LLDB-MCP Server-Integration

Was macht der “LLDB” MCP-Server?

LLDB-MCP ist ein Tool, das den LLDB-Debugger mit Claudes Model Context Protocol (MCP) integriert. Diese Integration ermöglicht es KI-Assistenten – wie Claude – LLDB-Debugging-Sitzungen direkt zu starten, zu steuern und mit ihnen zu interagieren, wodurch KI-unterstützte Debugging-Workflows möglich werden. Mit LLDB-MCP können Entwickler Debugging-Aufgaben automatisieren und optimieren, indem sie natürliche Sprache oder LLM-gesteuerte Oberflächen nutzen, um LLDB-Sitzungen zu verwalten, Programmausführungen zu steuern, Speicher und Variablen zu inspizieren, Breakpoints zu setzen und Stacktraces zu analysieren. Das beschleunigt den Debugging-Prozess erheblich, reduziert manuelle Eingriffe und ermöglicht anspruchsvolle, kontextbewusste Entwickler-Workflows.

Liste der Prompts

Im Repository oder der README sind keine expliziten Prompt-Templates dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder der README sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Der LLDB-MCP-Server stellt folgende Tools (als Funktionen/Befehle) zur Interaktion mit LLDB bereit:

• lldb_start: Startet eine neue LLDB-Debugging-Sitzung.
• lldb_terminate: Beendet eine aktive LLDB-Sitzung.
• lldb_list_sessions: Listet alle aktuell aktiven LLDB-Sitzungen auf.
• lldb_load: Lädt ein Programm in LLDB zum Debuggen.
• lldb_attach: Hängt den Debugger an einen laufenden Prozess an.
• lldb_load_core: Lädt eine Core-Dump-Datei zur Post-Mortem-Analyse.
• lldb_run: Führt das geladene Programm aus.
• lldb_continue: Setzt die Programmausführung nach einem Breakpoint oder Stopp fort.
• lldb_step: Führt den nächsten Schritt zur nächsten Zeile oder Instruktion aus.
• lldb_next: Überspringt Funktionsaufrufe beim Debugging.
• lldb_finish: Führt bis zum Ende der aktuellen Funktion aus.
• lldb_kill: Beendet den laufenden debugged Prozess.
• lldb_set_breakpoint: Setzt einen Breakpoint an einer angegebenen Stelle.
• lldb_breakpoint_list: Listet alle gesetzten Breakpoints auf.
• lldb_breakpoint_delete: Entfernt einen bestehenden Breakpoint.
• lldb_watchpoint: Setzt einen Watchpoint auf eine Variable oder Speicheradresse.
• lldb_backtrace: Zeigt den aktuellen Callstack.
• lldb_print: Gibt den Wert einer Variable oder eines Ausdrucks aus.
• lldb_examine: Untersucht den Speicher an einer bestimmten Adresse.
• lldb_info_registers: Zeigt die Werte der CPU-Register an.
• lldb_frame_info: Liefert detaillierte Informationen zu einem Stackframe.
• lldb_disassemble: Disassembliert Maschinencode an einer Stelle.
• lldb_process_info: Liefert Informationen über den aktuellen Prozess.
• lldb_thread_list: Listet alle Threads des aktuellen Prozesses auf.
• lldb_thread_select: Wählt einen bestimmten Thread zur Inspektion aus.
• lldb_command: Führt einen beliebigen LLDB-Befehl aus.
• lldb_expression: Bewertet einen Ausdruck im aktuellen Frame.
• lldb_help: Gibt Hilfe zu LLDB-Befehlen aus.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• KI-unterstütztes Debugging: Ermöglicht LLMs die direkte Steuerung von LLDB, automatisiert die Erstellung von Sitzungen, Breakpoints und Debugging-Befehlen, reduziert manuelle Eingriffe und beschleunigt die Fehlerbehebung.
• Didaktisches/Instruktives Debugging: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, das Erklären von Stacktraces oder das Demonstrieren von Debugging-Techniken für Lernende oder neue Entwickler, indem LLDB-Aufgaben automatisiert werden.
• Crash-/Post-Mortem-Analyse: Mit LLDB-MCP Core-Dumps laden und analysieren, Speicher/Registers-Inspektionen automatisieren und Root-Cause-Analysen nach Programmabstürzen durchführen.
• CI-Debug-Automatisierung: Integrieren Sie LLDB-MCP in Ihre CI-Pipelines, um Debugging-Skripte bei fehlschlagenden Testfällen oder Abstürzen automatisch auszuführen und Diagnoseinformationen zu sammeln.
• Remote-Debugging/Assistenz: Ermöglichen Sie es KI-Agenten oder Tools, sich remote an laufende Prozesse anzuhängen, den Programmstatus zu inspizieren und bei der Problemdiagnose zu unterstützen, ohne LLDB manuell aufrufen zu müssen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.7+ und LLDB installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/stass/lldb-mcp.git
   cd lldb-mcp
   

3. Installieren Sie das erforderliche Python-Paket:

   pip install mcp
   

4. Fügen Sie den LLDB-MCP-Server zu Ihrer Windsurf MCP-Konfiguration hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu. Prüfen Sie, ob der LLDB-MCP-Server erscheint und erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern

Wenn Sie API-Schlüssel oder sensible Umgebungsvariablen absichern müssen, verwenden Sie die env-Eigenschaft in Ihrer Konfiguration:

"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. Installieren Sie Python 3.7+ und LLDB.
2. Klonen und installieren Sie wie oben beschrieben.
3. Öffnen Sie die Konfiguration der Claude-Desktop-App.
4. Fügen Sie Folgendes zu Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

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

5. Speichern Sie und starten Sie Claude neu. Prüfen Sie die Verbindung zum MCP-Server.

Cursor

1. Installieren Sie die Abhängigkeiten (Python 3.7+, LLDB).
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten wie oben.
3. Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor, um Folgendes einzufügen:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.7+ und LLDB installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie das Python-Paket wie oben.
3. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Cline:

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

4. Speichern und starten Sie die Cline-Anwendung neu.

API-Schlüssel absichern

Nutzen Sie die Felder env und inputs wie im Windsurf-Beispiel oben für sensible Zugangsdaten.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich fügen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “lldb-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Unsere Meinung

LLDB-MCP ist ein praxisorientierter, spezialisierter MCP-Server für KI-gestütztes Debugging. Er glänzt bei der Bereitstellung von LLDB-Funktionalitäten über MCP, bietet jedoch keine fortschrittliche Dokumentation für Ressourcen/Prompts und erwähnt keine Roots oder Sampling. Die Lizenzierung ist einwandfrei und es besteht moderate Community-Beteiligung. Insgesamt ein solides, spezialisiertes Tool für Entwickler, die automatisierte Debugging-Workflows benötigen.

MCP-Score

Bewertung: 7/10 — LLDB-MCP ist ein robuster, fokussierter MCP-Server mit klarem Nutzen für KI-gestütztes Debugging, würde aber von einer umfangreicheren Ressourcen-/Prompt-Dokumentation und expliziter Unterstützung fortgeschrittener MCP-Features profitieren.