multisim-mcp
Enables AI agents to automatically generate Multisim circuits, run simulations, extract experimental data, and export circuit diagrams, CSV, waveforms, and lab reports.
README
Multisim MCP + Skills
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。
当前版本定位为
v0.1.0-alpha.2。项目非 NI 官方产品,需要本机安装并授权 Multisim 14+;当前 COM 运行时使用 32 位 Python。
PyPI 安装包 · 官方 MCP Registry 条目 · GitHub Release
开源发布状态
0.1.0a2 已发布到 PyPI,并以 io.github.yxy050208/multisim-mcp 收录到官方
MCP Registry。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。
已实现的完整闭环
run_circuit_experiment 可以从同一份受限 SPICE 网表完成:
- 网表和实验命令安全校验。
- 生成可编辑
.ms14原理图。 - 由真实 Multisim 打开并反向枚举验证。
- 导出原理图 PNG。
- 运行 DC、AC、瞬态或工作点实验。
- 导出 raw、CSV、SVG 波形和命令日志。
- 生成可复现 Markdown 实验报告。
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。
能力成熟度
稳定:
- Multisim COM 连接、打开、保存、枚举和导出。
- DC/AC/瞬态分析、波形输入注入、RLC 读写。
- 安全子集 SPICE 实验和 raw/CSV 解析。
- MCP stdio、运行环境诊断和报告生成。
实验性:
- 自动原理图支持 R/L/C、标量及波形电压/电流源、B/E/F/G/H 受控源、 K/T/O/U 耦合与传输线、二极管、NPN/PNP、NMOS/PMOS、JFET/MESFET、 电压/电流控制开关、五端运放及 2–16 端通用 X 子电路;扩展族暂用通用载体符号。生成后会通过 Multisim 反向网表确认器件没有被静默丢弃。
- 已加入原生 NOT/AND/OR/NAND/NOR/XOR/XNOR 和 JK 触发器预览; 原理图打开/回导、组合逻辑真值表和 JK 翻转时序均已真实验证。
- 支持原生 XFG 函数发生器和四通道 XSC 示波器状态,实验波形同时导出为 CSV、SVG 和 Markdown 报告。
- 自动生成的原理图探针暂不作为实验数据来源;实验数据来自同一网表经 Multisim 命令引擎执行的结果。
快速开始
从 PyPI 安装到 32 位 Python 环境:
C:\path\to\python32\python.exe -m pip install "multisim-mcp==0.1.0a2"
C:\path\to\python32\Scripts\multisim-mcp.exe
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
MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"multisim": {
"command": "C:\\path\\to\\python32\\python.exe",
"args": ["-m", "multisim_mcp.server"]
}
}
}
详细安装、工具、安全开关和测试说明见 mcp_server/README.md。
元件覆盖和剩余边界见 docs/COMPONENT_COVERAGE.md。
仓库结构
mcp_server/:MCP server、COM adapter、原理图构建器和测试。skills/multisim-workflow/:面向 Agent 的实验工作流。docs/:架构、实测流程和能力边界。analysis/、tools/:互操作研究材料;发布前需要独立做来源和隐私审计。
安全
- 默认只允许
op、dc、ac、tran实验命令。 - 任意 Multisim 命令文件默认关闭,需要显式不安全环境开关。
- MCP 启动过程不会自动安装 Python 或 npm 依赖。
- 默认拒绝覆盖已有实验文件。
- 仅适合可信本机 stdio 使用,不应直接暴露到网络。
详见 SECURITY.md。
License
项目自有代码采用 MIT License。NI Multisim、商标、格式以及本地安装样本仍受其各自 权利和许可条款约束。本仓库不应提交 NI 二进制、许可证材料或未确认可再分发的样本。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。