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MCP Debugger

Name: MCP Debugger
Author: debugmcp

by debugmcp

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Hybrid

mcp-debugger

用于多语言调试的 MCP 服务器 —— 为您的 AI 代理赋予调试超能力 🚀

codecov npm version Docker Pulls License: MIT OpenSSF Scorecard

🎯 概述

mcp-debugger 是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它将调试工具作为结构化的 API 调用提供。它使 AI 代理能够使用调试适配器协议 (DAP) 对多种编程语言进行单步调试。

🆕 0.19.0 版本：通过 JDI 桥接实现 Java 调试，支持启动和附加模式！此外还有使用 Delve 的 Go 调试。

🆕 0.17.0 版本：支持 Rust 调试！在 Linux/macOS 上使用 CodeLLDB 调试 Rust 程序，包括 Cargo 项目、异步代码和完整的变量检查——此外，步进命令现在会返回活动的源代码上下文，以便代理自动保持其位置。

🔥 0.16.0 版本：支持 JavaScript/Node.js 调试！通过捆绑的 js-debug 提供完整的调试功能，支持 TypeScript，并通过改进的 npx 分发实现零运行时依赖。

🎬 演示视频：查看调试器运行情况！
录制中 - 这将展示 AI 代理实时发现并修复变量交换错误的过程

✨ 主要功能

🌐 多语言支持 – 适用于任何语言的简洁适配器模式
🐍 通过 debugpy 进行 Python 调试 – 完全支持 DAP 协议
🟨 通过 js-debug 进行 JavaScript (Node.js) 调试 – VSCode 经过验证的调试器
🦀 通过 CodeLLDB 进行 Rust 调试 – 调试 Rust 和 Cargo 项目（Linux/macOS/Windows 使用 GNU 工具链）
🐹 通过 Delve 进行 Go 调试 – 完全支持 Go 程序的 DAP
☕ 通过 JDI 桥接进行 Java 调试 – JDK 21+ 的启动和附加模式
🔷 通过 netcoredbg 进行 .NET/C# 调试 – 完全支持 DAP 调试 .NET 应用程序

警告：在 Windows 上，请使用 GNU 工具链以获得完整的变量检查功能。运行 mcp-debugger check-rust-binary <path-to-exe> 来验证您的构建，并参阅 Windows 上的 Rust 调试获取详细指南。注意：发布的 npm 包附带 Linux x64 CodeLLDB 运行时，以保持在注册表大小限制内。在 macOS 或 Windows 上，请将 CODELLDB_PATH 环境变量指向现有的 CodeLLDB 安装（例如来自 VSCode 扩展），或者克隆仓库并运行 pnpm --filter @debugmcp/adapter-rust run build:adapter 以在本地供应商化您的平台二进制文件。

Windows Rust 设置脚本

如果您在 Windows 上，并且想要获得可用的 GNU 工具链 + dlltool 配置的最快路径，请运行：

pwsh scripts/setup/windows-rust-debug.ps1

该脚本安装 stable-gnu 工具链（通过 rustup），设置 dlltool.exe（优先使用 MSYS2/MinGW，如果不可用则回退到 rustup 自带的副本），构建捆绑的 Rust 示例，并默认运行 Rust 冒烟测试。添加 -SkipTests 以选择不运行测试。如果您希望将 dlltool 路径持久化到您的用户 PATH/DLLTOOL 变量中，请添加 -UpdateUserPath。

该脚本还将尝试配置基于 MSYS2 的 MinGW-w64 工具链（通过 winget + pacman），以便 cargo +stable-gnu 拥有功能齐全的 dlltool/ld/as 堆栈。如果已安装 MSYS2，它将直接重用；否则它会引导您安装它（或发出警告以便您手动安装）。

🧪 用于测试的模拟适配器 – 无需外部依赖即可测试
🔌 STDIO 和 SSE 传输模式 – 适用于任何 MCP 客户端
📦 零运行时依赖 – 通过 esbuild + tsup 实现自包含捆绑包
⚡ npx 就绪 – 直接使用 npx @debugmcp/mcp-debugger 运行 - 无需安装
📊 1266+ 测试通过 – 经过实战检验的端到端测试
🐳 Docker 和 npm 包 – 随处部署
🤖 为 AI 代理构建 – 结构化的 JSON 响应，易于解析
🛡️ 路径验证 – 防止因不存在的文件导致崩溃
📝 AI 感知行上下文 – 带有代码上下文的智能断点放置

🚀 快速入门

对于 MCP 客户端 (Claude Desktop 等)

添加到您的 MCP 设置配置中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-debugger": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/path/to/mcp-debugger/dist/index.js", "stdio", "--log-level", "debug", "--log-file", "C:/path/to/logs/debug-mcp-server.log"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["create_debug_session", "set_breakpoint", "get_variables"]
    }
  }
}

