方产品,需要本机安装并授权
Multisim 14+;COM 在独立 32 位 Python worker 中运行,MCP 前端可使用 32 或 64 位
Python。
当前 `main` 主干状态(2026-10-09):已完成双板复杂数字回归的
Multisim 14.3 原生验收,覆盖
split_logic_load、split_mixed_logic、HDR1X4
逐针连接、跨板接口、远端 1 kΩ 负载以及 DC/TRAN/AC。该能力属于发布分支的受限能力,
详细门禁和边界见双板复杂数字回归;该能力必须按记录的版本、模板和夹具解释。
开发分支已加入组合模拟电路原生工作流:宿主 AI 可通过 run_generated_analog_project 提交组合网表与采样指标,完成原生连接核对、 OP/AC、完整电路图和报告导出。已在 Multisim 14.3 实测两级(14 器件)和四级 (24 器件)RC+理想运放电路;这不代表任意真实芯片或开关电源已支持。 另已完成 LM324AJ 毕业设计场景插件验收: 经 MCP stdio 生成两级电路,运行原生 OP/AC/TRAN,根据测量校准零点后以相同指标复验。 真实模型依赖本地授权模板;校准电压源的硬件实现和其他芯片仍未验收。
新增 2N3904 共射原生验收:通过 run_natural_common_emitter 执行中文需求,生成原生图纸并检查工作点、1kHz 增益和 脉冲响应。图纸使用真实直流/脉冲源、共射布局和隐藏测量面板。要求重建本地模板包, 当前仅实测 Multisim 14.3;新工程仍需图面复核,不代表第二阶段全部完成。
当前发布分支的准确变更、验证结果和发布边界见 1.3.0 发布说明;已发布的 rc1 仍保留在 rc1 发布说明。
后续源码开发新增 桥式整流原生插件工作流: run_natural_rectifier 从低压交流输入、负载电流和纹波要求生成 1N4001GP 桥式电路, 核对原生模型、引脚及保存参数,运行 OP/TRAN 并导出图纸、波形与报告。 已完成默认工况、4V/5mA、18V/60Hz/200mA 和更严格纹波工况的本机实测。 这些新增能力已纳入发布分支的验证材料,公开发行仍须通过本次发布门禁;不包含稳压电源或实物设计认证。
进一步新增 原生整流电容优化闭环: optimize_natural_rectifier 固定负载比较九个电容候选,检查输入/负载/电容变化及启动, 选定通过全部声明工况的最小候选,重开保存工程复验并导出对比报告。 12V/100mA/纹波≤0.3V 的本机测试完成 27 次原生运行,将电容从4700μF降至3900μF。
最新主干已加入双板复杂数字回归: split_logic_load 和 split_mixed_logic 将逻辑拆分到 logic、io 两块板, 通过已验收的 HDR1X4 连接器和显式边界夹具验证跨板 clk/data 接口、远端 1 kΩ 负载以及 DC/TRAN/AC 完整采样。Windows 11、Multisim 14.3 和本地授权模板包上的 六次原生运行均为 accepted/native-verified,并完成生成、保存重开、ReportNetlist、 逐针连接、布局、接口比较和报告导出。该证据只覆盖当前案例、元件族和 Multisim 14.3; 其他连接器、版本或更复杂的多板拓扑仍需独立 manifest 与实机验收。
v1.3.0仍是发布分支中的 MCP Core 版本:包含 Python MCP 服务、CLI、EDA 核心、
模型适配、测试和文档;React Workbench 仍是独立的可选本地工作台。发布前不把
本地模板、Multisim 工程或实验输出放入公开工件。
四个开发阶段和 1.0 发布门禁见 1.0 路线图。
PyPI 安装包 · 官方 MCP Registry 条目 · DeepSeek Harness npm 插件 · 1.3.0 发布说明
v1.2.0 的历史发布说明仍保留用于迁移参考;v1.3.0 的 PyPI、MCP Registry、GitHub Release 和 npm bundle 必须在各自工作流完成后独立核对。由本地 NI 样例提取的 XML 模板不属于 MIT 代码授权范围,公开仓库默认不应包含这些文件。用户需要运行 tools/bootstrap_local_component_pack.py,从自己已授权的 Multisim 安装生成本地模板包。
请不要上传 analysis/、.ms14、解码 XML、类型库转储、实验输出或当前包含 142 个 本地模板的开发 wheel。完整发布步骤见 docs/PUBLISHING.md。
1.3.0 发布分支已经通过当前本地的公开工件和目标兼容性检查;完整 GitHub Actions、PyPI、 MCP Registry 和 npm 发布仍是待执行门禁。 发布流程仍将 npm bundle、PyPI 核心和 MCP Registry 作为三个独立发布物;npm 的 latest/next 标签必须在 Trusted Publishing 完成后再核对,不由源码提交自动宣称。
历史 v1.2.0 的 78 工具兼容面仍受支持;1.3.0 将在同一安全边界内加入已验证的 布局、双板、模型来源和 Agent 工作流能力,具体以 1.3.0 发布说明 为准。
开发分支新增只读的 review_design_requirements 需求契约审查:在基线实验前区分硬约束、 软目标、偏好和假设,并拦截同一信号上的明显冲突。接口说明见 需求契约审查。 开发分支还新增 bind_requirement_review_to_design,把契约绑定到已有设计快照并报告 缺失信号与可优化参数,以及 snapshot_open_circuit 的 COM 导入快照入口;已发布的 v1.2.0 仍保持 78 个工具,当前 1.3.0 发布分支的 full profile 为 123 个工具。
开发分支已提供 自然语言 RC/RLC/OPAMP 工程入口:从明确的中文/英文需求生成 可编辑 Multisim 工程,原生仿真并比较 E24 候选,导出带验收状态的报告。当前为有限规则解析, 尚不代表通用 AI 自动设计或任意电路支持。 可选 --planner model 接入已配置的模型,先检查原始需求与提案的一致性,再执行原生实验。 模型调用、拒绝原因和原生实验会共同留档;本机 Ollama/Qwen3 与 Multisim 14.3 已完成一次真实联合测试。 绑定结果中的 native_optimization_readiness 带有完整性摘要;在用户明确批准、通过运行时门禁后, run_native_parameter_sweep 才会对当前打开工程执行有界 R/C/L 参数扫描,并在每次运行后恢复原值。 扫描完成后可用 rank_native_sweep_results 按均值、峰峰值、RMS 或目标值距离自动排序候选方案。 prepare_native_sweep_patch 会把最佳候选转换为现有审批体系可处理的标准可逆 DesignPatch。 通过显式审批后,apply_native_sweep_patch_to_copy 只写入新的 .ms14 副本,并重新打开源工程。 compare_native_sweep_baseline 会自动识别原始参数组并计算改进量; export_native_sweep_report 导出中文为主的 Markdown、JSON 和 SHA-256 清单;传入已批准生成的 .ms14 副本后,还会把优化工程复制到报告目录并建立相对链接,形成可移交的证据包;传入原始 扫描结果后,还会生成基线/优化波形 CSV 与 SVG 对照图。
