LLDB-MCP Server Integrace

LLDB-MCP Server Integrace

Integrujte LLDB-MCP s FlowHunt a umožněte AI-asistované ladění, automatizujte breakpointy, inspekci paměti a zjednodušte vývojářské workflow přímo z vašeho LLM-asistenta.

Co dělá “LLDB” MCP Server?

LLDB-MCP je nástroj, který integruje debugger LLDB s Model Context Protocol (MCP) od Claude. Tato integrace umožňuje AI asistentům—jako je Claude—spouštět, ovládat a interagovat s ladicími relacemi LLDB přímo, což umožňuje AI-asistované workflow ladění. S LLDB-MCP mohou vývojáři automatizovat a zefektivnit ladicí úlohy využitím přirozeného jazyka nebo rozhraní založených na LLM pro správu relací LLDB, ovládání běhu programu, inspekci paměti a proměnných, nastavování breakpointů a analýzu zásobníků. Výrazně to urychluje proces ladění, snižuje manuální zásahy a umožňuje sofistikované, kontextově chytré workflow pro vývojáře.

Seznam promptů

V repozitáři nebo README nejsou zadokumentovány žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nebo README nejsou zadokumentovány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

LLDB-MCP server zpřístupňuje následující nástroje (jako funkce/příkazy), které lze použít pro interakci s LLDB:

  • lldb_start: Spustí novou LLDB ladicí relaci.
  • lldb_terminate: Ukončí aktivní relaci LLDB.
  • lldb_list_sessions: Vypíše všechny aktuálně aktivní relace LLDB.
  • lldb_load: Načte program do LLDB pro ladění.
  • lldb_attach: Připojí debugger k běžícímu procesu.
  • lldb_load_core: Načte core dump soubor pro post-mortem analýzu.
  • lldb_run: Spustí načtený program.
  • lldb_continue: Pokračuje v běhu programu po breakpointu nebo zastavení.
  • lldb_step: Provede krok na další řádek nebo instrukci v programu.
  • lldb_next: Přeskočí volání funkcí během ladění.
  • lldb_finish: Provede běh do návratu z aktuální funkce.
  • lldb_kill: Ukončí běžící laděný proces.
  • lldb_set_breakpoint: Nastaví breakpoint na určeném místě.
  • lldb_breakpoint_list: Vypíše všechny aktuálně nastavené breakpointy.
  • lldb_breakpoint_delete: Odstraní existující breakpoint.
  • lldb_watchpoint: Nastaví watchpoint na proměnnou nebo paměťovou adresu.
  • lldb_backtrace: Zobrazí aktuální zásobník volání.
  • lldb_print: Vytiskne hodnotu proměnné nebo výrazu.
  • lldb_examine: Zkontroluje paměť na určené adrese.
  • lldb_info_registers: Zobrazí hodnoty CPU registrů.
  • lldb_frame_info: Získá detailní informace o zásobníkovém rámci.
  • lldb_disassemble: Disassembluje strojový kód na daném místě.
  • lldb_process_info: Získá informace o aktuálním procesu.
  • lldb_thread_list: Vypíše všechny vlákna v aktuálním procesu.
  • lldb_thread_select: Vybere konkrétní vlákno pro inspekci.
  • lldb_command: Provede libovolný LLDB příkaz.
  • lldb_expression: Vyhodnotí výraz v aktuálním rámci.
  • lldb_help: Získá nápovědu pro LLDB příkazy.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

  • AI-asistované ladění: Umožněte LLM přímo ovládat LLDB, automatizovat zakládání relací, breakpointy a ladicí příkazy, čímž snížíte manuální zásahy a zrychlíte řešení chyb.
  • Výukové/výkladové ladění: Umožněte krokové průchody, vysvětlujte zásobníky nebo předvádějte ladicí techniky studentům či začínajícím vývojářům automatizací úloh LLDB.
  • Analýza pádů/post-mortem: Použijte LLDB-MCP pro načtení a analýzu core dumpů, automatizovanou inspekci paměti/registrů a usnadnění analýzy příčin po pádu programu.
  • Automatizace ladění v CI pipeline: Integrujte LLDB-MCP do CI pipeline pro automatické spouštění ladicích skriptů na selhávající testy nebo pády, sběr diagnostických informací.
  • Vzdálené ladění/asistence: Umožněte vzdáleným AI agentům nebo nástrojům připojit se k běžícím procesům, kontrolovat stav programu a pomáhat s diagnostikou problémů bez manuálního spouštění LLDB.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.7+ a LLDB.
  2. Naklonujte repozitář:
    git clone https://github.com/stass/lldb-mcp.git
    cd lldb-mcp
    
  3. Nainstalujte požadovaný Python balíček:
    pip install mcp
    
  4. Přidejte LLDB-MCP server do vaší Windsurf MCP konfigurace:
    "mcpServers": {
      "lldb-mcp": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/lldb-mcp/lldb_mcp.py"],
        "disabled": false
      }
    }
    
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf. Ověřte, že se LLDB-MCP server zobrazuje a je přístupný.

