stdf MCP

#STDF MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，使LLM能够有效地访问、分析和提取半导体测试中使用的STDF-V4（标准测试数据格式）文件中的信息。

 

特性

17专用工具

元数据提取（6个工具）：

• extract_file_overview -快速文件评估和关键标识符
• extract_test_configuration -硬件设置和测试环境
• extract_yield_summary -试验结果分析和产量计算
• extract_facility_details -制造背景和设施信息
• extract_program_metadata -测试程序和软件版本详细信息
• extract_test_parameters -带限制的综合参数列表

记录提取（7个工具）：

• extract_pir_prr_records -零件信息/结果记录
• extract_ptr_records -带过滤的参数测试记录
• extract_ftr_records -功能测试记录
• extract_hbr_records -硬件箱记录
• extract_sbr_records -软件箱记录
• extract_sdr_records -现场描述记录
• extract_mrr_record -主结果记录

测试分析（3个工具）：

• extract_test_parameter_summary -带有测试套件过滤的统计摘要
• extract_filtered_data -支持多站点的Excel提取
• extract_test_time -使用站点过滤进行测试执行时间分析

产量分析（1个工具）：

• extract_per_unit_yield -将每单位仓位数据提取为CSV（零件ID、硬件仓位、软件仓位）

关键能力

• STDF-V4格式支持：全面支持STDF-V4规范
• 高性能：通过流解析器处理内存小于512MB、最大2GB的文件
• 多站点支持：并行测试现场数据提取和分析
• 测试套件筛选：使用正则表达式支持按测试名称、编号或套件进行筛选
• CSV/Excel导出：生成分析就绪的数据集
• 自动验证：内置文件完整性验证
• TDD开发：具有真实STDF文件的全面测试覆盖率

快速开始

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-org/stdf-mcp.git
cd stdf-mcp

# Install the package
pip install -e .

运行MCP服务器

# Start the MCP server
python -m stdf_mcp.simple_server

服务器将启动并监听stdin/stdout上的MCP协议连接。

Claude桌面配置

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "stdf": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "stdf_mcp.simple_server"],
      "cwd": "/path/to/stdf-mcp"
    }
  }
}

替换 /path/to/stdf-mcp 安装的实际路径。

使用示例

提取文件概述

# In Claude with MCP server connected
"Please extract the file overview from TestCases/example.stdf"

返回：批次ID、晶圆计数、设备信息、测试日期和文件统计。

提取产量数据

"Extract per-unit yield data from TestCases/production_test.stdf"

生成包含以下列的CSV：PART_ID、HW Bin、SW Bin

• 输出位置： TestCases/Output/production_test_YieldAnalysis_20251108_123045.csv

过滤参数数据

"Extract PTR records for test 'VDD_CURRENT' from TestCases/wafer_test.stdf"

返回经过筛选的参数测试结果及其统计信息。

测试时间分析

"Extract test time analysis for site 1 from TestCases/multi_site.stdf"

生成CSV，其中包含每个单元的测试执行时间和摘要统计信息。

工具参考

元数据工具

记录提取工具

分析工具

需求

• python：3.11或更高
• 依赖项:

- mcp>=1.0.0 -模型上下文协议SDK - numpy>=1.24.0 -统计计算 - matplotlib>=3.6.0 -可视化（未来） - openpyxl>=3.1.0 -Excel文件生成

发展

设置开发环境

# Install with development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Install pre-commit hooks (optional)
pip install pre-commit
pre-commit install

运行测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=src/stdf_mcp --cov-report=html

# Run specific test categories
pytest -m unit          # Unit tests only
pytest -m integration   # Integration tests only
pytest -m contract      # Contract tests only

代码质量

# Format code
black src/ tests/

# Type checking
mypy src/

# Linting
flake8 src/ tests/

# Run all quality checks
black src/ tests/ && flake8 src/ tests/ && mypy src/ && pytest

项目结构

stdf-mcp/
├── src/stdf_mcp/          # Main package
│   ├── stdf/              # STDF parser and record definitions
│   ├── tools/             # MCP tool implementations
│   │   ├── metadata/      # Metadata extraction tools
│   │   ├── records/       # Record extraction tools
│   │   ├── test_summary/  # Test parameter summary
│   │   ├── filtered_data/ # Filtered data extraction
│   │   ├── test_time/     # Test time analysis
│   │   └── yield_analysis/# Yield data extraction
│   └── simple_server.py   # MCP server implementation
├── tests/                 # Test suite
│   ├── unit/             # Unit tests
│   ├── integration/      # Integration tests
│   └── contract/         # Contract tests
├── TestCases/            # Sample STDF files
│   └── Output/           # Generated outputs (gitignored)
├── specs/                # Feature specifications
├── pyproject.toml        # Package configuration
└── README.md             # This file

绩效目标

范围

支持

• ✅ STDF-V4格式专用
• ✅ 包装/最终测试数据
• ✅ 文件大小可达2GB
• ✅ 流媒体/分块处理
• ✅ 多站点测试配置
• ✅ 使用正则表达式进行测试套件过滤
• ✅ CSV和Excel输出格式

不支持

• ❌ STDF-V3文件（因明显错误而被拒绝）
• ❌ 晶圆测试数据（仅限于封装测试）
• ❌ 会话之间的数据保留
• ❌ 身份验证/授权
• ❌ 直接数据库访问

测试

该项目采用全面的TDD方法：

• 单元测试：核心STDF-V4解析和数据模型（覆盖率超过80%）
• 集成测试：具有真实STDF文件的端到端工作流
• 合同测试：MCP工具API合规性验证
• 测试用例集成：来自的真实STDF-V4文件 TestCases/ 目录
• 输出标准：结果存储在 TestCases/Output/ 带有时间戳的命名

故障排除

常见问题

问题: ModuleNotFoundError: No module named 'stdf_mcp'

• 解决方案：安装软件包 pip install -e .

问题：MCP服务器未出现在Claude Desktop中

• 解决方案：检查配置文件路径并确保 cwd 指向正确的目录

问题: INVALID_STDF_FORMAT 错误

• 解决方案：验证文件是否为STDF-V4格式。STDF-V3不受支持。

问题: NO_PRR_RECORDS 产量提取误差

• 解决方案：文件不包含零件结果记录。验证它是一个包测试文件。

贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 复刻仓库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 遵循PEP8并运行代码质量检查
4. 为新功能编写测试
5. 确保所有测试通过(pytest)
6. 提交您的更改(git commit -m '[NewFeature] Add amazing feature')
7. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
8. 打开拉取请求

提交消息格式

使用以下前缀之一：

• [NewFeature] -新功能
• [Enhancement] -对现有功能的改进
• [BugFix] -Bug修复
• [Document] -文档更新
• [WIP] -工作正在进行中

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

致谢

• STDF-V4规范： 泰瑞达标准测试数据格式
• 模型上下文协议： 人类MCP

支持

对于问题、疑问或贡献：

• 问题:
• 讨论:

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版本: 0.1.0 状态：阿尔法 最后更新: 2025-11-08