ماذا يفعل خادم “GDB” MCP؟

خادم GDB MCP هو خادم متخصص يطبق بروتوكول Model Context (MCP) ليتيح إمكانيات التصحيح البرمجي (debugging) الخاصة بـ GDB (مصحح GNU) للمساعدين الذكيين والعملاء الآخرين. يعمل كجسر بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وGDB، مما يمكّن المساعد الذكي من إنشاء وإدارة والتفاعل مع جلسات تصحيح الأخطاء عن بُعد بشكل برمجي. يتيح هذا التكامل للمطورين أتمتة إجراءات التصحيح، تعيين ومعالجة نقاط التوقف، فحص إطارات المكدس والمتغيرات، والتحكم في تنفيذ البرنامج—كل ذلك عبر أدوات MCP الموحدة. مع دعم التصحيح المتعدد المتزامن وخيارات النقل عبر الإدخال/الإخراج القياسي أو أحداث الخادم، يعد خادم GDB MCP أداة قوية لتعزيز تطوير البرمجيات وتحليل الكود باستخدام الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب نصية موثقة صراحة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP موثقة صراحة في المستودع.

قائمة الأدوات

• إدارة الجلسات

  • create_session: إنشاء جلسة تصحيح جديدة باستخدام GDB.
  • get_session: جلب معلومات حول جلسة معينة.
  • get_all_sessions: عرض جميع جلسات التصحيح النشطة.
  • close_session: إنهاء جلسة التصحيح.

• التحكم في التصحيح

  • start_debugging: بدء عملية التصحيح.
  • stop_debugging: إيقاف جلسة التصحيح الحالية.
  • continue_execution: استئناف تنفيذ البرنامج بعد التوقف/نقطة التوقف.
  • step_execution: الانتقال إلى السطر التالي من الكود.
  • next_execution: الانتقال للسطر التالي دون دخول الدوال.

• إدارة نقاط التوقف

  • get_breakpoints: عرض جميع نقاط التوقف النشطة.
  • set_breakpoint: إضافة نقطة توقف جديدة.
  • delete_breakpoint: إزالة نقطة توقف موجودة.

• معلومات التصحيح

  • get_stack_frames: جلب معلومات إطارات المكدس الحالية.
  • get_local_variables: عرض المتغيرات المحلية في السياق الحالي.
  • get_registers: جلب قيم سجلات المعالج.
  • read_memory: قراءة محتوى ذاكرة البرنامج.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• تصحيح الأخطاء عن بعد بشكل آلي
  • يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء وإدارة وإغلاق عدة جلسات GDB برمجياً لمشاريع برمجية معقدة، مما يسهل اكتشاف وحل الأخطاء بشكل آلي.
• إدارة نقاط التوقف بواسطة الذكاء الاصطناعي
  • المساعدون قادرون على تعيين، عرض، وإزالة نقاط التوقف ديناميكياً بناءً على تحليل الكود أو تعليمات المستخدم، مما يبسط سير عمل التصحيح.
• فحص المتغيرات في الوقت الفعلي
  • يمكن للمطورين استخدام الذكاء الاصطناعي لجلب إطارات المكدس والمتغيرات المحلية وقيم السجلات أثناء التنفيذ، مما يعزز فهم الكود وتتبع الأخطاء.
• أتمتة تحليل الذاكرة
  • يسمح الخادم للذكاء الاصطناعي بقراءة مواقع ذاكرة محددة، ما يتيح عمليات فحص تلقائية للذاكرة أو تحليل الحواجز أو مهام الطب الشرعي.
• تصحيح متعدد الجلسات
  • يدعم التصحيح المتزامن لعدة جلسات، وهو مثالي للأنظمة واسعة النطاق متعددة المكونات أو بيئات التعليم.

كيفية إعداده

Windsurf

1. المتطلبات: تأكد من توفر ملف خادم GDB MCP أو تم بناؤه من المصدر.
2. ملف الإعدادات: افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. إضافة خادم MCP: أدرج مقطع JSON التالي ضمن قسم mcpServers:

   {
     "gdb-mcp": {
       "command": "./mcp-server-gdb",
       "args": [],
       "transport": "streamable_http"
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل: احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. التحقق: تحقق من ظهور خادم GDB MCP في الواجهة.

Claude

1. المتطلبات: قم بتنزيل أو بناء خادم GDB MCP.
2. ملف الإعدادات: حدد موقع إعدادات Claude MCP.
3. إضافة خادم MCP:

   {
     "gdb-mcp": {
       "command": "./mcp-server-gdb",
       "args": [],
       "transport": "streamable_http"
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل: طبّق التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. التحقق: تأكد من إمكانية الوصول إلى الخادم في Claude.

Cursor

1. المتطلبات: احصل على ملف خادم GDB MCP.
2. تحرير الإعدادات: افتح إعدادات خوادم MCP في Cursor.
3. إدراج الإعدادات:

   {
     "gdb-mcp": {
       "command": "./mcp-server-gdb",
       "args": [],
       "transport": "streamable_http"
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل: احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. التحقق: تأكد من إدراج الخادم في Cursor.

Cline

1. المتطلبات: قم بتنزيل أو بناء خادم GDB MCP.
2. تحديد ملف الإعدادات: افتح إعدادات خادم MCP في Cline.
3. إضافة الخادم:

   {
     "gdb-mcp": {
       "command": "./mcp-server-gdb",
       "args": [],
       "transport": "streamable_http"
     }
   }
   

4. الحفظ وإعادة التشغيل: اجعل التعديلات سارية بالحفظ وإعادة التشغيل.
5. التحقق: تحقق من الاتصال بخادم GDB MCP.

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة إذا كان الخادم يتطلب مفاتيح API (غير محددة في هذا المستودع)، استخدم متغيرات البيئة. مثال:

{
  "gdb-mcp": {
    "command": "./mcp-server-gdb",
    "args": [],
    "env": {
      "API_KEY": "${GDB_MCP_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${GDB_MCP_API_KEY}"
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وتوصيله مع وكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:

{
  "gdb-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا الخادم MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “gdb-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استناداً إلى الوثائق ومجموعة الميزات، يوفر خادم GDB MCP مجموعة شاملة من أدوات التصحيح لكنه يفتقر إلى قوالب نصية وموارد موثقة بشكل صريح. لم يحدد دعم العينات وRoots. بالنظر للدعم القوي للأدوات، والترخيص مفتوح المصدر، وحالات الاستخدام الواضحة، فإن فائدته العامة قوية للمطورين الراغبين في أتمتة GDB بالذكاء الاصطناعي.

تقييم الخادم MCP