Integración del Servidor GDB MCP

¿Qué hace el servidor “GDB” MCP?

El servidor GDB MCP es un servidor especializado que implementa el Model Context Protocol (MCP) para exponer las capacidades de depuración de GDB (GNU Debugger) a asistentes de IA y otros clientes. Al actuar como puente entre agentes de IA y GDB, permite a los asistentes inteligentes crear, gestionar e interactuar con sesiones de depuración remotas de forma programática. Esta integración permite a los desarrolladores automatizar flujos de trabajo de depuración, establecer y manipular puntos de interrupción, inspeccionar frames de pila y variables, y controlar la ejecución del programa—todo ello mediante herramientas MCP estandarizadas. Con soporte para depuración concurrente multi-sesión y transportes tanto por entrada/salida estándar como por eventos enviados por el servidor, el servidor GDB MCP es una potente herramienta para mejorar el desarrollo de software, la depuración y el análisis de código mediante la automatización impulsada por IA.

Lista de prompts

No hay plantillas de prompts documentadas explícitamente en el repositorio.

Lista de recursos

No hay recursos MCP explícitos documentados en el repositorio.

Lista de herramientas

• Gestión de sesiones

  • create_session: Crea una nueva sesión de depuración GDB.
  • get_session: Recupera información sobre una sesión específica.
  • get_all_sessions: Lista todas las sesiones de depuración activas.
  • close_session: Termina una sesión de depuración.

• Control de depuración

  • start_debugging: Inicia el proceso de depuración.
  • stop_debugging: Detiene la sesión de depuración actual.
  • continue_execution: Reanuda la ejecución del programa tras una pausa/punto de interrupción.
  • step_execution: Avanza a la siguiente línea de código.
  • next_execution: Pasa a la siguiente línea sin entrar en funciones.

• Gestión de puntos de interrupción

  • get_breakpoints: Lista todos los puntos de interrupción activos.
  • set_breakpoint: Añade un nuevo punto de interrupción.
  • delete_breakpoint: Elimina un punto de interrupción existente.

• Información de depuración

  • get_stack_frames: Recupera la información actual del frame de pila.
  • get_local_variables: Lista las variables locales en el contexto actual.
  • get_registers: Obtiene los valores de los registros de la CPU.
  • read_memory: Lee el contenido de la memoria del programa.

Casos de uso de este servidor MCP

• Depuración remota automatizada
  • Los agentes de IA pueden crear, gestionar y cerrar de forma programática múltiples sesiones GDB para proyectos de software complejos, facilitando la detección y resolución automatizadas de errores.
• Gestión de puntos de interrupción mediante IA
  • Los asistentes pueden establecer, listar y eliminar dinámicamente puntos de interrupción en función del análisis de código o instrucciones del usuario, optimizando el flujo de trabajo de depuración.
• Inspección de variables en tiempo real
  • Los desarrolladores pueden utilizar IA para obtener frames de pila, variables locales y valores de registros durante la ejecución, mejorando la comprensión del código y el rastreo de errores.
• Automatización del análisis de memoria
  • El servidor permite a la IA leer ubicaciones de memoria específicas, permitiendo comprobaciones automáticas de memoria, análisis de buffers o tareas forenses.
• Depuración multi-sesión
  • Soporta depuración concurrente de varias sesiones, ideal para sistemas a gran escala, multicomponente o entornos de enseñanza.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de tener el binario del servidor GDB MCP o de haberlo compilado desde el código fuente.
2. Archivo de configuración: Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añadir servidor MCP: Inserta el siguiente fragmento JSON en tu sección mcpServers:

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

4. Guardar y reiniciar: Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verificar: Comprueba si el servidor GDB MCP aparece en la interfaz.

Claude

1. Requisitos previos: Descarga o compila el servidor GDB MCP.
2. Archivo de configuración: Localiza tu configuración MCP de Claude.
3. Añadir servidor MCP:

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

4. Guardar y reiniciar: Aplica los cambios y reinicia Claude.
5. Verificar: Asegúrate de que el servidor sea accesible en Claude.

Cursor

1. Requisitos previos: Obtén el binario del servidor GDB MCP.
2. Editar configuración: Abre los ajustes de servidores MCP de Cursor.
3. Insertar configuración:

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

4. Guardar y reiniciar: Guarda y reinicia Cursor.
5. Verificación: Confirma que el servidor esté listado en Cursor.

Cline

1. Requisitos previos: Descarga o compila el servidor GDB MCP.
2. Buscar archivo de configuración: Abre la configuración de servidores MCP de Cline.
3. Añadir entrada del servidor:

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

4. Guardar y reiniciar: Haz efectivos los cambios guardando y reiniciando.
5. Verificar: Comprueba la conexión con el servidor GDB MCP.

Asegurar claves API usando variables de entorno Si el servidor requiere claves API (no especificado en este repositorio), utiliza variables de entorno. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de flows

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “gdb-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Desglose

Según la documentación y las funciones, el servidor GDB MCP ofrece un conjunto integral de herramientas de depuración pero carece de plantillas de prompts explícitas y recursos documentados. No se especifica soporte de muestreo ni Roots. Dado el fuerte soporte de herramientas, licencia open-source y casos de uso claros, la utilidad general es sólida para desarrolladores que buscan automatización de GDB impulsada por IA.

Puntuación MCP