对于 Claude Code CLI

对于 Claude Code 用户，我们提供了一个自动安装脚本：

先决条件：在运行安装脚本之前，必须安装 Claude CLI 并使其在您的 PATH 中可用。请参阅 Claude Code 文档获取安装说明。

# Clone the repository
git clone https://github.com/debugmcp/mcp-debugger.git
cd mcp-debugger

# Run the installation script
./scripts/install-claude-mcp.sh

# Verify the connection (use 'claude mcp list' if claude is on your PATH)
claude mcp list

重要：需要 stdio 参数以防止控制台输出破坏 JSON-RPC 协议。请参阅 CLAUDE.md 获取详细的设置和故障排除信息。

使用 Docker

docker run -v $(pwd):/workspace debugmcp/mcp-debugger:latest

⚠️ Docker 镜像附带 Python、JavaScript、Go、Java 和 .NET 适配器。Rust 调试需要本地、SSE 或打包部署，其中适配器在您的工具链旁边运行。注意：适配器在运行时动态加载 — 只有安装并检测到其工具链的适配器才会被 list_supported_languages 报告为可用。

使用 npm

npm install -g @debugmcp/mcp-debugger
mcp-debugger --help

或者通过 npx 使用，无需安装：

npx @debugmcp/mcp-debugger --help

📸 截图：MCP 集成运行中
此截图将显示 AI 代理与调试器之间实时流动的 MCP 协议通信、工具调用和 JSON 响应。

📚 工作原理

mcp-debugger 将调试操作公开为 MCP 工具，可以使用结构化的 JSON 参数调用：

// Tool: create_debug_session
// Request:
{
  "language": "python",  // or "javascript", "rust", "go", "java", "dotnet", or "mock" for testing
  "name": "My Debug Session"
}
// Response:
{
  "success": true,
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "message": "Created python debug session: My Debug Session"
}

📸 截图：活动调试会话
此截图将显示调试器在断点处暂停，左侧面板显示堆栈跟踪，右侧面板显示局部变量，中心显示带有行高亮的代码。

🛠️ 可用工具

工具	描述	状态
`create_debug_session`	创建新的调试会话	✅ 已实现
`list_debug_sessions`	列出所有活动会话	✅ 已实现
`list_supported_languages`	显示可用的语言适配器	✅ 已实现
`set_breakpoint`	在文件中设置断点	✅ 已实现
`start_debugging`	开始调试脚本	✅ 已实现
`attach_to_process`	将调试器附加到正在运行的进程	✅ 已实现
`detach_from_process`	从进程中分离调试器	✅ 已实现
`get_stack_trace`	获取当前堆栈跟踪	✅ 已实现
`list_threads`	列出调试会话中的所有线程	✅ 已实现
`get_scopes`	获取帧的变量作用域	✅ 已实现
`get_variables`	获取作用域中的变量	✅ 已实现
`get_local_variables`	获取当前帧中的局部变量	✅ 已实现
`step_over`	单步跳过当前行	✅ 已实现
`step_into`	单步进入函数	✅ 已实现
`step_out`	单步跳出函数	✅ 已实现
`continue_execution`	继续运行	✅ 已实现
`pause_execution`	暂停运行	✅ 已实现
`evaluate_expression`	在调试上下文中评估表达式	✅ 已实现
`get_source_context`	获取源代码上下文	✅ 已实现
`close_debug_session`	关闭会话	✅ 已实现
`redefine_classes`	将更改后的 Java 类热交换到正在运行的 JVM 中 (仅限 Java)	✅ 已实现

📸 截图：多会话调试
此截图将显示调试器管理多个并发调试会话，演示 AI 代理如何通过隔离的会话管理同时调试不同的脚本。

🏗️ 架构：动态适配器加载

0.10.0 版本引入了一种简洁的适配器模式，将语言无关的核心功能与特定语言的实现分离开来：

┌─────────────┐     ┌────────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐
│ MCP Client  │────▶│ DebugMcpServer │────▶│SessionManager│────▶│ AdapterRegistry │
└─────────────┘     └────────────────┘     └──────────────┘     └─────────────────┘
                            │                      │
                            ▼                      ▼
                    ┌──────────────┐      ┌─────────────────┐
                    │ ProxyManager │◀─────│ Language Adapter│
                    └──────────────┘      └─────────────────┘
                                                   │
                          ┌──────────────┴──────────────────────────────────────────┐
                          │                                                          │
              ┌───────────┼───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐          │
              │           │           │           │           │           │          │
        ┌─────▼────┐┌─────▼────┐┌─────▼────┐┌─────▼────┐┌─────▼────┐┌─────▼────┐
        │Python    ││JavaScript││Rust      ││Go        ││Java      ││Dotnet    ││Mock      │
        │Adapter   ││Adapter   ││Adapter   ││Adapter   ││Adapter   ││Adapter   ││Adapter   │
        └──────────┘└──────────┘└──────────┘└──────────┘└──────────┘└──────────┘└──────���───┘

添加语言支持

想要为您最喜欢的语言添加调试支持吗？请查看适配器开发指南！

💡 示例：调试 Python 代码

这是一个完整的调试会话示例：

# buggy_swap.py
def swap_variables(a, b):
    a = b  # Bug: loses original value of 'a'
    b = a  # Bug: 'b' gets the new value of 'a'
    return a, b

