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CAD 自动化 MCP 参考（pascal/editor 实证，2026-09-08）

来源：pascalorg/editor（22.4k★，MIT）深度研究——WebGPU 3D 建筑编辑器，原生内置 31 个 MCP 工具 + CLI。 价值：这是「AI 驱动 CAD/设计工具」的现成范本，直接可借鉴到 sora 的 CAD/PCB 自动化方向。

一、核心设计：MCP 语义工具层（最关键）

不是给 AI 原始 patch 接口，而是语义化「建造」工具——让 AI 用自然语义操作，而非猜数据结构。

31 个 MCP 工具分类（读源码实证）

分类 工具 用途
① 语义建造（AI 主用） create_room / furnish_room / add_door / add_window / create_wall / create_level / place_item / cut_opening / set_zone / duplicate_level / delete_node AI 直接「建房间/开门/放家具」
② 校验定案闭环 validate_scene / check_collisions / door_clearance / layout_clearance / measure / geometry AI 建完自查：碰撞/净空/尺寸
③ 收尾链 validate_scene → verify_scene → save_scene → get_project_status（返回 editorUrl 交回人确认） 全自动闭环 + 人工交接点
④ CRUD/状态 get_scene / get_node / find_nodes / apply_patch / undo / redo / export_glb / export_json / live_sync 读改查、兜底 patch、导出

设计要点（可直接抄）

  1. 语义工具为主，patch 兜底——AI 大部分操作走 create_room/add_door 这类语义工具（免猜数据结构），apply_patch 只作兜底
  2. 校验工具闭环——建完必须 validate/check，AI 不能盲建
  3. 人工交接点——editorUrl 让 agent 把草稿链接交回给人确认，人审后再继续
  4. undo/redo 内建——AI 改坏了可回退（像 git checkout .）

二、Headless Core 设计（AI 接口能跑的关键）

Core 不 import Three.js/GPU 依赖 —— 纯数据计算，让 Node/MCP 侧只 import 数据层。

apps/editor       # Next.js 宿主（编辑器壳）
packages/
  core/           # 节点 schema(Zod) + store + 事件总线 —— 纯逻辑，零 Three 依赖
  viewer/         # R3F 3D 渲染（只读预览可复用）
  mcp/            # MCP server + 存储 + 操作层（可无头 Node 跑）
  cli/            # 本地运行时安装/进程管理

关键工程决策（sub-path exports）：

// 让 Node/MCP 侧只 import 数据层，不拖进 three/GPU
import { schema } from '@pascal-app/core/schema'
import { store } from '@pascal-app/core/store'
// 而非 import 整个 core（会拖进 three-mesh-bvh 等 GPU 依赖）

数据模型：扁平字典 Record<id, Node> + parentId/children 指针（非嵌套树）

Site → Building → Level → Wall → Item(门/窗)
                       ├─ Slab → Ceiling → Item(灯)
                       ├─ Roof / Zone / Scan(3D) / Guide(2D)

dirty 标记（性能关键）：GuardedDirtySet 防不可消费标记卡死、undo 幻影清扫、动画禁每帧 markDirty。

三、映射到 sora 的 CAD/PCB 自动化

如果给 KiCad/PCB 做 MCP（借鉴 pascal 模式）

pascal 语义工具 KiCad 对应（建议） 用途
create_room create_component / place_component AI 放置元件
add_door / add_window add_track / add_via / add_pad AI 画走线/过孔/焊盘
check_collisions run_drc / check_clearance AI 自查 DRC
measure measure_track_width / get_pad_info 尺寸/间距查询
validate_scene run_drc_full / check_netlist 定案前校验
undo / redo undo / redo 改坏回退
export_glb export_gerber / export_bom 导出制造文件
editorUrl 交接 gerber 预览链接 / 3D 视图链接 交回人确认

关键原则（pascal 实证）

  1. 语义优先：AI 用 create_component/route_track 而非直接 patch 文件——免猜 KiCad 内部结构
  2. 校验闭环：每个 AI 动作后 DRC/规则检查——PCB 不能盲画
  3. 人工交接点：每阶段产出（原理图/布局/DRC 报告）给 sora 确认后再继续
  4. 无头可跑：Core/数据层与 GUI 分离——服务器上也能跑 AI 自动化
  5. undo 兜底：AI 改坏可回退

