
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 ...
Posilte své AI workflow s GDB MCP Serverem: automatizujte ladění, spravujte breakpointy, inspektujte proměnné a ovládejte běh programu přímo z FlowHunt.
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.
V repozitáři nejsou výslovně zdokumentovány žádné šablony promptů.
V repozitáři nejsou výslovně zdokumentovány žádné MCP zdroje.
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.mcpServers
:{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
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}"
}
}
}
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:
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.
Sekce | Dostupnost | Podrobnosti/poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | |
Seznam promptů | ⛔ | Žádné prompty zdokumentovány |
Seznam zdrojů | ⛔ | Žádné explicitní zdroje zdokumentovány |
Seznam nástrojů | ✅ | Nástroje pro ladění/relace/breakpointy/info uvedeny |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Příklad 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.
Má LICENCI | ✅ (MIT) |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ✅ |
Počet forků | 4 |
Počet hvězdiček | 29 |
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.
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.
Ano, GDB MCP Server podporuje současné ladění více relací, což je ideální pro velké projekty, automatizované testování nebo vzdělávací scénáře.
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}\" } }
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" } }
Integrujte silné ladicí funkce GDB do svých AI workflow. Vyzkoušejte GDB MCP Server ve FlowHunt a zefektivněte ladění a analýzu softwaru.
Redis MCP Server propojuje AI asistenty s paměťovými databázemi kompatibilními s Redisem a nabízí bezproblémové ukládání klíč–hodnota, zasílání zpráv v reálném ...
MongoDB MCP Server umožňuje bezproblémovou integraci mezi AI asistenty a databázemi MongoDB, což umožňuje přímou správu databáze, automatizaci dotazů a získáván...
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...