第 1 步：创建调试会话

// Tool: create_debug_session
// Request:
{
  "language": "python",
  "name": "Swap Bug Investigation"
}
// Response:
{
  "success": true,
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "message": "Created python debug session: Swap Bug Investigation"
}

第 2 步：设置断点

// Tool: set_breakpoint
// Request:
{
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "file": "buggy_swap.py",
  "line": 2
}
// Response:
{
  "success": true,
  "breakpointId": "28e06119-619e-43c0-b029-339cec2615df",
  "file": "C:\\path\\to\\buggy_swap.py",
  "line": 2,
  "verified": false,
  "message": "Breakpoint set at C:\\path\\to\\buggy_swap.py:2"
}

第 3 步：开始调试

// Tool: start_debugging
// Request:
{
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "scriptPath": "buggy_swap.py"
}
// Response:
{
  "success": true,
  "state": "paused",
  "message": "Debugging started for buggy_swap.py. Current state: paused",
  "data": {
    "message": "Debugging started for buggy_swap.py. Current state: paused",
    "reason": "breakpoint"
  }
}

第 4 步：检查变量

首先，获取作用域：

// Tool: get_scopes
// Request:
{
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "frameId": 3
}
// Response:
{
  "success": true,
  "scopes": [
    {
      "name": "Locals",
      "variablesReference": 5,
      "expensive": false,
      "presentationHint": "locals",
      "source": {}
    },
    {
      "name": "Globals", 
      "variablesReference": 6,
      "expensive": false,
      "source": {}
    }
  ]
}

然后获取局部变量：

// Tool: get_variables
// Request:
{
  "sessionId": "a4d1acc8-84a8-44fe-a13e-28628c5b33c7",
  "scope": 5
}
// Response:
{
  "success": true,
  "variables": [
    {"name": "a", "value": "10", "type": "int", "variablesReference": 0, "expandable": false},
    {"name": "b", "value": "20", "type": "int", "variablesReference": 0, "expandable": false}
  ],
  "count": 2,
  "variablesReference": 5
}

📸 截图：变量检查揭示错误
此截图将显示在跳过第 4 行后的 TUI 可视化工具，其中两个变量错误地显示为值 20，清楚地演示了变量交换错误。左侧面板显示执行状态，中心显示高亮代码，右侧面板显示错误的变量值。

📖 文档

📘 工具参考 – 完整的 API 文档
🚦 入门指南 – 首次设置
🏗️ 架构概述 – 多语言设计
🔧 适配器开发 – 添加新语言
🔌 动态加载架构 – 运行时发现、延迟加载、缓存
🧩 适配器 API 参考 – 适配器、工厂、加载器和注册表契约
🔄 迁移指南 – 升级到 v0.15.0 (动态加载)
🐍 Python 调试指南 – Python 特定功能
🟨 JavaScript 调试指南 – JavaScript/TypeScript 功能
🐹 Go 调试指南 – 使用 Delve 进行 Go 调试
☕ Java 调试指南 – 使用 JDI 桥接进行 Java 调试
Windows 上的 Rust 调试 - 工具链要求和故障排除
🔧 故障排除 – 常见问题及解决方案

🤝 贡献

我们欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 获取指南。

# Development setup
git clone https://github.com/debugmcp/mcp-debugger.git
cd mcp-debugger

# Install dependencies and vendor debug adapters
pnpm install
# All debug adapters (JavaScript js-debug, Rust CodeLLDB) are automatically downloaded

# Build the project
pnpm build

# Run tests
pnpm test

# Check adapter vendoring status
pnpm vendor:status

# Force re-vendor all adapters (if needed)
pnpm vendor:force

调试适配器供应商化

该项目在 pnpm install 期间自动供应商化调试适配器：

JavaScript: 从 GitHub 发布下载 Microsoft 的 js-debug
Rust: 下载当前平台的 CodeLLDB 二进制文件
CI 环境: 设置 SKIP_ADAPTER_VENDOR=true 以跳过供应商化

手动管理适配器：

# Check current vendoring status
pnpm vendor:status

# Re-vendor all adapters
pnpm vendor

# Clean and re-vendor (force)
pnpm vendor:force

# Clean vendor directories only
pnpm clean:vendor

在本地运行容器测试

我们使用 Act 在本地运行 GitHub Actions 工作流：

# Build the Docker image first
docker build -t mcp-debugger:local .

# Run tests with Act (use WSL2 on Windows)
act -j build-and-test --matrix os:ubuntu-latest

请参阅 tests/README.md 获取详细的测试说明。

📊 项目状态

✅ 生产就绪: v0.19.0，具有六个语言适配器和完善的多语言分发
✅ 简洁架构，采用适配器模式
✅ JavaScript/Node.js: 通过 js-debug 实现完整的调试循环
✅ Go: 通过 Delve DAP 实现完整的调试支持
✅ Java: 通过 JDI 桥接实现启动和附加模式
🦀 Rust: 在 Linux/macOS/Windows 上提供全面支持 (Windows 需要 GNU 工具链；CodeLLDB 不支持 MSVC)
📈 活跃开发: 定期更新和改进

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE。

👥 贡献者

@swinyx — Go 适配器 (Delve)
@roofpig95008 — Java 适配器

Install Server

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

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