LLDB-MCP 서버 통합

“LLDB” MCP 서버는 무엇을 하나요?

LLDB-MCP는 LLDB 디버거를 Claude의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 통합하는 도구입니다. 이 통합을 통해 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 LLDB 디버깅 세션을 직접 시작, 제어, 상호작용할 수 있어 AI 지원 디버깅 워크플로우가 가능해집니다. LLDB-MCP를 사용하면 개발자는 자연어 또는 LLM 기반 인터페이스를 활용해 LLDB 세션 관리, 프로그램 실행 제어, 메모리 및 변수 검사, 중단점 설정, 스택 트레이스 분석 등 디버깅 작업을 자동화하고 간소화할 수 있습니다. 이는 디버깅 속도를 크게 높이고, 수동 개입을 줄이며, 고도화된 컨텍스트 기반 개발자 워크플로우를 가능하게 합니다.

프롬프트 목록

저장소나 README에 명시적인 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소나 README에 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

LLDB-MCP 서버는 LLDB와 상호작용할 수 있는 다음 도구(함수/명령)를 제공합니다:

• lldb_start: 새로운 LLDB 디버깅 세션 시작
• lldb_terminate: 활성 LLDB 세션 종료
• lldb_list_sessions: 현재 활성화된 모든 LLDB 세션 목록 확인
• lldb_load: 디버깅을 위해 프로그램을 LLDB에 로드
• lldb_attach: 실행 중인 프로세스에 디버거 연결
• lldb_load_core: 사후 분석용 코어 덤프 파일 로드
• lldb_run: 로드된 프로그램 실행
• lldb_continue: 중단점 또는 정지 이후 프로그램 실행 계속
• lldb_step: 다음 줄 또는 명령어로 이동
• lldb_next: 함수 호출을 건너뛰며 디버깅
• lldb_finish: 현재 함수가 반환될 때까지 실행
• lldb_kill: 디버깅 중인 프로세스 종료
• lldb_set_breakpoint: 특정 위치에 중단점 설정
• lldb_breakpoint_list: 현재 설정된 모든 중단점 목록
• lldb_breakpoint_delete: 기존 중단점 삭제
• lldb_watchpoint: 변수 또는 메모리 주소에 감시점 설정
• lldb_backtrace: 현재 호출 스택 출력
• lldb_print: 변수 또는 표현식 값 출력
• lldb_examine: 특정 주소의 메모리 검사
• lldb_info_registers: CPU 레지스터 값 표시
• lldb_frame_info: 스택 프레임에 대한 상세 정보 조회
• lldb_disassemble: 특정 위치의 기계어 코드 디스어셈블
• lldb_process_info: 현재 프로세스 정보 확인
• lldb_thread_list: 현재 프로세스의 모든 스레드 목록
• lldb_thread_select: 특정 스레드 선택 및 검사
• lldb_command: 임의의 LLDB 명령 실행
• lldb_expression: 현재 프레임에서 표현식 평가
• lldb_help: LLDB 명령에 대한 도움말 제공

이 MCP 서버의 사용 사례

• AI 지원 디버깅: LLM이 LLDB를 직접 제어, 세션 생성/중단점/디버깅 명령을 자동화하여 수동 개입을 줄이고 버그 해결 속도 향상
• 교육/인스트럭션용 디버깅: 단계별 워크스루, 스택트레이스 설명, LLDB 작업 자동화로 학생/신규 개발자에게 디버깅 기법 설명
• 크래시/사후 분석: LLDB-MCP로 코어 덤프 로드 및 분석, 메모리/레지스터 검사 자동화, 크래시 후 원인 분석 지원
• CI 디버그 자동화: CI 파이프라인에 통합하여 실패 테스트케이스나 크래시 발생 시 자동으로 디버깅 스크립트 실행 및 진단 정보 수집
• 원격 디버깅/원격 지원: 원격 AI 에이전트나 도구가 실행 중인 프로세스에 연결, 프로그램 상태 검사, 직접 LLDB 명령 없이 문제 진단 지원

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.7+ 및 LLDB가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론합니다:

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

3. 필요한 Python 패키지를 설치합니다:

   pip install mcp
   

4. Windsurf MCP 구성에 LLDB-MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. LLDB-MCP 서버가 표시되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보호

API 키나 민감한 환경변수를 보호해야 할 경우, 구성에서 env 속성을 사용하세요:

"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+ 및 LLDB를 설치하세요.
2. 위와 같이 클론 및 설치를 진행하세요.
3. Claude의 데스크탑 앱 설정을 엽니다.
4. MCP 구성에 다음을 추가하세요:

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

5. 저장하고 Claude를 재시작하세요. MCP 서버 연결을 확인하세요.

Cursor

1. 의존성(Python 3.7+, LLDB)을 설치하세요.
2. 위와 같이 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
3. Cursor의 MCP 구성 파일에 아래 내용을 포함시키세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Python 3.7+ 및 LLDB가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 위와 같이 저장소를 클론하고 Python 패키지를 설치하세요.
3. Cline의 구성 파일을 편집하세요:

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

4. 저장하고 Cline 애플리케이션을 재시작하세요.

API 키 보호

민감한 인증 정보가 있다면 Windsurf 예시처럼 env 및 inputs 필드를 사용하세요.

FlowHunt 플로우 내부에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 연 다음 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 명령을 도구로 사용할 수 있습니다. “lldb-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약

평가 의견

LLDB-MCP는 AI 지원 디버깅에 실용적이고 집중된 MCP 서버입니다. MCP를 통해 LLDB의 기능을 잘 노출하지만, 리소스/프롬프트에 대한 고급 문서화는 부족하며 Roots나 샘플링에 대한 언급도 없습니다. 라이선스가 명확하고 커뮤니티 활동도 보통 수준입니다. 자동화된 디버깅 워크플로우가 필요한 개발자에게는 전반적으로 견고하고 전문화된 도구입니다.

MCP 점수

평점: 7/10 — LLDB-MCP는 AI 기반 디버깅에 명확한 활용도를 지닌 견고하고 단일 목적의 MCP 서버이지만, 리소스/프롬프트에 대한 더 풍부한 문서화와 고급 MCP 기능(샘플링 등)에 대한 명시적 지원이 추가된다면 더욱 유용할 것입니다.