run_circuit_experiment 可以从同一份受限 SPICE 网表完成:
.ms14 原理图。manifest.json。对于较长实验,submit_circuit_experiment 持久任务接口会立即返回 job_id,可通过 get_experiment_job、list_experiment_jobs、 cancel_experiment_job、retry_experiment_job 或 multisim://jobs/{job_id} 查询、 取消和重试任务。每个实验 运行在隔离任务进程中;全部 Multisim COM/编解码操作还会进入长期驻留的 32 位 COM worker。worker 崩溃、RPC 超时或心跳超时不会拖垮 MCP 服务,后续调用可重启 COM worker,服务重启后未完成任务会安全地重新排队。
1.0 还加入了可计算的设计验收与批量实验:
run_verified_circuit_experiment 接收版本化 ExperimentSpec,自动测量时域频率、 THD、增益、带宽、截止频率、上升时间、过冲、纹波、功耗等指标,并把逐项 pass / fail / unverified 结论写入 verification.json 和实验报告。measure_experiment 与 verify_experiment_requirements 可对已注册实验重新计算 指标;信号或证据缺失时只返回 unverified,不会猜测结果。plan_experiment_sweep、run_experiment_sweep、submit_experiment_sweep 支持 参数、容差、温度与可复现 Monte Carlo 扫描。每次扫描最多 100 个运行点,长扫描 复用持久任务的取消、超时、崩溃恢复与输出锁。summary.json、扁平 data.csv 和每个运行点的原始产物,并通过 multisim://sweeps/{sweep_id}/summary|data 读取。验收请求的核心结构如下;operator 支持 at_least、at_most、between 和 approximately:
{
"spec": { "schema_version": 1, "title": "分压器验收", "netlist": "VIN vin 0 DC 10\nR1 vin vout 1k\nR2 vout 0 1k\n.end\n", "commands": "dc VIN 0 10 1", "requirements": [ { "id": "gain", "metric": "gain", "signal": "V(vout)", "reference_signal": "V(vin)", "operator": "approximately", "target": 0.5, "tolerance_percent": 1 } ], "theoretical_values": {"gain": 0.5} }, "output_dir": "C:\\experiments\\divider-verified" }
扫描的 mode 可设为 parameter、tolerance、temperature 或 monte_carlo。元件数值使用有限数字替换已声明的 {{NAME}} 占位符;建议先调用 plan_experiment_sweep 检查完整展开结果,再提交真实运行。
已经在 Multisim 14.3 上完成分压器、耦合电感、数字门/JK 时序以及 函数发生器 + 示波器联合实验的真实验证。
1.0 加入不分发 NI 数据库资产的可移植元件与数据仪器:
@TRANSFORMER、@POTENTIOMETER、@RELAY、@CRYSTAL、功率二极管/MOS;@DFF、@TFF、@COUNTER4、@SHIFT_REGISTER4、@ADC1、@DAC1;read_virtual_multimeter、analyze_bode_response 和 analyze_logic_signals;export_formal_experiment_report,以及 5 个新的正式报告/清单 Resource。适配器语法与社区 JSON 接口见 docs/COMPONENT_ADAPTERS.md, 真实版本边界见 docs/COMPATIBILITY.md。 工作目录持久化格式见 docs/WORKSPACE_MANIFESTS.md。 1.0 真实回归覆盖适配器原理图打开/回导、变压器瞬态、继电器与功率器件工作点、 晶振 AC、DFF 瞬态以及双语正式报告的完整事务发布。
稳定:
实验性:
.subckt 宏模型可递归展开为可编辑原生器件,保留嵌套依赖、 局部节点和 PARAMS: 参数;editable_model_coverage 会区分完整展开、部分展开和 仅载体状态,详见 docs/VENDOR_SPICE_MODELS.md。在源码目录运行以下命令可为多个 Agent 生成 MCP 配置。Agent 可以是 64 位, -Python32 必须指向已安装 pywin32 且能连接 Multisim 的 32 位 Python:
.\tools\install-agent.ps1 `
-Client all ` -Python32 C:\path\to\python32\python.exe
配置会写入 generated-config/。将对应 JSON 的 mcpServers.multisim 节点复制到 Qwen、ChatGPT、DeepSeek 或其他支持 MCP 的 Agent 配置后重启客户端,再调用 runtime_status 自检。完整边界见 多 Agent 安装说明。
最简单的兼容部署仍是直接安装到 32 位 Python:
C:\path\to\python32\python.exe -m pip install "multisim-mcp==1.1.0"