与现有技能的关系

  • pcb-design-automation（已有：KiCad pcbnew API 命令行全自动生成 PCB）——已符合「语义化+校验」雏形，可参考 pascal 补「人工交接点」和「undo 兜底」
  • implicit-cad（已有：SDF 建模）——纯浏览器端，可直接借鉴 pascal 的「浏览器原生 + MCP」路线
  • jlc-mcp-easyeda-automation（已有：嘉立创 EDA 桥接）——已走 MCP 路线，可对照 pascal 检查工具语义化程度

四、可落地动作（优先级）

  1. 给现有 KiCad 自动化补「人工交接点」：每阶段输出 3D 预览/Gerber 链接给 sora 确认（最易做，价值高）
  2. PCB MCP 工具语义化审查：对照 pascal 31 工具，检查现有工具是否语义化（create/validate/export 闭环）
  3. headless Core 借鉴：如做 PCB 服务器自动化，Core 与 GUI 分离（数据层零 GUI 依赖）
  4. undo/redo 兜底：AI 自动化加回退能力（防改坏）

五、多源实证：kicad-mcp 生态（2026-09-08 千轮研究新增）

除了 pascal/editor，KiCad 领域已有成熟的 MCP server 实证——这是 sora 做 PCB MCP 的直接参考。

1. blwfish/kicad-mcp（17+ 工具，单元可测）

  • 工具分 domain routers（schematic / pcb / audit / drc / autoroute / library / project / analyze / export / lcsc）+ standalones（build_pcb_from_schematic / panelize_pcb / estimate_board_size / suggest_placement / analyze_placement_telemetry）
  • 用 FastMCP + KiCad bundled Python subprocess bridge（run_pcbnew_script 单点可 mock）→ 无 KiCad 也能单元测试
  • 推荐 Claude Opus + FreeRouter v2.2.4+（10-30× 快、确定性）
  • 关键设计：PCB 操作全走 subprocess bridge，schema 操作走 kicad-sch-api——可测试性是核心

2. oaslananka/kicad-mcp-pro（377 工具目录 / 渐进披露）

  • 渐进披露（progressive disclosure）：默认 profile 只暴露 24 个只读审查工具，build/release/expert 分级解锁写操作
  • 明确声明：「engineering assistant, not automated sign-off authority」——生成物必须合格人工审查后才能制造
  • 附带完整 skill 集（kicad-design-review / pcb-design / drc-check / fabrication-output / schematic-review）
  • capability-parity 矩阵公开 KiCad 程序化覆盖度（76.3%）

3. PCB Flow Autonomy Ladder（人工分级模型，最有价值）

  • 「自主性受可逆性约束」——能重放的分析全自动（T1），活的写操作要批准（T3），下板厂订单永不自动（T6）
  • 12 阶段流程，每阶段 PASS/CONDITIONAL/FAIL 书面判定，FAIL 阻断下一阶段
  • 机器强制 gate：ERC 0 错误 / DRC 0 错误 / DFM 通过 / 丝印 0 覆盖——export 拒绝出文件直到 gate 通过 + 人工批准

PCB MCP 语义化设计原则（三源合流）

  1. 语义工具为主，patch 兜底（pascal）：create/validate/export 闭环
  2. 可测试性内置（kicad-mcp）：subprocess bridge 单点 mock，无 GUI 也能测
  3. 渐进披露（kicad-mcp-pro）：默认只读，写操作分级解锁
  4. 人工 gate 分级（PCB Flow）：T1 全自动 / T2 确认 / T3 批准 / T6 永不

sora 落地路径（结合 KiCad 10 锁定）

当前：pcb_pipeline.py（SKiDL→Gerber 一条龙，已具备 T1 自动化）
升级方向：
  ① 加 T2 布局确认点（生成 SVG 预览 → sora 确认再布线）
  ② 加 T6 DRC 签字 gate（DRC 通过 + sora 确认才允许 export Gerber）
  ③ 可选：封装成 kicad-mcp 风格 MCP server（subprocess bridge + 渐进披露）
  ④ 参考 KiCad 10 无 kicad-cli api-server → IPC 需 GUI + api.enable_server=true（记忆事实）

六、文件索引

  • 完整 pascal 报告：~\pascalorg-editor-research.md
  • 5 项目综合：knowledge/Research/黑盒热榜5项目实证研究-2026-09-08.md
  • PCB Flow Autonomy Ladder 原文：https://github.com/NijoP/pcbflow/blob/main/docs/04_HUMAN_IN_THE_LOOP.md

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