LLDB-MCP 服务器集成

“LLDB” MCP 服务器是什么？

LLDB-MCP 是一个将 LLDB 调试器与 Claude 的模型上下文协议（MCP）集成的工具。通过这种集成，AI 助理（如 Claude）能够直接启动、控制并与 LLDB 调试会话交互，实现 AI 辅助的调试流程。借助 LLDB-MCP，开发者可通过自然语言或大模型驱动界面自动化和简化调试任务，包括管理 LLDB 会话、控制程序执行、检查内存和变量、设置断点、分析调用栈等。这大大加快了调试流程，减少了人工干预，并支持复杂的、具有上下文感知能力的开发者工作流。

Prompts 列表

仓库或 README 中未记录明确的 prompt 模板。

资源列表

仓库或 README 中未记录明确的资源。

工具列表

LLDB-MCP 服务器暴露了以下可用于与 LLDB 交互的工具（函数/命令）：

• lldb_start：启动新的 LLDB 调试会话。
• lldb_terminate：终止正在运行的 LLDB 会话。
• lldb_list_sessions：列出当前所有活跃的 LLDB 会话。
• lldb_load：加载需要调试的程序到 LLDB。
• lldb_attach：将调试器附加到正在运行的进程。
• lldb_load_core：加载核心转储文件进行事后分析。
• lldb_run：运行已加载的程序。
• lldb_continue：在断点或暂停后继续程序执行。
• lldb_step：单步执行到下一行或指令。
• lldb_next：调试时单步跳过函数调用。
• lldb_finish：执行直到当前函数返回。
• lldb_kill：终止正在调试的进程。
• lldb_set_breakpoint：在指定位置设置断点。
• lldb_breakpoint_list：列出所有已设置的断点。
• lldb_breakpoint_delete：删除已存在的断点。
• lldb_watchpoint：对变量或内存地址设置监视点。
• lldb_backtrace：显示当前调用栈。
• lldb_print：打印变量或表达式的值。
• lldb_examine：检查指定地址的内存。
• lldb_info_registers：显示 CPU 寄存器的值。
• lldb_frame_info：获取某个栈帧的详细信息。
• lldb_disassemble：反汇编指定位置的机器码。
• lldb_process_info：获取当前进程的信息。
• lldb_thread_list：列出当前进程的所有线程。
• lldb_thread_select：选择某个线程进行检查。
• lldb_command：执行任意 LLDB 命令。
• lldb_expression：在当前帧计算表达式。
• lldb_help：获取 LLDB 命令帮助。

本 MCP 服务器的应用场景

• AI 辅助调试：允许大模型直接控制 LLDB，自动化会话创建、断点和调试命令，减少人工操作，加快定位和修复 bug。
• 教学/演示调试：可自动化 LLDB 任务，按步骤演示、解释调用栈或调试技巧，适合学生或新手开发者。
• 崩溃/事后分析：用 LLDB-MCP 加载并分析 core dump，自动检查内存/寄存器，便于程序崩溃后的根因分析。
• 持续集成调试自动化：集成 LLDB-MCP 到 CI 流水线，在测试失败或崩溃时自动运行调试脚本，收集诊断信息。
• 远程调试/协助：允许远程 AI 代理或工具附加到正在运行的进程，检查程序状态，无需手动调用 LLDB 即可协助排查问题。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Python 3.7+ 和 LLDB。
2. 克隆仓库：

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

3. 安装所需的 Python 包：

   pip install mcp
   

4. 将 LLDB-MCP 服务器添加到 Windsurf 的 MCP 配置中：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf，确保 LLDB-MCP 服务器已出现且可访问。

API 密钥安全

如需保护 API 密钥或敏感环境变量，在配置中使用 env 属性：

"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. 安装 Python 3.7+ 和 LLDB。
2. 按上述方式克隆与安装。
3. 打开 Claude 的桌面应用配置。
4. 添加如下内容到 MCP 配置：

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

5. 保存并重启 Claude，确认 MCP 服务器已连接。

Cursor

1. 安装依赖（Python 3.7+、LLDB）。
2. 克隆仓库并按上述方式安装依赖。
3. 编辑 Cursor 的 MCP 配置文件，加入如下内容：

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

4. 保存并重启 Cursor。

Cline

1. 确保安装了 Python 3.7+ 和 LLDB。
2. 克隆仓库并按上述方式安装 Python 包。
3. 编辑 Cline 的配置文件：

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

4. 保存并重启 Cline 应用。

API 密钥安全

如有敏感凭证，可按照 Windsurf 示例使用 env 和 inputs 字段。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先添加 MCP 组件并将其连接到你的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填入你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将该 MCP 作为工具，访问其全部功能。请将 “lldb-mcp” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

LLDB-MCP 是一个实用且聚焦的 AI 辅助调试 MCP 服务器。它通过 MCP 很好地暴露了 LLDB 的能力，但在资源和 prompts 文档方面有待加强，未提及 Roots 或采样。许可证合理，社区活跃度一般。总体而言，这是适合需要自动化调试流程开发者的专业工具。

MCP 评分

评分：7/10 —— LLDB-MCP 是一款坚实、专注的 MCP 服务器，适用于 AI 驱动的调试，但如果有更丰富的资源/prompt 文档和对高级 MCP 特性的更明确支持会更好。