Ce face serverul “LLDB” MCP?

LLDB-MCP este un instrument care integrează depanatorul LLDB cu Model Context Protocol (MCP) al lui Claude. Această integrare permite asistenților AI—precum Claude—să pornească, controleze și să interacționeze direct cu sesiunile de depanare LLDB, activând astfel fluxuri de depanare asistate de AI. Cu LLDB-MCP, dezvoltatorii pot automatiza și eficientiza sarcinile de depanare, folosind limbaj natural sau interfețe bazate pe LLM pentru a gestiona sesiunile LLDB, a controla execuția programului, a inspecta memoria și variabilele, a seta breakpoints și a analiza stack trace-urile. Acest lucru accelerează semnificativ procesul de depanare, reduce intervenția manuală și permite fluxuri de lucru sofisticate, conștiente de context, pentru dezvoltatori.

Listă de Prompts

Nu există șabloane de prompt explicite documentate în repository sau README.

Listă de Resurse

Nu există resurse explicite documentate în repository sau README.

Listă de Instrumente

Serverul LLDB-MCP expune următoarele instrumente (ca funcții/comenzi) care pot fi folosite pentru interacțiunea cu LLDB:

• lldb_start: Pornește o nouă sesiune de depanare LLDB.
• lldb_terminate: Oprește o sesiune LLDB activă.
• lldb_list_sessions: Afișează toate sesiunile LLDB active.
• lldb_load: Încarcă un program în LLDB pentru depanare.
• lldb_attach: Atașează depanatorul la un proces în execuție.
• lldb_load_core: Încarcă un fișier core dump pentru analiză post-mortem.
• lldb_run: Rulează programul încărcat.
• lldb_continue: Continuă execuția programului după un breakpoint sau stop.
• lldb_step: Avansează la următoarea linie sau instrucțiune din program.
• lldb_next: Sare peste apelurile de funcție în timpul depanării.
• lldb_finish: Execută până la revenirea din funcția curentă.
• lldb_kill: Omoară procesul debug-uit în execuție.
• lldb_set_breakpoint: Setează un breakpoint într-o locație specificată.
• lldb_breakpoint_list: Listează toate breakpoints setate în prezent.
• lldb_breakpoint_delete: Șterge un breakpoint existent.
• lldb_watchpoint: Setează un watchpoint pe o variabilă sau adresă de memorie.
• lldb_backtrace: Afișează call stack-ul curent.
• lldb_print: Afișează valoarea unei variabile sau expresii.
• lldb_examine: Examinează memoria la o adresă specificată.
• lldb_info_registers: Afișează valorile registrelor CPU.
• lldb_frame_info: Oferă informații detaliate despre un stack frame.
• lldb_disassemble: Dezansamblează codul mașină la o locație.
• lldb_process_info: Oferă informații despre procesul curent.
• lldb_thread_list: Listează toate thread-urile din procesul curent.
• lldb_thread_select: Selectează un thread specific pentru inspecție.
• lldb_command: Execută o comandă LLDB arbitrară.
• lldb_expression: Evaluează o expresie în cadrul curent.
• lldb_help: Afișează ajutor pentru comenzile LLDB.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Depanare asistată de AI: Permite LLM-urilor să controleze direct LLDB, să automatizeze crearea sesiunilor, breakpoints și comenzile de depanare, reducând intervenția manuală și accelerând rezolvarea erorilor.
• Depanare educațională/instructivă: Oferă walkthrough-uri pas cu pas, explică stack trace-uri sau demonstrează tehnici de depanare pentru studenți sau dezvoltatori noi, automatizând sarcinile LLDB.
• Analiză de crash/post-mortem: Folosește LLDB-MCP pentru a încărca și analiza core dumps, a automatiza inspecția memoriei/registrelor și a facilita analiza cauzei principale după crash-uri.
• Automatizare debug în integrare continuă: Integrează LLDB-MCP în pipeline-urile CI pentru a rula automat scripturi de depanare la cazuri de test eșuate sau crash-uri, colectând informații de diagnostic.
• Depanare/Asistență la distanță: Permite agenților AI sau instrumentelor remote să se atașeze la procese în execuție, să inspecteze starea programului și să asiste la diagnosticarea problemelor fără invocarea manuală directă a LLDB.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.7+ și LLDB.
2. Clonează depozitul:

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

3. Instalează pachetul Python necesar:

   pip install mcp
   

4. Adaugă serverul LLDB-MCP la configurația MCP Windsurf:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică dacă serverul LLDB-MCP apare și este accesibil.

Securizarea cheilor API

Dacă ai nevoie să securizezi chei API sau variabile de mediu sensibile, folosește proprietatea env în configurație:

"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. Instalează Python 3.7+ și LLDB.
2. Clonează și instalează ca mai sus.
3. Deschide configurația aplicației desktop Claude.
4. Adaugă următoarele la configurația MCP:

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

5. Salvează și repornește Claude. Verifică conexiunea la serverul MCP.

Cursor

1. Instalează dependențele (Python 3.7+, LLDB).
2. Clonează repo-ul și instalează dependențele ca mai sus.
3. Editează fișierul de configurație MCP al Cursor pentru a include:

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

4. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.7+ și LLDB.
2. Clonează depozitul și instalează pachetul Python ca mai sus.
3. Editează fișierul de configurație al Cline:

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

4. Salvează și repornește aplicația Cline.

Securizarea cheilor API

Folosește câmpurile env și inputs ca în exemplul pentru Windsurf de mai sus pentru orice credențiale sensibile.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “lldb-mcp” cu numele real al serverului MCP și să pui URL-ul tău propriu de MCP server.

Prezentare generală

Opinia noastră

LLDB-MCP este un server MCP practic și concentrat pentru depanare asistată de AI. Excelează la expunerea funcționalității LLDB prin MCP, dar îi lipsesc documentația avansată pentru resurse/prompts și nu menționează Roots sau Sampling. Are licență permisivă și o implicare moderată a comunității. Per total, este un instrument solid și specializat pentru dezvoltatori care au nevoie de fluxuri de depanare automatizate.

Scor MCP

Rating: 7/10 — LLDB-MCP este un server MCP robust și cu focus unic, cu utilitate clară pentru depanarea cu AI, dar ar beneficia de o documentație mai bogată pentru resurse/prompts și suport explicit pentru funcții MCP avansate.