Integração do Servidor LLDB-MCP

O que faz o servidor “LLDB” MCP?

LLDB-MCP é uma ferramenta que integra o depurador LLDB ao Model Context Protocol (MCP) do Claude. Essa integração permite que assistentes de IA — como o Claude — iniciem, controlem e interajam diretamente com sessões de depuração LLDB, possibilitando fluxos de trabalho de depuração assistida por IA. Com o LLDB-MCP, desenvolvedores podem automatizar e otimizar tarefas de depuração utilizando linguagem natural ou interfaces movidas por LLM para gerenciar sessões LLDB, controlar a execução do programa, inspecionar memória e variáveis, definir breakpoints e analisar stack traces. Isso acelera significativamente o processo de depuração, reduz a intervenção manual e permite fluxos de trabalho sofisticados e contextuais para desenvolvedores.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito está documentado no repositório ou README.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado no repositório ou README.

Lista de Ferramentas

O servidor LLDB-MCP expõe as seguintes ferramentas (como funções/comandos) que podem ser usadas para interagir com o LLDB:

• lldb_start: Inicia uma nova sessão de depuração LLDB.
• lldb_terminate: Encerra uma sessão LLDB ativa.
• lldb_list_sessions: Lista todas as sessões LLDB ativas no momento.
• lldb_load: Carrega um programa no LLDB para depuração.
• lldb_attach: Anexa o depurador a um processo em execução.
• lldb_load_core: Carrega um arquivo de core dump para análise pós-morte.
• lldb_run: Executa o programa carregado.
• lldb_continue: Continua a execução do programa após um breakpoint ou parada.
• lldb_step: Avança para a próxima linha ou instrução no programa.
• lldb_next: Avança sobre chamadas de função durante a depuração.
• lldb_finish: Executa até que a função atual retorne.
• lldb_kill: Encerra o processo depurado em execução.
• lldb_set_breakpoint: Define um breakpoint em um local especificado.
• lldb_breakpoint_list: Lista todos os breakpoints definidos no momento.
• lldb_breakpoint_delete: Remove um breakpoint existente.
• lldb_watchpoint: Define um watchpoint em uma variável ou endereço de memória.
• lldb_backtrace: Mostra a pilha de chamadas atual.
• lldb_print: Imprime o valor de uma variável ou expressão.
• lldb_examine: Examina a memória em um endereço especificado.
• lldb_info_registers: Exibe os valores dos registradores da CPU.
• lldb_frame_info: Obtém informações detalhadas sobre um frame da pilha.
• lldb_disassemble: Desmonta o código de máquina em um local.
• lldb_process_info: Obtém informações sobre o processo atual.
• lldb_thread_list: Lista todas as threads no processo atual.
• lldb_thread_select: Seleciona uma thread específica para inspeção.
• lldb_command: Executa um comando LLDB arbitrário.
• lldb_expression: Avalia uma expressão no frame atual.
• lldb_help: Obtém ajuda para comandos LLDB.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Depuração Assistida por IA: Permite que LLMs controlem diretamente o LLDB, automatizem a criação de sessões, breakpoints e comandos de depuração, reduzindo a intervenção manual e acelerando a resolução de bugs.
• Depuração Educacional/Instrucional: Possibilita tutoriais passo a passo, explicação de stack traces ou demonstração de técnicas de depuração para estudantes ou novos desenvolvedores automatizando tarefas do LLDB.
• Análise de Falhas/Pós-Morte: Use o LLDB-MCP para carregar e analisar core dumps, automatizar inspeção de memória/registradores e facilitar a análise da causa raiz após falhas do programa.
• Automação de Depuração em Integração Contínua: Integre o LLDB-MCP a pipelines de CI para executar automaticamente scripts de depuração em casos de teste com falha ou crashes, coletando informações de diagnóstico.
• Depuração/Assistência Remota: Permite que agentes de IA ou ferramentas remotas anexem a processos em execução, inspecionem o estado do programa e auxiliem no diagnóstico de problemas sem invocação manual do LLDB.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Python 3.7+ e LLDB instalados.
2. Clone o repositório:

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

3. Instale o pacote Python necessário:

   pip install mcp
   

4. Adicione o servidor LLDB-MCP à sua configuração MCP do Windsurf:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf. Verifique se o servidor LLDB-MCP aparece e está acessível.

Protegendo Chaves de API

Se precisar proteger chaves de API ou variáveis de ambiente sensíveis, utilize a propriedade env na sua configuração:

"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. Instale Python 3.7+ e LLDB.
2. Clone e instale conforme acima.
3. Abra a configuração do aplicativo desktop do Claude.
4. Adicione o seguinte à sua configuração MCP:

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

5. Salve e reinicie o Claude. Verifique a conexão com o servidor MCP.

Cursor

1. Instale as dependências (Python 3.7+, LLDB).
2. Clone o repositório e instale as dependências conforme acima.
3. Edite o arquivo de configuração MCP do Cursor para incluir:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que Python 3.7+ e LLDB estejam instalados.
2. Clone o repositório e instale o pacote Python conforme acima.
3. Edite o arquivo de configuração do Cline:

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

4. Salve e reinicie o aplicativo Cline.

Protegendo Chaves de API

Utilize os campos env e inputs como no exemplo do Windsurf acima para quaisquer credenciais sensíveis.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP no 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:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “lldb-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

LLDB-MCP é um servidor MCP prático e focado para depuração assistida por IA. Destaca-se ao expor funcionalidades do LLDB via MCP, mas carece de documentação avançada para recursos/prompts e não menciona Roots ou Amostragem. É bem licenciado e tem engajamento moderado da comunidade. No geral, é uma ferramenta sólida e especializada para desenvolvedores que buscam fluxos de trabalho de depuração automatizados.

Pontuação MCP

Nota: 7/10 — LLDB-MCP é um servidor MCP robusto, de foco único, com utilidade clara para depuração movida por IA, mas se beneficiaria de documentação mais rica de recursos/prompts e suporte explícito a recursos MCP avançados.