GDB MCP Server-integration

GDB MCP Server-integration

AI Debugging GDB Developer Tools

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:

FlowHunt MCP flow

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

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PromptsIngen prompts dokumenteret
Liste over RessourcerIngen eksplicitte ressourcer dokumenteret
Liste over VærktøjerDebug/session/breakpoint/info-værktøjer listet
Sikring af API-nøglerEksempel givet, men ikke krævet som standard
Sampling support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt

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

Har en LICENS✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks4
Antal stjerner29

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er GDB MCP Server?

GDB MCP Server implementerer Model Context Protocol til at eksponere GDB (GNU Debugger) funktioner for AI-assistenter og klienter, så man kan programmere fejlsøgning, session-håndtering, breakpoint-styring og hukommelsesinspektion via standardiserede værktøjer.

Hvilke fejlsøgningsopgaver kan automatiseres med GDB MCP Server?

Du kan automatisere fjern-fejlsøgning, oprette/liste/slette breakpoints, hente stack-frames og variabler, styre eksekveringsflow og håndtere flere fejlsøgningssessioner – alt sammen direkte fra FlowHunt eller dit foretrukne AI-værktøj.

Er det muligt at køre flere samtidige fejlsøgningssessioner?

Ja, GDB MCP Server understøtter samtidig multi-session fejlsøgning, hvilket er ideelt til større projekter, automatiseret test eller undervisningssammenhænge.

Hvordan sikrer jeg API-nøgler til serveren?

Hvis der kræves API-nøgler, skal du gemme dem som miljøvariabler og referere til dem i din konfiguration. Eksempel: { \"env\": { \"API_KEY\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" }, \"inputs\": { \"api_key\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" } }

Hvordan forbinder jeg GDB MCP Server til FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, åbn konfigurationspanelet og indsæt dine serverdetaljer i MCP-konfigurationen. Brug formatet: { "gdb-mcp": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

Automatiser fejlsøgning med GDB MCP Server

Integrér GDB’s kraftfulde fejlsøgningsfunktioner i dine AI-workflows. Prøv GDB MCP Server i FlowHunt og effektivisér software-fejlsøgning og analyse.

Lær mere

MCP Databaseserver
MCP Databaseserver

MCP Databaseserver

MCP Databaseserveren muliggør sikker, programmatisk adgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiseri...

4 min læsning
AI Database +4
Debugg AI MCP Server
Debugg AI MCP Server

Debugg AI MCP Server

Debugg AI MCP Server tilbyder AI-drevet browserautomatisering og end-to-end UI-test af webapplikationer. Integrer med FlowHunt eller CI/CD-pipelines for at auto...

4 min læsning
AI Automation E2E Testing +5
Godot MCP Server-integration
Godot MCP Server-integration

Godot MCP Server-integration

Godot MCP Server forbinder FlowHunt med Godot-spilmotoren og muliggør AI-drevet automatisering af Godot-editoropgaver, projektstarter og realtidsfangst af debug...

3 min læsning
Automation AI +6