LLDB-MCP サーバー統合

「LLDB」MCPサーバーは何をするのか？

LLDB-MCPは、LLDBデバッガとClaudeのModel Context Protocol（MCP）を統合するツールです。この統合により、ClaudeなどのAIアシスタントがLLDBデバッグセッションを直接開始・制御・操作でき、AI支援型のデバッグワークフローが実現します。LLDB-MCPを使うことで、開発者は自然言語やLLMインターフェースを活用してLLDBセッションの管理、プログラム実行の制御、メモリや変数の検査、ブレークポイントの設定、スタックトレースの解析などを自動化・効率化できます。これによりデバッグ作業が大幅に高速化され、手作業を減らし、洗練されたコンテキスト対応型の開発ワークフローが実現します。

プロンプト一覧

リポジトリやREADMEに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやREADMEに明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

LLDB-MCPサーバーは、LLDBと連携するための下記ツール（関数／コマンド）を公開しています：

• lldb_start: 新しいLLDBデバッグセッションを開始
• lldb_terminate: アクティブなLLDBセッションを終了
• lldb_list_sessions: 現在アクティブなLLDBセッション一覧
• lldb_load: デバッグ用プログラムをLLDBにロード
• lldb_attach: 実行中のプロセスにデバッガをアタッチ
• lldb_load_core: コアダンプファイルをロードして事後解析
• lldb_run: ロード済みプログラムを実行
• lldb_continue: ブレークポイントや停止後に実行を継続
• lldb_step: 次の行または命令へステップ実行
• lldb_next: 関数呼び出しをステップオーバー
• lldb_finish: 現在の関数がリターンするまで実行
• lldb_kill: デバッグ中のプロセスを強制終了
• lldb_set_breakpoint: 指定箇所にブレークポイントを設定
• lldb_breakpoint_list: 設定済みのブレークポイント一覧
• lldb_breakpoint_delete: 既存ブレークポイントの削除
• lldb_watchpoint: 変数やアドレスにウォッチポイントを設定
• lldb_backtrace: 現在のコールスタックを表示
• lldb_print: 変数や式の値を表示
• lldb_examine: 指定アドレスのメモリを検査
• lldb_info_registers: CPUレジスタの値を表示
• lldb_frame_info: スタックフレームの詳細情報を取得
• lldb_disassemble: 指定場所のマシンコードを逆アセンブル
• lldb_process_info: 現プロセスの情報を取得
• lldb_thread_list: プロセス内の全スレッドを一覧
• lldb_thread_select: 特定スレッドを選択して検査
• lldb_command: 任意のLLDBコマンドを実行
• lldb_expression: 現在フレームで式を評価
• lldb_help: LLDBコマンドのヘルプを表示

このMCPサーバーのユースケース

• AI支援デバッグ: LLMがLLDBを直接制御し、セッション作成やブレークポイント・デバッグコマンドを自動化。手動操作を減らしバグ修正を迅速化。
• 教育・解説デバッグ: ステップバイステップの手順やスタックトレースの説明、デバッグ技法の自動実演等で教育や新人研修をサポート。
• クラッシュ/事後解析: コアダンプのロードやメモリ／レジスタの自動検査、プログラムクラッシュ後の原因解明を容易に。
• CI自動デバッグ: CIパイプラインにLLDB-MCPを組み込み、失敗テストやクラッシュ時に自動デバッグスクリプトを実行し、診断情報を収集。
• リモートデバッグ支援: リモートAIエージェントやツールが実行中プロセスへアタッチし、状態を検査、直接LLDBコマンドを使わず問題診断を支援。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.7以上とLLDBをインストールしてください。
2. リポジトリをクローンします：

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

3. 必要なPythonパッケージをインストールします：

   pip install mcp
   

4. Windsurf MCP設定にLLDB-MCPサーバーを追加します：

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動。LLDB-MCPサーバーが表示されアクセス可能か確認してください。

APIキーの保護

APIキーや機密環境変数を保護する場合は、設定内でenvプロパティをご利用ください：

"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. Python 3.7以上とLLDBをインストール。
2. 上記と同様にクローンとインストール。
3. Claudeのデスクトップアプリ設定を開きます。
4. MCP設定に次を追加：

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

5. 保存してClaudeを再起動し、MCPサーバー接続を確認。

Cursor

1. 依存関係（Python 3.7+、LLDB）をインストール。
2. 上記と同様にリポジトリをクローンし依存関係をインストール。
3. CursorのMCP設定ファイルを編集し、以下を含めます：

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

4. 保存してCursorを再起動。

Cline

1. Python 3.7以上とLLDBをインストール。
2. 上記と同様にリポジトリをクローンしPythonパッケージをインストール。
3. Clineの設定ファイルを編集：

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

4. 設定を保存しClineアプリを再起動。

APIキーの保護

機密認証情報にはWindsurfの例と同じく「env」や「inputs」フィールドをお使いください。

FlowHuntフローでのMCP利用方法

FlowHunt内でMCPサーバーを利用するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。system MCP構成セクションに、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての関数や機能にアクセス可能となります。“lldb-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

コメント

LLDB-MCPはAI支援デバッグに特化した実用的なMCPサーバーです。MCPを通じたLLDB機能の公開に優れていますが、リソースやプロンプトのドキュメントが充実しておらず、Rootsやサンプリングへの言及もありません。ライセンスは明快で、コミュニティの関与も中程度。自動デバッグワークフローを求める開発者には堅実で専門的なツールです。

MCPスコア

評価: 7/10 — LLDB-MCPはAI駆動デバッグに明確な実用性を持つ堅牢なMCPサーバーですが、リソース／プロンプト文書や高度なMCP機能の明示サポートがあれば更に良くなるでしょう。