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帮助用户分析硬件仿真 VCD 波形与 GTKWave 文件，快速查看信号、总线和分组信息
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-vcd" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这个 VCD 波形文件，找出 rst_n 释放后 200ns 内 data_valid 一直为 0 的原因，并列出相关信号的时间变化。
输出关键相关信号、对应时间点，以及可能导致异常的时序关系说明。
读取这个 GTKWave save 文件和对应 VCD，告诉我 cpu_top 下有哪些总线信号、位宽分别是多少，并按模块分组整理。
输出总线名称、位宽、层级路径和分组结构，便于理解设计组织方式。
请基于该仿真波形总结一次 AXI 写事务过程，包含 awvalid、awready、wvalid、wready、bvalid、bready 的先后关系。
输出一次事务的时序摘要，说明各握手信号的出现顺序与持续区间。
通过 MCP 连接并控制 Vivado，完成 FPGA 开发、调试与自动化诊断。
让兼容MCP的模型通过VNC远程操作桌面应用与图形界面。
帮助用户分析视频内容，提取关键帧、检测场景并获取元数据
可对千余平台视频进行转写、画面解析与元数据提取，支持自动化分析流程。
通过单一图像分析工具识别截图、文本与界面稿内容，便于多模型视觉集成。
连接 VSCode、Cursor 等编辑器，帮助管理文件与切换主题。