Integración del Servidor LLDB-MCP

¿Qué hace el servidor “LLDB” MCP?

LLDB-MCP es una herramienta que integra el depurador LLDB con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Claude. Esta integración permite que asistentes de IA—como Claude—puedan iniciar, controlar e interactuar directamente con sesiones de depuración LLDB, habilitando flujos de trabajo de depuración asistidos por IA. Con LLDB-MCP, los desarrolladores pueden automatizar y agilizar tareas de depuración aprovechando el lenguaje natural o interfaces impulsadas por LLM para gestionar sesiones LLDB, controlar la ejecución de programas, inspeccionar memoria y variables, establecer breakpoints y analizar trazas de pila. Esto acelera significativamente el proceso de depuración, reduce la intervención manual y permite flujos de trabajo sofisticados y contextuales para desarrolladores.

Lista de Prompts

No se documentan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en el README.

Lista de Recursos

No se documentan recursos explícitos en el repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

El servidor LLDB-MCP expone las siguientes herramientas (como funciones/comandos) que pueden usarse para interactuar con LLDB:

• lldb_start: Inicia una nueva sesión de depuración LLDB.
• lldb_terminate: Termina una sesión LLDB activa.
• lldb_list_sessions: Lista todas las sesiones LLDB activas actualmente.
• lldb_load: Carga un programa en LLDB para depuración.
• lldb_attach: Adjunta el depurador a un proceso en ejecución.
• lldb_load_core: Carga un archivo de core dump para análisis post-mortem.
• lldb_run: Ejecuta el programa cargado.
• lldb_continue: Continúa la ejecución del programa después de un breakpoint o parada.
• lldb_step: Avanza a la siguiente línea o instrucción en el programa.
• lldb_next: Avanza sobre llamadas a funciones durante la depuración.
• lldb_finish: Ejecuta hasta que la función actual retorna.
• lldb_kill: Mata el proceso depurado en ejecución.
• lldb_set_breakpoint: Establece un breakpoint en una ubicación específica.
• lldb_breakpoint_list: Lista todos los breakpoints establecidos actualmente.
• lldb_breakpoint_delete: Elimina un breakpoint existente.
• lldb_watchpoint: Establece un watchpoint sobre una variable o dirección de memoria.
• lldb_backtrace: Muestra la pila de llamadas actual.
• lldb_print: Imprime el valor de una variable o expresión.
• lldb_examine: Examina la memoria en una dirección específica.
• lldb_info_registers: Muestra los valores de los registros de CPU.
• lldb_frame_info: Obtiene información detallada de un marco de pila.
• lldb_disassemble: Desensambla el código máquina en una ubicación.
• lldb_process_info: Obtiene información sobre el proceso actual.
• lldb_thread_list: Lista todos los hilos del proceso actual.
• lldb_thread_select: Selecciona un hilo específico para inspección.
• lldb_command: Ejecuta un comando arbitrario de LLDB.
• lldb_expression: Evalúa una expresión en el marco actual.
• lldb_help: Obtiene ayuda sobre comandos LLDB.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Depuración asistida por IA: Permite que los LLMs controlen directamente LLDB, automaticen la creación de sesiones, breakpoints y comandos de depuración, reduciendo la intervención manual y acelerando la resolución de errores.
• Depuración educativa/instruccional: Permite recorridos paso a paso, explicación de trazas de pila o demostración de técnicas de depuración para estudiantes o nuevos desarrolladores automatizando tareas con LLDB.
• Análisis de fallos/post-mortem: Usa LLDB-MCP para cargar y analizar core dumps, automatizar la inspección de memoria/registros y facilitar el análisis de la causa raíz tras fallos del programa.
• Automatización de depuración en integración continua: Integra LLDB-MCP en pipelines de CI para ejecutar automáticamente scripts de depuración en casos de prueba fallidos o crashes, recopilando información de diagnóstico.
• Depuración/Asistencia remota: Permite que agentes de IA remotos o herramientas se adjunten a procesos en ejecución, inspeccionen el estado del programa y asistan en el diagnóstico de problemas sin invocación manual directa de LLDB.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.7+ y LLDB instalados.
2. Clona el repositorio:

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

3. Instala el paquete de Python requerido:

   pip install mcp
   

4. Agrega el servidor LLDB-MCP a tu configuración MCP de Windsurf:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor LLDB-MCP aparezca y sea accesible.

Protección de claves API

Si necesitas proteger claves API o variables de entorno sensibles, utiliza la propiedad env en tu configuración:

"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. Instala Python 3.7+ y LLDB.
2. Clona e instala como arriba.
3. Abre la configuración de la app de escritorio de Claude.
4. Agrega lo siguiente a tu configuración MCP:

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

5. Guarda y reinicia Claude. Verifica la conexión al servidor MCP.

Cursor

1. Instala las dependencias (Python 3.7+, LLDB).
2. Clona el repositorio e instala dependencias como arriba.
3. Edita el archivo de configuración MCP de Cursor para incluir:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Asegúrate de tener Python 3.7+ y LLDB instalados.
2. Clona el repositorio e instala el paquete de Python como arriba.
3. Edita el archivo de configuración de Cline:

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

4. Guarda y reinicia la aplicación Cline.

Protección de claves API

Utiliza los campos env e inputs como en el ejemplo de Windsurf para cualquier credencial sensible.

Cómo usar este MCP en flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flow 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, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "lldb-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 “lldb-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

LLDB-MCP es un servidor MCP práctico y enfocado para depuración asistida por IA. Destaca al exponer la funcionalidad de LLDB a través de MCP, pero carece de documentación avanzada sobre recursos/prompts y no menciona Roots o Sampling. Tiene una buena licencia y una participación comunitaria moderada. En general, es una herramienta sólida y especializada para desarrolladores que necesitan flujos de trabajo de depuración automatizados.

Puntuación MCP

Valoración: 7/10 — LLDB-MCP es un servidor MCP robusto y de enfoque único con utilidad clara para depuración impulsada por IA, pero se beneficiaría de una documentación más rica sobre recursos/prompts y soporte explícito para características avanzadas de MCP.