让大模型用skills接管你的嘉立创EDA：JLC-EDA-BRIDGE 桥接工具

qwert124516 · 2026-03-25 11:01:13 发布

随着AI技术的爆发，大语言模型（LLM）已经可以帮我们写代码、做数据分析，那么它能不能直接深入硬件底层，协助我们画电路图呢？

今天为大家介绍一款全新的硬核开源项目——JLC-EDA-BRIDGE。它能够在 嘉立创EDA 专业版本地客户端 中通过“扩展 + 本机服务”的方式进行完美桥接。

这个项目的核心目标，是把强大的 EDA 能力暴露为一组 jlc.* 工具。通过这些工具，LLM 可以自动化地为你完成以下繁琐工作：

原理图的智能读取与局部编辑
原理图的自动增补绘制
工程文件的自动化导出

AI 化身全能选型工程师

画原理图不仅是连连线，真正的难点在于“选对器件”。JLC-EDA-BRIDGE 彻底打通了这一壁垒，为大模型提供了强大的智能元件选型能力！
海量云端器件库无缝接入：项目底层封装了 library.searchDevices 和 library.getDevice 等高阶 RPC 接口与工具（如 jlc.library.search_devices）。这意味着 LLM 可以直接在庞大的“立创商城”中进行元件选型。
自然语言驱动器件检索：你可以直接对 Agent 说：“给我找一个支持 Type-C 16P 的接口”或者“选一颗常用的 3.3V 稳压芯片”。大模型会自动提取关键字检索器件库，获取器件详细信息、引脚定义（如坐标、编号、名称）并直接放置到图纸中。
“原理图即代码”中的智能解析：在项目前瞻的 Schematic-as-Code（SAC）架构中，支持在代码中仅仅写上 search: "CH224K"，编译器就能在后台自动将其解析并绑定为准确的立创商城器件 UUID（deviceUuid/libraryUuid）。从概念设计到落地 Boma 单，AI 一气呵成

不仅如此，项目还为 LLM 准备了专属的“Skills”快速上手文档（涵盖区域选取、读取、编辑等），并前瞻性地探索了“原理图即代码（Schematic-as-Code）”的创新方案。目前核心能力已在 0.0.13 版本并在 Windows 的 git bash 环境下完成测试验证。

为了最大限度降低硬件工程师和 AI 开发者的使用门槛，本仓库目前的推荐使用方式非常轻量：EDA 扩展 + websocat（短驻/ WS Server）。

真正的零依赖：用户侧完全无需安装庞大的 Node.js 或是复杂的 MCP 包。（注：早期由于历史原因提供的 packages/mcp-server 和 npm 包虽兼容保留，但已不再推荐使用，未来会逐步废弃）。
轻量级 WebSocket 通信：EDA 扩展本身作为一个 WebSocket 客户端，只会连接你本机的 ws://127.0.0.1:<port>。使用通用的 websocat 工具充当服务端并在调用时短驻启动即可。
完美的多工程支持：端口默认配置为 9050，强烈建议在 9050-9059 范围内分配。扩展非常智能，会自动为你协商一个可用端口（每个工程窗口独占一个，最多 10 个），并在握手时显示，彻底告别端口冲突烦恼。

安装 websocat 通用工具：
- macOS (Homebrew): brew install websocat
- 通用 (需要 Rust): cargo install websocat
- 或者直接去 GitHub Release 下载二进制包并添加环境变量。
配置与运行：在 EDA 扩展里配置好 WS 地址，随后即可通过命令行一键唤起临时 WS 服务端，测试诸如 ping 或 jlc.bridge.ping 的工具调用（建议仅监听 127.0.0.1 确保安全）。