原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Sentinel DV

作者:kiranreddi版本 2.3.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.kiranreddi/sentinel-dv

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 需要你自己填写: SENTINEL_DV_CONFIG

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

claude mcp add sentinel-dv --env SENTINEL_DV_CONFIG=your-value -- uvx sentinel-dv sentinel-dv-server

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

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

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月10日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 kiranreddi 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5612 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5612 个服务器的 27% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5612 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Sentinel DV 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(2.3.1)于3个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github广泛使用★ 3.4万7天前更新

电脑或云端

Desktop Commander

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

作者:wonderwhy-er广泛使用↓ 71万/周★ 1万19天前更新

在你的电脑上运行

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare广泛使用★ 444614个月前更新

在云端运行✓ mcp.cloudflare.com

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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.

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