LLDB-MCP Server-integratie

Wat doet de “LLDB” MCP-server?

LLDB-MCP is een tool die de LLDB-debugger integreert met het Model Context Protocol (MCP) van Claude. Deze integratie stelt AI-assistenten – zoals Claude – in staat om direct LLDB-debugsessies te starten, bedienen en ermee te interageren, waardoor door AI ondersteunde debugworkflows mogelijk zijn. Met LLDB-MCP kunnen ontwikkelaars debugtaken automatiseren en stroomlijnen door natuurlijke taal of LLM-gestuurde interfaces te gebruiken om LLDB-sessies te beheren, programma-uitvoering te bedienen, geheugen en variabelen te inspecteren, breakpoints in te stellen en stacktraces te analyseren. Dit versnelt het debugproces aanzienlijk, vermindert handmatige tussenkomst en maakt geavanceerde, contextbewuste ontwikkelaarsworkflows mogelijk.

Lijst met prompts

Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen gedocumenteerd in de repository of README.

Lijst met bronnen

Er zijn geen expliciete bronnen gedocumenteerd in de repository of README.

Lijst met tools

De LLDB-MCP-server stelt de volgende tools (als functies/commando’s) beschikbaar die gebruikt kunnen worden voor interactie met LLDB:

• lldb_start: Start een nieuwe LLDB-debugsessie.
• lldb_terminate: Beëindig een actieve LLDB-sessie.
• lldb_list_sessions: Toon alle momenteel actieve LLDB-sessies.
• lldb_load: Laad een programma in LLDB om te debuggen.
• lldb_attach: Koppel de debugger aan een draaiend proces.
• lldb_load_core: Laad een core dump-bestand voor post-mortem-analyse.
• lldb_run: Voer het geladen programma uit.
• lldb_continue: Ga verder met de programma-uitvoering na een breakpoint of stop.
• lldb_step: Stap naar de volgende regel of instructie in het programma.
• lldb_next: Stap over functieroepen tijdens het debuggen.
• lldb_finish: Voer uit tot de huidige functie retourneert.
• lldb_kill: Stop het draaiende, gedebugde proces.
• lldb_set_breakpoint: Stel een breakpoint in op een opgegeven locatie.
• lldb_breakpoint_list: Toon alle momenteel ingestelde breakpoints.
• lldb_breakpoint_delete: Verwijder een bestaand breakpoint.
• lldb_watchpoint: Stel een watchpoint in op een variabele of geheugenadres.
• lldb_backtrace: Toon de huidige aanroepstack.
• lldb_print: Print de waarde van een variabele of expressie.
• lldb_examine: Inspecteer geheugen op een opgegeven adres.
• lldb_info_registers: Toon de waarden van CPU-registers.
• lldb_frame_info: Verkrijg gedetailleerde informatie over een stackframe.
• lldb_disassemble: Disassembleer machinecode op een locatie.
• lldb_process_info: Verkrijg informatie over het huidige proces.
• lldb_thread_list: Toon alle threads in het huidige proces.
• lldb_thread_select: Selecteer een specifieke thread voor inspectie.
• lldb_command: Voer een willekeurig LLDB-commando uit.
• lldb_expression: Evalueer een expressie in het huidige frame.
• lldb_help: Toon hulp voor LLDB-commando’s.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• AI-ondersteund debuggen: Laat LLM’s direct LLDB bedienen, sessies aanmaken, breakpoints en debugcommando’s automatiseren, waardoor handmatige tussenkomst wordt verminderd en bugs sneller worden opgelost.
• Educatief/instructief debuggen: Maak stapsgewijze walkthroughs mogelijk, leg stacktraces uit of demonstreer debugtechnieken voor studenten of nieuwe ontwikkelaars door LLDB-taken te automatiseren.
• Crash/Post-mortem-analyse: Gebruik LLDB-MCP om core dumps te laden en te analyseren, geheugen/registers automatisch te inspecteren en root-cause-analyse na crashes te vergemakkelijken.
• Automatisering van debuggen in continuous integration: Integreer LLDB-MCP in CI-pijplijnen om automatisch debugscripts uit te voeren op mislukte testgevallen of crashes, en verzamel diagnostische informatie.
• Remote debuggen/assistentie: Laat externe AI-agenten of tools koppelen aan draaiende processen, programmastatus inspecteren en helpen bij het diagnosticeren van problemen zonder directe handmatige LLDB-oproep.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Python 3.7+ en LLDB hebt geïnstalleerd.
2. Clone de repository:

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

3. Installeer het vereiste Python-pakket:

   pip install mcp
   

4. Voeg de LLDB-MCP-server toe aan je Windsurf MCP-configuratie:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf. Controleer of de LLDB-MCP-server verschijnt en toegankelijk is.

API-sleutels beveiligen

Als je API-sleutels of gevoelige omgevingsvariabelen wilt beveiligen, gebruik dan de env-eigenschap in je configuratie:

"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. Installeer Python 3.7+ en LLDB.
2. Clone en installeer zoals hierboven.
3. Open Claudes configuratie voor de desktop-app.
4. Voeg het volgende toe aan je MCP-configuratie:

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

5. Sla op en herstart Claude. Controleer de verbinding met de MCP-server.

Cursor

1. Installeer afhankelijkheden (Python 3.7+, LLDB).
2. Clone de repo en installeer afhankelijkheden zoals hierboven.
3. Bewerk het MCP-configuratiebestand van Cursor om het volgende toe te voegen:

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

4. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Zorg dat Python 3.7+ en LLDB zijn geïnstalleerd.
2. Clone de repository en installeer het Python-pakket zoals hierboven.
3. Bewerk het configuratiebestand van Cline:

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

4. Sla op en herstart de Cline-applicatie.

API-sleutels beveiligen

Gebruik de velden env en inputs zoals in het Windsurf-voorbeeld hierboven voor gevoelige gegevens.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voer in de MCP-configuratie van het systeem je MCP-serverdetails in dit JSON-formaat in:

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

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “lldb-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

LLDB-MCP is een praktische en gerichte MCP-server voor AI-ondersteund debuggen. Het blinkt uit in het beschikbaar stellen van LLDB-functionaliteit via MCP, maar mist geavanceerde documentatie voor bronnen/prompts en noemt Roots of Sampling niet. Het is goed gelicenseerd en kent redelijke communitybetrokkenheid. Al met al is het een solide, gespecialiseerd hulpmiddel voor ontwikkelaars die geautomatiseerde debugworkflows nodig hebben.

MCP-score

Beoordeling: 7/10 — LLDB-MCP is een robuuste, gefocuste MCP-server met duidelijke waarde voor AI-gestuurd debuggen, maar zou profiteren van uitgebreidere documentatie over bronnen/prompts en expliciete ondersteuning voor geavanceerde MCP-functionaliteit.