Zabezpečení API klíčů

Pokud potřebujete zabezpečit API klíče nebo citlivé proměnné prostředí, použijte ve své konfiguraci pole env:

"mcpServers": {
  "lldb-mcp": {
    "command": "python3",
    "args": ["/path/to/lldb-mcp/lldb_mcp.py"],
    "env": {
      "MY_SECRET_KEY": "env:MY_SECRET_KEY"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${MY_SECRET_KEY}"
    },
    "disabled": false
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Python 3.7+ a LLDB.
  2. Naklonujte a nainstalujte jako výše.
  3. Otevřete konfigurační soubor desktopové aplikace Claude.
  4. Přidejte následující do vaší MCP konfigurace:
    "mcpServers": {
      "lldb-mcp": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/lldb-mcp/lldb_mcp.py"],
        "disabled": false
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Claude. Ověřte připojení MCP serveru.

Cursor

  1. Nainstalujte závislosti (Python 3.7+, LLDB).
  2. Naklonujte repozitář a nainstalujte závislosti jako výše.
  3. Upravte konfigurační soubor Cursor MCP a přidejte:
    "mcpServers": {
      "lldb-mcp": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/lldb-mcp/lldb_mcp.py"],
        "disabled": false
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Cursor.

Cline

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.7+ a LLDB.
  2. Naklonujte repozitář a nainstalujte Python balíček jako výše.
  3. Upravte konfigurační soubor Cline:
    "mcpServers": {
      "lldb-mcp": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/lldb-mcp/lldb_mcp.py"],
        "disabled": false
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte aplikaci Cline.

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivé údaje použijte pole env a inputs obdobně jako v příkladu pro Windsurf výše.

Jak použít tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “lldb-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
Přehled
Seznam promptůNejsou zadokumentovány žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNejsou zadokumentovány explicitní zdroje
Seznam nástrojůZpřístupněno 20+ nástrojů/příkazů LLDB
Zabezpečení API klíčůPříklad pro env a inputs v JSON konfiguraci
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Náš názor

LLDB-MCP je praktický a zaměřený MCP server pro AI-asistované ladění. Vyniká zpřístupněním funkcí LLDB skrze MCP, ale postrádá rozšířenou dokumentaci ke zdrojům/promptům a nezmiňuje Roots či Sampling. Má vhodnou licenci a mírnou komunitní aktivitu. Celkově jde o solidní, specializovaný nástroj pro vývojáře, kteří potřebují automatizované workflow ladění.

MCP skóre

Má licenci✅ (BSD-2-Clause)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků3
Počet hvězd40

Hodnocení: 7/10 — LLDB-MCP je robustní, jednoúčelový MCP server s jasným přínosem pro AI-řízené ladění, ale prospělo by mu rozšíření dokumentace ke zdrojům/promptům a explicitní podpora pokročilých funkcí MCP.

Často kladené otázky

Co je LLDB-MCP?

LLDB-MCP je most mezi debuggerem LLDB a AI asistenty prostřednictvím Model Context Protocol (MCP). Umožňuje automatizované, AI-řízené ovládání a inspekci ladicích relací, což umožňuje nástrojům jako Claude zjednodušit složité workflow ladění.

Jaké ladicí nástroje LLDB-MCP zpřístupňuje?

LLDB-MCP zpřístupňuje přes 20 ladicích příkazů, včetně spuštění/ukončení relací, načítání programů, nastavování breakpointů, inspekce paměti a proměnných, analýzy zásobníku a další.

Jaké jsou hlavní případy použití LLDB-MCP?

LLDB-MCP se používá pro AI-asistované ladění, výukové průchody laděním, automatizovanou analýzu pádů a post-mortem, CI/CD debug automatizaci a vzdálenou podporu ladění.

Jak zabezpečím citlivé údaje v konfiguraci?

Použijte vlastnost 'env' pro nastavení proměnných prostředí a odkažte se na ně v 'inputs'. Například: 'env': { 'MY_SECRET_KEY': 'env:MY_SECRET_KEY' }, 'inputs': { 'api_key': '${MY_SECRET_KEY}' }.

Jak integruji LLDB-MCP do FlowHunt flow?

Přidejte komponentu MCP do vašeho flow, nakonfigurujte MCP server dle vzoru (s vaší serverovou URL) a propojte ji s AI agentem. Agent pak bude moci využívat všechny příkazy LLDB-MCP prostřednictvím přirozeného jazyka nebo automatizace.

Automatizujte ladění s LLDB-MCP

Zrychlete své vývojářské workflow: umožněte AI agentům ovládat LLDB relace, automatizovat ladění a analyzovat pády díky bezproblémové integraci MCP serveru FlowHunt.

Zjistit více

Integrace LSP MCP serveru
Integrace LSP MCP serveru

Integrace LSP MCP serveru

LSP MCP Server propojuje Language Server Protocol (LSP) servery s AI asistenty, což umožňuje pokročilou analýzu kódu, inteligentní doplňování, diagnostiku a aut...

4 min čtení
AI Code Intelligence +4
Integrace GDB MCP serveru
Integrace GDB MCP serveru

Integrace GDB MCP serveru

GDB MCP Server zpřístupňuje možnosti GNU Debuggeru asistentům s umělou inteligencí a klientům, což umožňuje automatizované, programovatelné vzdálené ladění, spr...

4 min čtení
AI Debugging +4
Integrace serveru YDB MCP
Integrace serveru YDB MCP

Integrace serveru YDB MCP

Server YDB MCP propojuje AI asistenty a LLM s databázemi YDB, což umožňuje přístup, dotazování a správu instancí YDB v přirozeném jazyce. Umožňuje workflow říze...

4 min čtení
AI MCP +5