GDB MCP 서버 통합

“GDB” MCP 서버란 무엇인가요?

GDB MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)를 구현하여 GDB(GNU 디버거)의 디버깅 기능을 AI 어시스턴트 및 기타 클라이언트에 공개하는 전문 서버입니다. AI 에이전트와 GDB 사이의 브릿지 역할을 하며, 지능형 어시스턴트가 원격 디버깅 세션을 생성, 관리, 상호작용할 수 있도록 프로그램적으로 지원합니다. 이 통합을 통해 개발자는 디버깅 워크플로우를 자동화하고, 브레이크포인트를 설정·조작하며, 스택 프레임과 변수를 검사하고, 프로그램 실행을 제어할 수 있습니다—모두 표준 MCP 도구를 통해 가능합니다. 동시 다중 세션 디버깅과 표준 입력/출력 및 서버 전송 이벤트 전송을 지원하며, GDB MCP 서버는 AI 기반 자동화를 통한 소프트웨어 개발, 디버깅, 코드 분석을 크게 향상시키는 강력한 도구입니다.

프롬프트 목록

저장소에는 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 세션 관리

  • create_session: 새로운 GDB 디버깅 세션 생성
  • get_session: 특정 세션 정보 조회
  • get_all_sessions: 모든 활성 디버깅 세션 목록 확인
  • close_session: 디버깅 세션 종료

• 디버그 제어

  • start_debugging: 디버깅 프로세스 시작
  • stop_debugging: 현재 디버깅 세션 중지
  • continue_execution: 일시정지/브레이크포인트 이후 프로그램 실행 재개
  • step_execution: 다음 코드 한 줄로 진입
  • next_execution: 함수 진입 없이 다음 줄로 이동

• 브레이크포인트 관리

  • get_breakpoints: 모든 활성 브레이크포인트 목록
  • set_breakpoint: 새 브레이크포인트 추가
  • delete_breakpoint: 기존 브레이크포인트 삭제

• 디버그 정보

  • get_stack_frames: 현재 스택 프레임 정보 조회
  • get_local_variables: 현재 컨텍스트의 지역 변수 목록 확인
  • get_registers: CPU 레지스터 값 가져오기
  • read_memory: 프로그램 메모리 내용 읽기

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동화된 원격 디버깅
  • AI 에이전트가 복잡한 소프트웨어 프로젝트의 GDB 세션을 프로그램적으로 생성, 관리, 종료할 수 있어 버그 탐지와 해결을 자동화합니다.
• AI 기반 브레이크포인트 관리
  • 어시스턴트가 코드 분석이나 사용자 지시에 따라 브레이크포인트를 동적으로 설정, 목록화, 제거하여 디버깅 워크플로우를 효율화합니다.
• 실시간 변수 검사
  • 개발자는 AI를 통해 실행 중 스택 프레임, 지역 변수, 레지스터 값을 받아볼 수 있어 코드 이해도와 오류 추적이 향상됩니다.
• 메모리 분석 자동화
  • 서버를 통해 AI가 특정 메모리 위치를 읽어 자동화된 메모리 점검, 버퍼 분석, 포렌식 작업이 가능합니다.
• 다중 세션 디버깅
  • 여러 세션의 동시 디버깅을 지원하므로 대규모, 다중 컴포넌트 시스템이나 교육 환경에 적합합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 사전 준비: GDB MCP 서버 바이너리가 있거나 소스에서 빌드되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일: Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버 추가: mcpServers 섹션에 아래 JSON 코드를 삽입하세요:

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

4. 저장 & 재시작: 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 확인: 인터페이스에 GDB MCP 서버가 나타나는지 확인하세요.

Claude

1. 사전 준비: GDB MCP 서버를 다운로드하거나 빌드하세요.
2. 설정 파일: Claude MCP 설정 파일을 찾으세요.
3. MCP 서버 추가:

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

4. 저장 & 재시작: 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 확인: Claude에서 서버 접근이 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. 사전 준비: GDB MCP 서버 바이너리를 받으세요.
2. 설정 수정: Cursor의 MCP 서버 설정을 엽니다.
3. 설정 삽입:

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

4. 저장 & 재시작: 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 확인: Cursor에서 서버가 목록에 있는지 확인하세요.

Cline

1. 사전 준비: GDB MCP 서버를 다운로드하거나 빌드하세요.
2. 설정 파일 찾기: Cline의 MCP 서버 설정 파일을 엽니다.
3. 서버 항목 추가:

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

4. 저장 & 재시작: 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 확인: GDB MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키를 환경 변수로 보안 처리하기 서버에서 API 키가 필요한 경우(이 저장소에는 명시되어 있지 않음), 환경 변수를 활용하세요. 예시:

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

플로우 안에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 연 뒤, 시스템 MCP 설정 섹션에 MCP 서버 세부 정보를 다음 JSON 형식으로 입력합니다:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “gdb-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 자신의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서와 기능을 종합하면, GDB MCP 서버는 디버깅 도구를 폭넓게 제공하지만 명시적 프롬프트 템플릿과 리소스는 부족합니다. 샘플링 및 Roots 지원은 명시되어 있지 않습니다. 강력한 도구 지원, 오픈소스 라이선스, 분명한 활용 사례로 AI 기반 GDB 자동화를 원하는 개발자에게 매우 유용합니다.

MCP 점수