GDB MCP Server-integration

Hvad laver “GDB” MCP Server?

GDB MCP Server er en specialiseret server, der implementerer Model Context Protocol (MCP) og gør fejlsøgningsfunktionerne fra GDB (GNU Debugger) tilgængelige for AI-assistenter og andre klienter. Ved at fungere som bro mellem AI-agenter og GDB muliggør den, at intelligente assistenter kan oprette, administrere og interagere med fjern-fejlsøgningssessioner programmatisk. Denne integration giver udviklere mulighed for at automatisere fejlsøgningsworkflows, sætte og manipulere breakpoints, inspicere stack frames og variabler samt styre programudførelse – alt via standardiserede MCP-værktøjer. Med understøttelse af samtidige multi-session-fejlsøgning og både standard input/output og server-sent events-transporter er GDB MCP Server et stærkt værktøj til at forbedre softwareudvikling, fejlsøgning og kodeanalyse gennem AI-drevet automatisering.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er eksplicit dokumenteret i repository.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repository.

Liste over Værktøjer

• Session-håndtering

  • create_session: Opret en ny GDB-fejlsøgningssession.
  • get_session: Hent information om en specifik session.
  • get_all_sessions: List alle aktive fejlsøgningssessioner.
  • close_session: Afslut en fejlsøgningssession.

• Fejlsøgningskontrol

  • start_debugging: Start fejlsøgningsprocessen.
  • stop_debugging: Stop den aktuelle fejlsøgningssession.
  • continue_execution: Genoptag programudførelse efter pause/breakpoint.
  • step_execution: Gå til næste kodelinje.
  • next_execution: Gå til næste linje uden at gå ind i funktioner.

• Breakpoint-håndtering

  • get_breakpoints: List alle aktive breakpoints.
  • set_breakpoint: Tilføj et nyt breakpoint.
  • delete_breakpoint: Fjern et eksisterende breakpoint.

• Fejlsøgningsinformation

  • get_stack_frames: Hent aktuelle stack frame-informationer.
  • get_local_variables: List lokale variabler i nuværende kontekst.
  • get_registers: Hent CPU-registerværdier.
  • read_memory: Læs indhold fra programmets hukommelse.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret fjern-fejlsøgning
  • AI-agenter kan programmæssigt oprette, administrere og lukke flere GDB-sessioner for komplekse softwareprojekter, hvilket muliggør automatiseret fejlfinding og -løsning.
• Breakpoint-håndtering via AI
  • Assistenter kan dynamisk sætte, liste og fjerne breakpoints baseret på kodeanalyse eller brugerens instruktioner, hvilket effektiviserer fejlsøgningsarbejdet.
• Realtids-inspektion af variabler
  • Udviklere kan bruge AI til at hente stack frames, lokale variabler og registerværdier under kørsel og dermed øge kodeforståelsen og fejlfindingen.
• Automatiseret hukommelsesanalyse
  • Serveren tillader AI at læse specifikke hukommelsesområder, hvilket gør automatiserede hukommelsestjek, bufferanalyse eller forensiske opgaver mulige.
• Multi-session fejlsøgning
  • Understøtter samtidig fejlsøgning af flere sessioner, hvilket gør den ideel til store, flerkomponent-systemer eller undervisningsmiljøer.

Sådan opsættes den

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for at have GDB MCP Server-binæren eller have bygget den fra kildekode.
2. Konfigurationsfil: Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP Server: Indsæt følgende JSON-snippet i din mcpServers-sektion:

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

4. Gem & Genstart: Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér: Tjek om GDB MCP Server vises i interfacet.

Claude

1. Forudsætninger: Download eller byg GDB MCP Server.
2. Konfigurationsfil: Find din Claude MCP-konfiguration.
3. Tilføj MCP Server:

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

4. Gem & Genstart: Anvend ændringerne og genstart Claude.
5. Verificér: Sørg for at serveren er tilgængelig i Claude.

Cursor

1. Forudsætninger: Hent GDB MCP Server-binæren.
2. Redigér konfiguration: Åbn Cursors indstillinger for MCP-servere.
3. Indsæt konfiguration:

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

4. Gem & Genstart: Gem og genstart Cursor.
5. Verificering: Bekræft at serveren er på listen i Cursor.

Cline

1. Forudsætninger: Download eller byg GDB MCP Server.
2. Find konfigurationsfil: Åbn Clines konfiguration for MCP-servere.
3. Tilføj serverindgang:

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

4. Gem & Genstart: Gør ændringerne gældende ved at gemme og genstarte.
5. Verificér: Tjek forbindelsen til GDB MCP Server.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler Hvis serveren kræver API-nøgler (ikke angivet i dette repo), skal du bruge miljøvariabler. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “gdb-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra dokumentationen og funktionssættet leverer GDB MCP Server et omfattende sæt fejlsøgningsværktøjer, men mangler eksplicitte promptskabeloner og dokumenterede ressourcer. Sampling- og Roots-understøttelse er ikke specificeret. Med stærk værktøjsunderstøttelse, open source-licens og klare anvendelsestilfælde er den samlede nytteværdi solid for udviklere, der ønsker AI-drevet GDB-automatisering.

MCP-score