
Debugg AI MCP Server
Debugg AI MCP Server offre automazione del browser guidata dall’IA e test UI end-to-end per applicazioni web. Integralo con FlowHunt o pipeline CI/CD per automa...
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.
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.
Nessun template di prompt è esplicitamente documentato nel repository.
Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.
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.mcpServers
:{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
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}"
}
}
}
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:
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.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco Prompt | ⛔ | Nessun prompt documentato |
Elenco Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicita documentata |
Elenco Strumenti | ✅ | Strumenti debug/session/breakpoint/info elencati |
Protezione Chiavi API | ✅ | Esempio 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.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 4 |
Numero di Stelle | 29 |
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.
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.
Sì, il GDB MCP Server supporta il debug multi-sessione concorrente, ideale per grandi progetti, test automatizzati o scenari educativi.
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}\" } }
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" } }
Integra le potenti funzionalità di debug di GDB nei tuoi workflow AI. Prova GDB MCP Server in FlowHunt per semplificare il debug e l’analisi del software.
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