LLDB-MCP Serverintegration

Vad gör “LLDB” MCP-servern?

LLDB-MCP är ett verktyg som integrerar LLDB-debuggern med Claudes Model Context Protocol (MCP). Denna integration gör att AI-assistenter—så som Claude—kan starta, styra och interagera direkt med LLDB-debuggningssessioner, vilket möjliggör AI-assisterade felsökningsflöden. Med LLDB-MCP kan utvecklare automatisera och effektivisera felsökningsuppgifter genom att använda naturligt språk eller LLM-drivna gränssnitt för att hantera LLDB-sessioner, styra programkörning, inspektera minne och variabler, sätta brytpunkter och analysera stacktraces. Detta snabbar på felsökningsprocessen avsevärt, minskar manuella insatser och möjliggör sofistikerade, kontextmedvetna utvecklarflöden.

Lista över kommandon

Inga explicita promptmallar är dokumenterade i repot eller README.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i repot eller README.

Lista över verktyg

LLDB-MCP-servern exponerar följande verktyg (som funktioner/kommandon) som kan användas för att interagera med LLDB:

• lldb_start: Starta en ny LLDB-debuggningssession.
• lldb_terminate: Avsluta en aktiv LLDB-session.
• lldb_list_sessions: Lista alla för närvarande aktiva LLDB-sessioner.
• lldb_load: Ladda ett program i LLDB för felsökning.
• lldb_attach: Koppla debuggern till en körande process.
• lldb_load_core: Ladda en core dump-fil för post-mortem-analys.
• lldb_run: Kör det inlästa programmet.
• lldb_continue: Fortsätt programkörningen efter brytpunkt eller stopp.
• lldb_step: Stega till nästa rad eller instruktion i programmet.
• lldb_next: Stega över funktionsanrop under felsökningen.
• lldb_finish: Kör tills nuvarande funktion returnerar.
• lldb_kill: Döda den körande debuggningsprocessen.
• lldb_set_breakpoint: Sätt en brytpunkt på angiven plats.
• lldb_breakpoint_list: Lista alla aktuella brytpunkter.
• lldb_breakpoint_delete: Ta bort en existerande brytpunkt.
• lldb_watchpoint: Sätt en watchpoint på en variabel eller minnesadress.
• lldb_backtrace: Visa nuvarande anropsstack.
• lldb_print: Skriv ut värdet av en variabel eller ett uttryck.
• lldb_examine: Undersök minne på en specifik adress.
• lldb_info_registers: Visa värden för CPU-register.
• lldb_frame_info: Hämta detaljerad information om en stackram.
• lldb_disassemble: Disassemblera maskinkod på en plats.
• lldb_process_info: Hämta information om nuvarande process.
• lldb_thread_list: Lista alla trådar i nuvarande process.
• lldb_thread_select: Välj en specifik tråd för inspektion.
• lldb_command: Kör ett godtyckligt LLDB-kommando.
• lldb_expression: Utvärdera ett uttryck i nuvarande ram.
• lldb_help: Få hjälp för LLDB-kommandon.

Användningsområden för denna MCP-server

• AI-assisterad felsökning: Låt LLM:er styra LLDB direkt, automatisera sessionsskapande, brytpunkter och felsökningskommandon, vilket minskar manuellt arbete och snabbar upp buggfixar.
• Utbildande/genomgångsfelsökning: Möjliggör steg-för-steg-genomgångar, förklara stacktraces eller demonstrera felsökningstekniker för studenter eller nya utvecklare genom att automatisera LLDB-uppgifter.
• Krasch-/post-mortem-analys: Använd LLDB-MCP för att ladda och analysera core dumps, automatisera inspektion av minne/register och underlätta grundorsaksanalys efter programkrascher.
• CI-debuggautomation: Integrera LLDB-MCP i CI-pipelines för att automatiskt köra felsökningsskript på misslyckade testfall eller krascher och samla in diagnostisk information.
• Fjärrfelsökning/assistans: Låt fjärr-AI-agenter eller verktyg koppla upp sig mot körande processer, inspektera programtillstånd och hjälpa till med felsökning utan att direkt använda LLDB manuellt.

Hur du sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Python 3.7+ och LLDB installerat.
2. Klona repot:

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

3. Installera det nödvändiga Python-paketet:

   pip install mcp
   

4. Lägg till LLDB-MCP-servern i din Windsurf MCP-konfiguration:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf. Kontrollera att LLDB-MCP-servern syns och är tillgänglig.

Säkra API-nycklar

Om du behöver säkra API-nycklar eller känsliga miljövariabler, använd egenskapen env i din konfiguration:

"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. Installera Python 3.7+ och LLDB.
2. Klona och installera som ovan.
3. Öppna Claudes skrivbordsapp-konfiguration.
4. Lägg till följande i din MCP-konfiguration:

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

5. Spara och starta om Claude. Kontrollera att MCP-serveranslutningen fungerar.

Cursor

1. Installera beroenden (Python 3.7+, LLDB).
2. Klona repot och installera beroenden som ovan.
3. Redigera Cursors MCP-konfigurationsfil för att inkludera:

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

4. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Säkerställ att Python 3.7+ och LLDB är installerat.
2. Klona repot och installera Python-paketet som ovan.
3. Redigera Clines konfigurationsfil:

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

4. Spara och starta om Cline-applikationen.

Säkra API-nycklar

Använd fälten env och inputs som i Windsurf-exemplet ovan för känsliga autentiseringsuppgifter.

Hur du använder denna MCP i flows

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer i detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och egenskaper. Kom ihåg att ändra “lldb-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

LLDB-MCP är en praktisk och fokuserad MCP-server för AI-assisterad felsökning. Den utmärker sig i att exponera LLDB:s funktionalitet via MCP, men saknar avancerad dokumentation för resurser/prompter och nämner inte Roots eller Sampling. Den har bra licens och viss community-engagemang. Sammanfattningsvis är det ett stabilt, specialiserat verktyg för utvecklare med behov av automatiserade debuggningsflöden.

MCP-betyg

Betyg: 7/10 — LLDB-MCP är en robust, enkel MCP-server med tydlig nytta för AI-driven felsökning, men skulle vinna på bättre dokumentation kring resurser/prompter och explicit stöd för avancerade MCP-funktioner.