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来当MCP模式
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MCP工具

来当MCP模式

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:openroad-mcp
⭐ 10 Stars 🍴 9 Forks 💻 Python 📄 BSD-3-Clause 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpai-toolsasic-designchip-designedafastmcppython
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:来当MCP模式 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

来当MCP模式 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 来当MCP模式,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。来当MCP模式 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 来当MCP模式 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

有公台MCP模式器为OpenROAD的导八器。导八为常式为导八为常式。

来当MCP模式 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 10
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
BSD-3-Clause
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
9

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

有公台MCP模式器为OpenROAD的导八器。导八为常式为导八为常式。

来当MCP模式 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/luarss/openroad-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openroad-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 来当MCP模式 执行以下任务...
Claude: [自动调用 来当MCP模式 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "__mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "openroad-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 63/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

OpenROAD MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that provides tools for interacting with OpenROAD and ORFS (OpenROAD Flow Scripts).

Features

  • Interactive OpenROAD sessions - Execute commands in persistent OpenROAD sessions with PTY support
  • Session management - Create, list, inspect, and terminate multiple sessions
  • Command history - Access full command history for any session
  • Performance metrics - Get comprehensive metrics across all sessions
  • Report visualization - List and read report images from ORFS runs

Requirements

  • OpenROAD installed and available in your PATH
  • Installation guide
  • OpenROAD-flow-scripts (ORFS) for complete RTL-to-GDS flows (optional but recommended)
  • ORFS installation guide
  • Python 3.13+ or higher
  • uv package manager
  • Install: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Getting Started

New to OpenROAD MCP? Check out our Quick Start guide.

For platform-specific setup instructions, see the Cross-Platform Guide.

Installation

<details> <summary><b>Claude Code</b></summary>

claude mcp add --transport stdio openroad-mcp -- uvx --from git+https://github.com/luarss/openroad-mcp openroad-mcp

Or add the standard configuration to .claude/settings.json.

</details>

<details> <summary><b>Claude Desktop</b></summary>

Add the standard configuration to: - macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

</details>

<details> <summary><b>Cursor</b></summary>

Add the standard configuration to .cursor/mcp.json.

</details>

<details> <summary><b>GitHub Copilot (VS Code)</b></summary>

Add to .vscode/mcp.json (VS Code 1.99+). Note the different schema — servers key and "type": "stdio" required:

{
  "servers": {
    "openroad-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ]
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Gemini CLI</b></summary>

Follow the Gemini MCP install guide, using the standard configuration above.

</details>

<details> <summary><b>Windsurf</b></summary>

Add the standard configuration to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

</details>

<details> <summary><b>Cline</b></summary>

Add to the Cline MCP settings file: - macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json - Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json - Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

{
  "mcpServers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Roo Code</b></summary>

Add to .roo/mcp.json in your project root (or the equivalent user-level settings file via the Roo Code UI):

{
  "mcpServers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Continue</b></summary>

Add to ~/.continue/config.json:

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "type": "stdio",
          "command": "uvx",
          "args": [
            "--from",
            "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
            "openroad-mcp"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Zed</b></summary>

Add to ~/.config/zed/settings.json:

{
  "context_servers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "--from",
          "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
          "openroad-mcp"
        ]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>JetBrains AI Assistant</b></summary>

Open Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) and add a new server entry using the standard configuration.

</details>

<details> <summary><b>Amazon Q Developer CLI</b></summary>

Add the standard configuration to ~/.aws/amazonq/mcp.json.

</details>

<details> <summary><b>Augment Code</b></summary>

Add to your VS Code settings.json (User or Workspace scope):

{
  "augment.advanced": {
    "mcpServers": [
      {
        "name": "openroad-mcp",
        "command": "uvx",
        "args": [
          "--from",
          "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
          "openroad-mcp"
        ]
      }
    ]
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Warp</b></summary>

Open Settings → AI → MCP Servers → Add New MCP Server and enter: - Name: openroad-mcp - Command: uvx - Args: --from git+https://github.com/luarss/openroad-mcp openroad-mcp

</details>

<details> <summary><b>Amp</b></summary>

amp mcp add openroad-mcp uvx --from git+https://github.com/luarss/openroad-mcp openroad-mcp

</details>

<details> <summary><b>Trae</b></summary>

Add the standard configuration to the MCP section of Trae's user settings (accessible via Settings → MCP).

</details>

<details> <summary><b>Opencode</b></summary>

Add to opencode.json in your project root:

{
  "mcp": {
    "openroad-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "uvx",
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Kiro</b></summary>

Open the MCP configuration panel in Kiro and add a new server entry using the standard configuration.

</details>

<details> <summary><b>Kilo Code</b></summary>

Add to .kilocode/mcp.json in your project root:

{
  "mcpServers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ],
      "alwaysAllow": [],
      "disabled": false
    }
  }
}

</details>

<details> <summary><b>Docker</b></summary>

🚧 Work in Progress: Docker deployment via GitHub Container Registry (GHCR) is coming soon.

</details>

<details> <summary><b>MCP Registry</b></summary>

Once published to the MCP Registry, clients can discover and install directly:

uvx openroad-mcp

</details>

Setup

```bash

Install environment

uv venv make sync ```

Standard Configuration

The basic configuration for all MCP clients:

{
  "mcpServers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/luarss/openroad-mcp",
        "openroad-mcp"
      ]
    }
  }
}

For local development, use:

{
  "mcpServers": {
    "openroad-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/openroad-mcp",
        "run",
        "openroad-mcp"
      ]
    }
  }
}

Troubleshooting

If the MCP server fails to start:

  1. Ensure uv is installed and available in your PATH
  2. Verify the path to openroad-mcp is correct
  3. Check that all dependencies are installed: make sync
  4. Review your MCP client logs for specific error messages
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-24

常式模式器为有使用的导八器。导八为常式。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:openroad-mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +BSD-3-Clause 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ BSD 3-Clause — 宽松协议,可商用修改分发,禁止使用原作者名称进行背书宣传。

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❓ 常见问题 FAQ

openroad-mcp 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具: Model Context Protocol (MCP) server for OpenROAD。⭐10 · Python 主要应用场景包括:导八为常式为导八为常式。。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,来当MCP模式 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

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🌐 原始信息
原始名称 openroad-mcp
原始描述 开源MCP工具: Model Context Protocol (MCP) server for OpenROAD。⭐10 · Python
Topics mcpai-toolsasic-designchip-designedafastmcppython
GitHub https://github.com/luarss/openroad-mcp
License BSD-3-Clause
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/luarss/openroad-mcp

收录时间:2026-05-24 · 更新时间:2026-05-30 · License:BSD-3-Clause · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。