ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Sentinel DV

โดย kiranreddiรุ่น 2.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.kiranreddi/sentinel-dv

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP tools for UVM/cocotb logs, coverage, regressions, and waveform triage.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sentinel-dv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sentinel-dv",
        "sentinel-dv-server"
      ],
      "env": {
        "SENTINEL_DV_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sentinel-dv --env SENTINEL_DV_CONFIG='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx sentinel-dv sentinel-dv-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "sentinel-dv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sentinel-dv",
        "sentinel-dv-server"
      ],
      "env": {
        "SENTINEL_DV_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sentinel-dv": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sentinel-dv",
        "sentinel-dv-server"
      ],
      "env": {
        "SENTINEL_DV_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • SENTINEL_DV_CONFIG env
    Path to config.yaml (alternative to --config)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub kiranreddi ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4917 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 4917 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4917 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sentinel DV ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.3.1) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Sentinel DV

Sentinel DV v2.3.1 is a read-only Model Context Protocol server for design verification evidence. It indexes exported SystemVerilog, UVM, cocotb, assertion, coverage, regression, and waveform artifacts into DuckDB and exposes 28 bounded, schema-driven tools to AI agents.

Documentation | Quick start | Video walkthrough | All tools | Agent skills

What it provides

  • Run and test intelligence: discovery, summaries, history, topology, diffs, replay-command generation, and live-status snapshots.
  • Failure analysis: normalized categories, stable signatures, bounded evidence, assertion failures, and failure clustering.
  • Coverage closure: functional, code, toggle, and FSM metrics; trends; gaps; vacuity; SVA status; and protocol-aware constraint candidates.
  • Waveform context: precomputed *.wave.json and bounded VCD summaries. Native FSDB/WLF streaming is intentionally out of scope.
  • Agent workflows: regression triage, single-test failure debugging, and coverage closure skills for Codex, Claude Code, and GitHub Copilot.

Sentinel DV does not execute simulations, modify RTL or testbench files, or stream unrestricted raw artifacts. runs.submit and tests.replay return dry-run commands for engineer review.

Quick start

Python 3.10 or newer is required. This example indexes the checked-in demo corpus:

For a persistent environment, install sentinel-dv>=2.3.1. The commands below use uvx to run the same release without a persistent install.

git clone https://github.com/kiranreddi/sentinel-dv.git

cd sentinel-dv cp demo/config.example.yaml demo/config.yaml

uvx --from sentinel-dv@2.3.1 \ sentinel-dv-index --config "$PWD/demo/config.yaml" --index-all

Connect one agent:

Codex
codex mcp add sentinel-dv \

--env SENTINEL_DV_CONFIG="$PWD/demo/config.yaml" \ -- uvx --from sentinel-dv@2.3.1 sentinel-dv-server

Claude Code
claude mcp add \

--env SENTINEL_DV_CONFIG="$PWD/demo/config.yaml" \ --transport stdio --scope local sentinel-dv \ -- uvx --from sentinel-dv@2.3.1 sentinel-dv-server

GitHub Copilot CLI
copilot mcp add sentinel-dv \

--env SENTINEL_DV_CONFIG="$PWD/demo/config.yaml" \ -- uvx --from sentinel-dv@2.3.1 sentinel-dv-server

Use an absolute SENTINEL_DV_CONFIG path. Verify the connection in the client's MCP status view, then call runs.list.

See Agent setup for configuration-file examples, project scope, skill discovery, and troubleshooting.

Production configuration

Copy config.example.yaml and define allowed artifact roots:

artifact_roots:
  • /absolute/path/to/regression/artifacts

index: type: duckdb path: ./sentinel_dv.db

adapters: uvm: true cocotb: true assertions: true coverage: true waveform_summary: true

security: max_response_bytes: 2097152 max_page_size: 200 max_evidence_refs: 10

redaction: enabled: true redact_emails: true redact_paths: true

Build the index before starting the server:

sentinel-dv-index --config /absolute/path/to/config.yaml --index-all

sentinel-dv-server --config /absolute/path/to/config.yaml

Relative paths inside the YAML are resolved from the config file's directory. Production startup never silently falls back to demo data.

MCP tools

The 28 tools are grouped by engineering purpose:

AreaTools
Runsruns.list, runs.get, runs.summary, runs.diff, runs.cross_sim, runs.submit
Teststests.list, tests.get, tests.history, tests.topology, tests.cluster, tests.replay
Failures and assertionsfailures.list, assertions.list, assertions.get, assertions.failures, assertions.sva_status, assertions.vacuity
Coveragecoverage.list, coverage.summary, coverage.gaps, coverage.trend, coverage.advisor
Regression and simulationregressions.summary, regression.health, sim.status
Waveformswave.signals, wave.summary

Every registered tool carries read-only MCP annotations and a versioned output schema. The MCP tools reference documents exact inputs and outputs.

Agent skills

The canonical skills live under skills/:

  • sentinel-dv-regression-triage
  • sentinel-dv-failure-debugging
  • sentinel-dv-coverage-closure

Deterministic mirrors support project discovery:

HostPath
Codex.agents/skills/
Claude Code.claude/skills/
GitHub Copilot.github/skills/

The repository also contains Codex and Claude plugin manifests. .mcp.json defines the bundled stdio server command; provide SENTINEL_DV_CONFIG or a config.yaml in the server working directory.

After editing a canonical skill:

.venv/bin/python scripts/sync_agent_skills.py

.venv/bin/python scripts/sync_agent_skills.py --check

Supported artifact sources

  • UVM logs and topology hints
  • cocotb and generic JUnit XML
  • assertion definition and failure JSON
  • SVA run-status JSON
  • supported JSON, XML, text, and HTML coverage summaries
  • *.wave.json and VCD
  • live simulation status JSON
  • exported VCS, Xcelium, Questa, and Verilator results

Adapter output is normalized into versioned schemas so clients do not need vendor-specific parsing logic.

Security model

  • Tools are read-only and operate on an index plus configured artifact roots.
  • Path resolution is sandboxed to allowed roots.
  • Evidence counts, excerpts, pages, wave signals, bins, and total response size are bounded.
  • Configurable redaction protects common secrets, email addresses, IP addresses, and local paths.
  • Tool output is deterministic; the MCP server does not generate causal conclusions.

Read Security and Production deployment before using production artifacts.

Verification

Create a development environment:

python3 -m venv .venv

.venv/bin/pip install -e ".[dev,docs]"

Run endpoint and workflow checks:

.venv/bin/python scripts/verify_all_mcp_tools.py

.venv/bin/python scripts/verify_skill_workflows.py

Run the full quality suite:

.venv/bin/pytest

.venv/bin/ruff check . .venv/bin/black --check . .venv/bin/mypy sentinel_dv .venv/bin/mkdocs build --strict

The all-tools verifier invokes every registered MCP endpoint. The skill verifier indexes 52 checked-in demo artifacts and executes the published regression triage, failure debugging, and coverage closure sequences.

Project layout

sentinel_dv/

adapters/ artifact parsers indexing/ DuckDB indexing and queries normalization/ signatures, taxonomy, redaction, coverage guidance schemas/ versioned response contracts tools/core.py tool implementations server.py FastMCP registration and stdio entry point

skills/ canonical agent skills demo/ license-free exported verification fixtures docs/ MkDocs documentation scripts/ verification, gallery, release, and skill-sync tooling tests/ unit and integration coverage

Contributing

See CONTRIBUTING.md. Sentinel DV is licensed under Apache-2.0.

ถาม PopNx