Integracja serwera LLDB-MCP

Co robi serwer “LLDB” MCP?

LLDB-MCP to narzędzie integrujące debuger LLDB z Model Context Protocol (MCP) Claude’a. Integracja ta pozwala asystentom AI – takim jak Claude – na uruchamianie, kontrolowanie i interakcję z sesjami debugowania LLDB bezpośrednio, umożliwiając przepływy debugowania wspomagane przez AI. Dzięki LLDB-MCP deweloperzy mogą automatyzować i usprawniać zadania debugowania, wykorzystując język naturalny lub interfejsy oparte na LLM do zarządzania sesjami LLDB, kontrolowania wykonania programu, inspekcji pamięci i zmiennych, ustawiania breakpointów oraz analizy stosu wywołań. Znacząco przyspiesza to proces debugowania, zmniejsza konieczność ręcznej ingerencji i pozwala na zaawansowane, kontekstowe przepływy pracy dewelopera.

Lista promptów

W repozytorium ani README nie udokumentowano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani README nie udokumentowano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

Serwer LLDB-MCP udostępnia następujące narzędzia (jako funkcje/komendy), których można użyć do interakcji z LLDB:

• lldb_start: Rozpocznij nową sesję debugowania LLDB.
• lldb_terminate: Zakończ aktywną sesję LLDB.
• lldb_list_sessions: Wyświetl wszystkie aktualnie aktywne sesje LLDB.
• lldb_load: Załaduj program do debugowania w LLDB.
• lldb_attach: Dołącz debuger do uruchomionego procesu.
• lldb_load_core: Załaduj plik core dump do analizy post-mortem.
• lldb_run: Uruchom załadowany program.
• lldb_continue: Kontynuuj wykonanie programu po breakpointcie lub zatrzymaniu.
• lldb_step: Przejdź do następnej linii lub instrukcji w programie.
• lldb_next: Przejdź nad wywołaniem funkcji podczas debugowania.
• lldb_finish: Wykonuj aż do powrotu z bieżącej funkcji.
• lldb_kill: Zabij uruchomiony proces debugowany.
• lldb_set_breakpoint: Ustaw breakpoint w określonym miejscu.
• lldb_breakpoint_list: Wyświetl wszystkie aktualnie ustawione breakpointy.
• lldb_breakpoint_delete: Usuń istniejący breakpoint.
• lldb_watchpoint: Ustaw watchpoint na zmiennej lub adresie pamięci.
• lldb_backtrace: Pokaż bieżący stos wywołań.
• lldb_print: Wyświetl wartość zmiennej lub wyrażenia.
• lldb_examine: Przeglądaj pamięć pod wskazanym adresem.
• lldb_info_registers: Wyświetl wartości rejestrów CPU.
• lldb_frame_info: Pobierz szczegółowe informacje o ramce stosu.
• lldb_disassemble: Zdeasembluj kod maszynowy w danym miejscu.
• lldb_process_info: Pobierz informacje o bieżącym procesie.
• lldb_thread_list: Wyświetl wszystkie wątki w bieżącym procesie.
• lldb_thread_select: Wybierz konkretny wątek do inspekcji.
• lldb_command: Wykonaj dowolną komendę LLDB.
• lldb_expression: Oceń wyrażenie w bieżącej ramce.
• lldb_help: Uzyskaj pomoc dotyczącą poleceń LLDB.

Zastosowania tego serwera MCP

• Debugowanie wspierane AI: Pozwól LLM sterować LLDB, automatyzować tworzenie sesji, breakpointy i polecenia debugowania, co ogranicza ręczną ingerencję i przyspiesza rozwiązywanie błędów.
• Debugowanie edukacyjne/instruktażowe: Umożliwiaj krok po kroku przechodzenie przez debugowanie, objaśniaj stosy wywołań lub demonstruj techniki debugowania studentom i początkującym deweloperom, automatyzując zadania LLDB.
• Analiza awarii/post-mortem: Użyj LLDB-MCP do ładowania i analizy core dumpów, automatycznej inspekcji pamięci/rejestrów i wspomagania analizy przyczyn po awarii programu.
• Automatyzacja debugowania w CI: Zintegruj LLDB-MCP z pipeline’ami CI, aby automatycznie uruchamiać skrypty debugowania na nieudanych testach lub awariach, zbierając dane diagnostyczne.
• Zdalne debugowanie/wsparcie: Pozwól zdalnym agentom AI lub narzędziom dołączać do uruchomionych procesów, inspekować stan programu i pomagać w diagnozowaniu problemów bez bezpośredniego wywoływania LLDB.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona 3.7+ oraz LLDB.
2. Sklonuj repozytorium:

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

3. Zainstaluj wymagany pakiet Pythona:

   pip install mcp
   

4. Dodaj serwer LLDB-MCP do swojej konfiguracji MCP Windsurf:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Sprawdź, czy serwer LLDB-MCP pojawia się i jest dostępny.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli musisz zabezpieczyć klucze API lub wrażliwe zmienne środowiskowe, użyj właściwości env w swojej konfiguracji:

"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. Zainstaluj Pythona 3.7+ oraz LLDB.
2. Sklonuj i zainstaluj jak powyżej.
3. Otwórz konfigurację aplikacji desktopowej Claude.
4. Dodaj poniższy fragment do swojej konfiguracji MCP:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude. Sprawdź połączenie z serwerem MCP.

Cursor

1. Zainstaluj zależności (Python 3.7+, LLDB).
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności jak powyżej.
3. Edytuj plik konfiguracyjny MCP Cursor i dodaj:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona 3.7+ oraz LLDB.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj pakiet Pythona jak powyżej.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cline:

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

4. Zapisz i zrestartuj aplikację Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj pól env i inputs, jak w przykładzie dla Windsurf powyżej, aby zabezpieczyć wrażliwe dane.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim flow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

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

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

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “lldb-mcp” na faktyczną nazwę serwera MCP oraz podać swój własny URL serwera.

Przegląd

Nasza opinia

LLDB-MCP to praktyczny i wyspecjalizowany serwer MCP do debugowania wspieranego AI. Doskonale udostępnia funkcje LLDB przez MCP, jednak brakuje mu rozbudowanej dokumentacji zasobów/promptów i nie wspomina o Roots czy Sampling. Ma dobre licencjonowanie i umiarkowane zaangażowanie społeczności. Ogólnie to solidne, wyspecjalizowane narzędzie dla deweloperów potrzebujących automatycznych workflowów debugowania.

Ocena MCP

Ocena: 7/10 — LLDB-MCP to solidny, skupiony na jednym celu serwer MCP o wyraźnej użyteczności dla debugowania sterowanego AI, który zyskałby jeszcze bardziej na rozbudowanej dokumentacji zasobów/promptów i wsparciu zaawansowanych funkcji MCP.