Integracja z serwerem GDB MCP

Co robi serwer “GDB” MCP?

Serwer GDB MCP to wyspecjalizowany serwer implementujący Model Context Protocol (MCP), który udostępnia możliwości debugowania GDB (GNU Debugger) asystentom AI i innym klientom. Działając jako pomost między agentami AI a GDB, umożliwia inteligentnym asystentom programistyczne tworzenie, zarządzanie i interakcję ze zdalnymi sesjami debugowania. Ta integracja pozwala deweloperom automatyzować workflow debugowania, ustawiać i manipulować punktami przerwania, podglądać ramki stosu oraz zmienne, a także kontrolować przebieg programu — wszystko za pomocą standaryzowanych narzędzi MCP. Dzięki obsłudze równoczesnego debugowania wielu sesji oraz transportowi przez stdin/stdout i server-sent events, GDB MCP Server to potężne narzędzie do ulepszania rozwoju oprogramowania, debugowania i analizy kodu poprzez automatyzację opartą na AI.

Lista promptów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Zarządzanie sesjami

  • create_session: Utwórz nową sesję debugowania GDB.
  • get_session: Pobierz informacje o konkretnej sesji.
  • get_all_sessions: Wyświetl wszystkie aktywne sesje debugowania.
  • close_session: Zakończ sesję debugowania.

• Kontrola debugowania

  • start_debugging: Rozpocznij proces debugowania.
  • stop_debugging: Zatrzymaj obecną sesję debugowania.
  • continue_execution: Wznów wykonanie programu po pauzie/punkcie przerwania.
  • step_execution: Przejdź do następnej linii kodu (“step into”).
  • next_execution: Przejdź do następnej linii bez wchodzenia w funkcję (“step over”).

• Zarządzanie punktami przerwania

  • get_breakpoints: Wyświetl wszystkie aktywne punkty przerwania.
  • set_breakpoint: Dodaj nowy punkt przerwania.
  • delete_breakpoint: Usuń istniejący punkt przerwania.

• Informacje debugowania

  • get_stack_frames: Pobierz informacje o aktualnych ramkach stosu.
  • get_local_variables: Wyświetl lokalne zmienne w bieżącym kontekście.
  • get_registers: Pobierz wartości rejestrów CPU.
  • read_memory: Odczytaj zawartość pamięci programu.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zautomatyzowane zdalne debugowanie
  • Agenci AI mogą programowo tworzyć, zarządzać i zamykać wiele sesji GDB dla złożonych projektów programistycznych, wspierając automatyczne wykrywanie i rozwiązywanie błędów.
• Zarządzanie punktami przerwania przez AI
  • Asystenci mogą dynamicznie ustawiać, listować i usuwać punkty przerwania na podstawie analizy kodu lub instrukcji użytkownika, usprawniając workflow debugowania.
• Podgląd zmiennych w czasie rzeczywistym
  • Programiści mogą użyć AI do pobierania ramek stosu, zmiennych lokalnych i rejestrów podczas wykonania, co ułatwia zrozumienie kodu i śledzenie błędów.
• Automatyzacja analizy pamięci
  • Serwer umożliwia AI odczyt wskazanych lokalizacji pamięci, wspierając automatyczne kontrole pamięci, analizę buforów lub zadania śledcze.
• Debugowanie wielosesyjne
  • Obsługuje równoczesne debugowanie kilku sesji, co sprawdza się przy dużych systemach wielokomponentowych lub w środowiskach edukacyjnych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania: Upewnij się, że masz binarkę GDB MCP Server lub zbudowałeś ją ze źródeł.
2. Plik konfiguracyjny: Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer MCP: Wstaw poniższy fragment JSON do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj: Sprawdź, czy GDB MCP Server pojawił się w interfejsie.

Claude

1. Wymagania: Pobierz lub zbuduj GDB MCP Server.
2. Plik konfiguracyjny: Znajdź plik konfiguracyjny MCP dla Claude.
3. Dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zastosuj zmiany i zrestartuj Claude.
5. Zweryfikuj: Upewnij się, że serwer jest dostępny w Claude.

Cursor

1. Wymagania: Uzyskaj binarkę GDB MCP Server.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz ustawienia Cursor dotyczące serwerów MCP.
3. Wstaw konfigurację:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Weryfikacja: Potwierdź obecność serwera w Cursor.

Cline

1. Wymagania: Pobierz lub zbuduj GDB MCP Server.
2. Znajdź plik konfiguracyjny: Otwórz konfigurację serwerów MCP w Cline.
3. Dodaj wpis serwera:

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz zmiany i zrestartuj.
5. Zweryfikuj: Sprawdź połączenie z GDB MCP Server.

Zabezpieczanie kluczy API przy użyciu zmiennych środowiskowych Jeśli serwer wymaga kluczy API (nie określono w tym repozytorium), użyj zmiennych środowiskowych. Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może wykorzystywać ten MCP jako narzędzie ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “gdb-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dokumentacji i zestawu funkcji, GDB MCP Server oferuje kompleksowy zestaw narzędzi debugujących, lecz brak mu jawnych szablonów promptów i udokumentowanych zasobów. Obsługa sampling i Roots nie została określona. Ze względu na bogactwo narzędzi, licencję open-source oraz jasne przypadki użycia, ogólna użyteczność jest bardzo dobra dla deweloperów szukających automatyzacji GDB przez AI.

Wynik MCP