Integrace GDB MCP serveru

Integrace GDB MCP serveru

Posilte své AI workflow s GDB MCP Serverem: automatizujte ladění, spravujte breakpointy, inspektujte proměnné a ovládejte běh programu přímo z FlowHunt.

Co dělá „GDB“ MCP Server?

GDB MCP Server je specializovaný server implementující Model Context Protocol (MCP), který zpřístupňuje ladicí schopnosti GDB (GNU Debuggeru) AI asistentům a dalším klientům. Slouží jako most mezi AI agenty a GDB, což umožňuje inteligentním asistentům programově vytvářet, spravovat a ovládat vzdálené ladicí relace. Tato integrace dává vývojářům možnost automatizovat ladicí workflow, nastavovat a manipulovat s breakpointy, inspektovat zásobníkové rámce a proměnné a ovládat běh programu – to vše prostřednictvím standardizovaných MCP nástrojů. Díky podpoře paralelního ladění více relací a jak transportu přes standardní vstup/výstup, tak server-sent events, je GDB MCP Server mocným nástrojem pro vylepšení vývoje softwaru, ladění i analýzy kódu s pomocí AI automatizace.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou výslovně zdokumentovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou výslovně zdokumentovány žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • Správa relací

    • create_session: Vytvoření nové GDB ladicí relace.
    • get_session: Získání informací o konkrétní relaci.
    • get_all_sessions: Výpis všech aktivních ladicích relací.
    • close_session: Ukončení ladicí relace.
  • Ovládání ladění

    • start_debugging: Spuštění ladění.
    • stop_debugging: Zastavení aktuální ladicí relace.
    • continue_execution: Pokračování v běhu programu po pauze/breakpointu.
    • step_execution: Krok do dalšího řádku kódu.
    • next_execution: Krok přes následující řádek bez vstupu do funkcí.
  • Správa breakpointů

    • get_breakpoints: Výpis všech aktivních breakpointů.
    • set_breakpoint: Přidání nového breakpointu.
    • delete_breakpoint: Odstranění existujícího breakpointu.
  • Ladicí informace

    • get_stack_frames: Získání informací o aktuálních zásobníkových rámcích.
    • get_local_variables: Výpis lokálních proměnných v aktuálním kontextu.
    • get_registers: Získání hodnot CPU registrů.
    • read_memory: Čtení obsahu z paměti programu.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Automatizované vzdálené ladění
    • AI agenti mohou programově vytvářet, spravovat a uzavírat více GDB relací pro komplexní softwarové projekty, což usnadňuje automatizované hledání a řešení chyb.
  • Správa breakpointů pomocí AI
    • Asistenti mohou dynamicky nastavovat, vypisovat a mazat breakpointy na základě analýzy kódu či pokynů uživatele, což zefektivňuje ladicí workflow.
  • Inspekce proměnných v reálném čase
    • Vývojáři mohou pomocí AI během běhu získávat zásobníkové rámce, lokální proměnné i hodnoty registrů, což zlepšuje pochopení kódu a dohledávání chyb.
  • Automatizace analýzy paměti
    • Server umožňuje AI číst konkrétní místa v paměti, což otevírá možnosti automatizovaných kontrol paměti, analýzy bufferů či forenzní práce.
  • Ladění více relací současně
    • Podporuje paralelní ladění několika relací, což je ideální pro rozsáhlé, vícekomponentní systémy či výuku.

Jak nastavit

Windsurf

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte binárku GDB MCP Serveru nebo jej zkompilujte ze zdroje.
  2. Konfigurační soubor: Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidání MCP serveru: Vložte následující JSON úsek do sekce mcpServers:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Uložení & restart: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověření: Zkontrolujte, že se GDB MCP Server objeví v rozhraní.

Claude

  1. Předpoklady: Stáhněte nebo zkompilujte GDB MCP Server.
  2. Konfigurační soubor: Najděte konfiguraci Claude MCP.
  3. Přidání MCP serveru:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Uložení & restart: Proveďte změny a restartujte Claude.
  5. Ověření: Zajistěte, že je server v Claude dostupný.

