Integrazione GDB MCP Server

Potenzia i tuoi workflow AI con GDB MCP Server: automatizza il debug, gestisci i breakpoint, ispeziona variabili e controlla l’esecuzione del programma direttamente da FlowHunt.

Integrazione GDB MCP Server

Cosa fa il “GDB” MCP Server?

Il GDB MCP Server è un server specializzato che implementa il Model Context Protocol (MCP) e che espone le funzionalità di debug di GDB (GNU Debugger) ad assistenti AI e altri client. Agendo come ponte tra agenti AI e GDB, consente agli assistenti intelligenti di creare, gestire e interagire con sessioni di debug remoto in modo programmabile. Questa integrazione offre agli sviluppatori la possibilità di automatizzare i workflow di debug, impostare e manipolare breakpoint, ispezionare stack frame e variabili e controllare l’esecuzione del programma—tutto tramite strumenti MCP standardizzati. Con il supporto al debug concorrente multi-sessione e ai trasporti sia standard input/output che server-sent events, il GDB MCP Server è uno strumento potente per potenziare lo sviluppo software, il debug e l’analisi del codice tramite automazione guidata da AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

  • Gestione Sessioni

    • create_session: Crea una nuova sessione di debug GDB.
    • get_session: Recupera informazioni su una specifica sessione.
    • get_all_sessions: Elenca tutte le sessioni di debug attive.
    • close_session: Termina una sessione di debug.
  • Controllo Debug

    • start_debugging: Avvia il processo di debug.
    • stop_debugging: Ferma la sessione di debug corrente.
    • continue_execution: Riprendi l’esecuzione del programma dopo una pausa/breakpoint.
    • step_execution: Esegui il passo nella riga di codice successiva.
    • next_execution: Passa alla riga successiva senza entrare nelle funzioni.
  • Gestione Breakpoint

    • get_breakpoints: Elenca tutti i breakpoint attivi.
    • set_breakpoint: Aggiungi un nuovo breakpoint.
    • delete_breakpoint: Rimuovi un breakpoint esistente.
  • Informazioni di Debug

    • get_stack_frames: Recupera le informazioni sugli stack frame correnti.
    • get_local_variables: Elenca le variabili locali nel contesto corrente.
    • get_registers: Recupera i valori dei registri CPU.
    • read_memory: Legge il contenuto della memoria del programma.

Casi d’uso di questo MCP Server

  • Debug Remoto Automatizzato
    • Gli agenti AI possono creare, gestire e chiudere più sessioni GDB per progetti software complessi, facilitando il rilevamento e la risoluzione automatica dei bug.
  • Gestione dei Breakpoint tramite AI
    • Gli assistenti possono impostare, elencare e rimuovere dinamicamente breakpoint in base all’analisi del codice o alle istruzioni dell’utente, semplificando il workflow di debug.
  • Ispezione delle Variabili in Tempo Reale
    • Gli sviluppatori possono usare l’AI per recuperare stack frame, variabili locali e valori dei registri durante l’esecuzione, migliorando la comprensione del codice e la tracciatura degli errori.
  • Automazione dell’Analisi della Memoria
    • Il server permette all’AI di leggere posizioni specifiche della memoria, abilitando controlli automatici, analisi dei buffer o attività forensi.
  • Debug Multi-sessione
    • Supporta il debug concorrente di diverse sessioni, ideale per sistemi multi-componente su larga scala o ambienti didattici.

Come configurarlo

Windsurf

  1. Prerequisiti: Assicurati di avere il binario di GDB MCP Server o di averlo compilato dal sorgente.
  2. File di Configurazione: Apri il file di configurazione di Windsurf.
  3. Aggiungi MCP Server: Inserisci questo snippet JSON nella sezione mcpServers:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Salva & Riavvia: Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
  5. Verifica: Controlla che il GDB MCP Server compaia nell’interfaccia.

Claude

  1. Prerequisiti: Scarica o compila il GDB MCP Server.
  2. File di Configurazione: Individua la configurazione MCP di Claude.
  3. Aggiungi MCP Server:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Salva & Riavvia: Applica le modifiche e riavvia Claude.
  5. Verifica: Assicurati che il server sia accessibile in Claude.

Cursor

  1. Prerequisiti: Ottieni il binario di GDB MCP Server.
  2. Modifica Configurazione: Apri le impostazioni MCP server di Cursor.
  3. Inserisci Configurazione:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Salva & Riavvia: Salva e riavvia Cursor.
  5. Verifica: Conferma che il server sia elencato in Cursor.

Cline

  1. Prerequisiti: Scarica o compila GDB MCP Server.
  2. Trova il File di Configurazione: Apri la configurazione MCP server di Cline.
  3. Aggiungi Server:
    {
      "gdb-mcp": {
        "command": "./mcp-server-gdb",
        "args": [],
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
    
  4. Salva & Riavvia: Rendi effettive le modifiche salvando e riavviando.
  5. Verifica: Controlla la connessione a GDB MCP Server.

Protezione delle Chiavi API tramite Variabili d’Ambiente Se il server richiede chiavi API (non specificato in questo repo), usa variabili d’ambiente. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server con questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “gdb-mcp” con il vero nome del tuo MCP server e sostituire la URL con quella del tuo server MCP.


Panoramica

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
Panoramica
Elenco PromptNessun prompt documentato
Elenco RisorseNessuna risorsa esplicita documentata
Elenco StrumentiStrumenti debug/session/breakpoint/info elencati
Protezione Chiavi APIEsempio fornito, non richiesto di default
Supporto Sampling (meno rilevante in valutazione)Non menzionato

In base alla documentazione e alle funzionalità, il GDB MCP Server offre una gamma completa di strumenti di debug ma manca di template di prompt e risorse documentate. Il supporto a Sampling e Roots non è specificato. Considerato il forte supporto agli strumenti, la licenza open-source e i casi d’uso chiari, l’utilità complessiva è solida per sviluppatori che cercano automazione GDB guidata da AI.


Punteggio MCP

Ha una LICENSE✅ (MIT)
Almeno uno strumento
Numero di Fork4
Numero di Stelle29

Domande frequenti

Cos’è il GDB MCP Server?

Il GDB MCP Server implementa il Model Context Protocol per esporre le funzionalità di GDB (GNU Debugger) ad assistenti AI e client, consentendo il debug programmabile, la gestione delle sessioni, il controllo dei breakpoint e l’ispezione della memoria tramite strumenti standardizzati.

Quali attività di debug possono essere automatizzate con GDB MCP Server?

Puoi automatizzare il debug remoto, impostare/elencare/eliminare breakpoint, recuperare stack frame e variabili, controllare il flusso di esecuzione e gestire più sessioni di debug—tutto direttamente da FlowHunt o dallo strumento AI preferito.

È possibile eseguire più sessioni di debug simultanee?

Sì, il GDB MCP Server supporta il debug multi-sessione concorrente, ideale per grandi progetti, test automatizzati o scenari educativi.

Come si proteggono le chiavi API per il server?

Se sono richieste chiavi API, salvale come variabili d’ambiente e referenziale nella configurazione. Esempio: { \"env\": { \"API_KEY\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" }, \"inputs\": { \"api_key\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" } }

Come collego il GDB MCP Server a FlowHunt?

Aggiungi il componente MCP al tuo flow FlowHunt, apri il pannello di configurazione e inserisci i dettagli del server nella configurazione MCP. Usa il formato: { "gdb-mcp": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

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