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe
也可以把 MCP 前端安装到 64 位 Python,并为 COM worker 单独保留一套安装了本项目和 pywin32 的 32 位 Python。若系统 py launcher 能发现 32 位 Python,会自动选择; 否则设置:
$env:MULTISIM_MCP_WORKER_PYTHON = 'C:\path\to\python32\python.exe'
C:\path\to\python64\python.exe -m multisim_mcp.server
Linux/Docker 仅提供 MCP 工具发现和兼容性诊断,不能运行 Multisim 仿真。容器中的 runtime_status 会返回 introspection-only;所有 COM 自动化能力仍要求上述 Windows 环境。根目录 Dockerfile 用于 Glama 等目录验证 MCP 协议和工具定义。
从源码安装并生成本地元件模板包:
cd mcp_server
.\setup.ps1 -Python C:\path\to\python32\python.exe npm install --global electronics-workbench-decoder@0.2.0 cd .. $env:PYTHONPATH = (Resolve-Path .\mcp_server).Path C:\path\to\python32\python.exe .\tools\bootstrap_local_component_pack.py ` --output C:\MultisimMcp\component-pack $env:MULTISIM_MCP_TEMPLATE_DIR = 'C:\MultisimMcp\component-pack' cd mcp_server .\run_server.ps1
模板包生成器会连接已授权的 Multisim,并新建一个临时空白电路以取得与当前安装版本 一致的工程骨架;执行前请保存正在编辑的工作。alpha 版本生成的 schema 1 包需要重建。
v1.1.0 提供安装诊断和配置生成命令。默认情况下它们不会启动 Multisim,也不会修改现有客户端配置:
# 人类可读诊断;完整工作流未就绪时给出逐项修复建议
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe doctor --lang zh
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe doctor --lang zh --connect
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe --json doctor
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe config --client claude-desktop --python C:\path\to\python32\python.exe ` --template-dir C:\MultisimMcp\component-pack
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe config --client codex --python C:\path\to\python64\python.exe --worker-python C:\path\to\python32\python.exe --template-dir C:\MultisimMcp\component-pack
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe config --client deepseek-harness --python C:\path\to\python32\python.exe --template-dir C:\MultisimMcp\component-pack --work-dir C:\msre_exp --artifact-export-dir C:\MultisimMcp\exports --tool-profile experiment
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe harness-skills --output .dsh/skills
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe configure --auto --json
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe configure --auto --apply
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe model --input .\prompt.txt --json
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe model-diagnose --input .\diagnosis-prompt.txt --netlist .\circuit.cir ` --json
配置生成器默认只打印可复制片段;--output 写入新文件,除非再传入 --force, 否则不会覆盖已有文件。它不会自动合并 Claude Desktop、Codex 或 Harness 的现有配置。 DeepSeek 模型与官方 Harness 的分层、凭据边界和版本兼容性见 DeepSeek / Harness 适配说明。 --tool-profile core|experiment|optimization|full 可限制客户端发现的工具; 省略时保持 122 个工具全部可用的 full 兼容模式。产物导出只有在设置 --artifact-export-dir 后可用,并且只能写入该目录之下。 Harness Skill 安装默认不覆盖现有文件;需要恢复打包版本时显式增加 --force。 模型 Provider 自助配置支持 DeepSeek、OpenAI、Ollama 和任意 OpenAI-compatible 服务;默认只预览,--apply 才原子写入,--probe 才联网。 配置文件不会保存 API Key 值。完整变量表、手动配置和安全边界见 [模型 Provider 自助配置](docs/MODEL_PROVIDER_CONFIGURAT
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます