
Servidor MCP GibsonAI
O Servidor MCP GibsonAI conecta assistentes de IA aos seus projetos e bancos de dados GibsonAI, permitindo o gerenciamento de esquemas, consultas, implantações ...
Potencialize seus fluxos de trabalho de IA com o Servidor GDB MCP: automatize a depuração, gerencie breakpoints, inspecione variáveis e controle a execução de programas diretamente do FlowHunt.
O Servidor GDB MCP é um servidor especializado que implementa o Model Context Protocol (MCP) e expõe as capacidades de depuração do GDB (GNU Debugger) para assistentes de IA e outros clientes. Atuando como uma ponte entre agentes de IA e o GDB, ele permite que assistentes inteligentes criem, gerenciem e interajam programaticamente com sessões de depuração remota. Essa integração capacita desenvolvedores a automatizar fluxos de trabalho de depuração, definir e manipular breakpoints, inspecionar frames de pilha e variáveis e controlar a execução de programas—tudo através de ferramentas MCP padronizadas. Com suporte à depuração multi-sessão concorrente e transportes via entrada/saída padrão e eventos enviados pelo servidor, o Servidor GDB MCP é uma poderosa ferramenta para impulsionar o desenvolvimento de software, depuração e análise de código por meio de automação orientada por IA.
Nenhum template de prompt é explicitamente documentado no repositório.
Nenhum recurso MCP explícito é documentado no repositório.
Gerenciamento de Sessão
create_session
: Crie uma nova sessão de depuração GDB.get_session
: Recupere informações sobre uma sessão específica.get_all_sessions
: Liste todas as sessões de depuração ativas.close_session
: Encerre uma sessão de depuração.Controle de Depuração
start_debugging
: Inicie o processo de depuração.stop_debugging
: Pare a sessão de depuração atual.continue_execution
: Retome a execução do programa após uma pausa/breakpoint.step_execution
: Avance para a próxima linha de código.next_execution
: Avance para a próxima linha sem entrar em funções.Gerenciamento de Breakpoints
get_breakpoints
: Liste todos os breakpoints ativos.set_breakpoint
: Adicione um novo breakpoint.delete_breakpoint
: Remova um breakpoint existente.Informações de Depuração
get_stack_frames
: Recupere informações atuais sobre frames de pilha.get_local_variables
: Liste variáveis locais no contexto atual.get_registers
: Busque valores dos registradores da CPU.read_memory
: Leia conteúdos da memória do programa.mcpServers
:{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"transport": "streamable_http"
}
}
Protegendo Chaves de API usando Variáveis de Ambiente Se o servidor exigir chaves de API (não especificado neste repositório), utilize variáveis de ambiente. Exemplo:
{
"gdb-mcp": {
"command": "./mcp-server-gdb",
"args": [],
"env": {
"API_KEY": "${GDB_MCP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${GDB_MCP_API_KEY}"
}
}
}
Utilizando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"gdb-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “gdb-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum prompt documentado |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso explícito documentado |
Lista de Ferramentas | ✅ | Ferramentas de depuração/sessão/breakpoint/documentadas |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Exemplo fornecido, mas não exigido por padrão |
Suporte a Sampling (menos relevante na avaliação) | ⛔ | Não mencionado |
Com base na documentação e nos recursos apresentados, o Servidor GDB MCP oferece um conjunto abrangente de ferramentas de depuração, mas não possui templates de prompts e recursos documentados explicitamente. Suporte a Sampling e Roots não são especificados. Com forte suporte a ferramentas, licença open-source e casos de uso claros, a utilidade geral é sólida para desenvolvedores em busca de automação de GDB orientada por IA.
Possui uma LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 4 |
Número de Stars | 29 |
O Servidor GDB MCP implementa o Model Context Protocol para expor as funcionalidades do GDB (GNU Debugger) para assistentes de IA e clientes, permitindo depuração programática, gerenciamento de sessões, controle de breakpoints e inspeção de memória por meio de ferramentas padronizadas.
Você pode automatizar depuração remota, definir/listar/excluir breakpoints, buscar frames de pilha e variáveis, controlar o fluxo de execução e gerenciar múltiplas sessões de depuração—tudo diretamente do FlowHunt ou da sua ferramenta de IA preferida.
Sim, o Servidor GDB MCP suporta depuração multi-sessão concorrente, tornando-o ideal para grandes projetos, testes automatizados ou cenários educacionais.
Se for necessário utilizar chaves de API, armazene-as como variáveis de ambiente e referencie-as na sua configuração. Exemplo: { \"env\": { \"API_KEY\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" }, \"inputs\": { \"api_key\": \"${GDB_MCP_API_KEY}\" } }
Adicione o componente MCP ao seu fluxo no FlowHunt, abra o painel de configuração e insira os detalhes do seu servidor na configuração MCP. Use o formato: { "gdb-mcp": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }
Integre os poderosos recursos de depuração do GDB em seus fluxos de trabalho de IA. Experimente o Servidor GDB MCP no FlowHunt para otimizar a depuração e análise de software.
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