Cursor

  1. Předpoklady: Získejte binárku GDB MCP Serveru.
  2. Úprava konfigurace: Otevřete nastavení MCP serverů v Cursoru.
  3. Vložení konfigurace:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Uložení & restart: Uložte a restartujte Cursor.
  5. Ověření: Ověřte, že je server v seznamu Cursoru.

Cline

  1. Předpoklady: Stáhněte nebo zkompilujte GDB MCP Server.
  2. Najděte konfigurační soubor: Otevřete konfiguraci MCP serverů v Cline.
  3. Přidání serveru:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Uložení & restart: Proveďte změny uložením a restartujte.
  5. Ověření: Zkontrolujte připojení na GDB MCP Server.

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí Pokud server vyžaduje API klíče (není v tomto repu specifikováno), použijte proměnné prostředí. Příklad:

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

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po nakonfigurování může AI agent tento MCP server využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “gdb-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/poznámky
Přehled
Seznam promptůŽádné prompty zdokumentovány
Seznam zdrojůŽádné explicitní zdroje zdokumentovány
Seznam nástrojůNástroje pro ladění/relace/breakpointy/info uvedeny
Zabezpečení API klíčůPříklad uveden, není výchozí požadováno
Sampling Support (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Na základě dokumentace a sady funkcí nabízí GDB MCP Server komplexní sadu ladicích nástrojů, ale postrádá explicitní šablony promptů a dokumentované zdroje. Podpora sampling či Roots není specifikována. Díky silné podpoře nástrojů, open-source licenci a jasným scénářům využití je celková užitečnost solidní pro vývojáře hledající AI automatizaci GDB.


Hodnocení MCP

Má LICENCI✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků4
Počet hvězdiček29

Často kladené otázky

Co je GDB MCP Server?

GDB MCP Server implementuje Model Context Protocol pro zpřístupnění funkcí GDB (GNU Debuggeru) AI asistentům a klientům, což umožňuje programovatelné ladění, správu relací, ovládání breakpointů a inspekci paměti prostřednictvím standardizovaných nástrojů.

Jaké ladicí úkoly lze s GDB MCP Serverem automatizovat?

Můžete automatizovat vzdálené ladění, nastavovat/vypsat/mazat breakpointy, získávat zásobníkové rámce a proměnné, ovládat běh programu a spravovat více ladicích relací – vše přímo z FlowHunt nebo vašeho oblíbeného AI nástroje.

Je možné spouštět více ladicích relací současně?

Ano, GDB MCP Server podporuje současné ladění více relací, což je ideální pro velké projekty, automatizované testování nebo vzdělávací scénáře.

Jak zabezpečit API klíče pro server?

Pokud jsou vyžadovány API klíče, uložte je jako proměnné prostředí a odkažte na ně v konfiguraci. Příklad: { \"env\": { \"API_KEY\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" }, \"inputs\": { \"api_key\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" } }

Jak připojit GDB MCP Server do FlowHunt?

Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt flow, otevřete panel konfigurace a vložte detaily serveru do MCP konfigurace. Použijte formát: { "gdb-mcp": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Automatizujte ladění s GDB MCP Serverem

Integrujte silné ladicí funkce GDB do svých AI workflow. Vyzkoušejte GDB MCP Server ve FlowHunt a zefektivněte ladění a analýzu softwaru.

Zjistit více

Redis MCP Server
Redis MCP Server

Redis MCP Server

Redis MCP Server propojuje AI asistenty s paměťovými databázemi kompatibilními s Redisem a nabízí bezproblémové ukládání klíč–hodnota, zasílání zpráv v reálném ...

4 min čtení
AI Automation +5
MongoDB MCP Server
MongoDB MCP Server

MongoDB MCP Server

MongoDB MCP Server umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI asistenty a databázemi MongoDB, což umožňuje přímou správu databáze, automatizaci dotazů a získáván...

4 min čtení
AI MCP +5
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...

4 min čtení
Kubernetes MCP Server +4