$\Large\color{#ff69b4}{\textsf{Это личный }}$ $\Large\color{#ff69b4}{\mathtt{✨ vibe\text{-}coding ✨}}$ $\Large\color{#ff69b4}{\textsf{проект —}}$ $\Large\color{#ff69b4}{\textsf{создан ради фана, а не для использования в продакшене.}}$
$\small\color{gray}{\textsf{Понятия не имею, почему у этого репозитория столько звёзд...}}$
MCP-сервер для RenderDoc — позволяет ИИ-ассистентам анализировать захваты кадров GPU (файлы .rdc) для отладки графики и анализа производительности.
Построен на Model Context Protocol, работает с Claude Desktop, Claude Code и любым MCP-совместимым клиентом.
42 инструмента, покрывающих весь рабочий процесс анализа RenderDoc
10 высокоуровневых инструментов для анализа одним вызовом (состояние draw call, обзор кадра, diff, пакетный экспорт, сэмплирование области пикселей и т.д.)
3 встроенных промпта для управляемой отладки
Человекочитаемый вывод — режимы смешивания, функции глубины, топология отображаются именами, а не числами
Обнаружение особенностей GPU — автоматически выявляет подводные камни, характерные для Adreno/Mali/PowerVR/Apple, по имени драйвера
Headless — графический интерфейс не нужен, всё работает через Python replay API RenderDoc
Чистый Python — одна команда pip install, без этапа сборки
Поддерживает захваты D3D11, D3D12, OpenGL, Vulkan, OpenGL ES
Related MCP server: RenderDoc MCP Server
Python 3.10+
Установленный RenderDoc (скачать)
Понадобится Python-модуль renderdoc.pyd (Windows) или renderdoc.so (Linux)
Он поставляется с каждой установкой RenderDoc
git clone https://github.com/Linkingooo/renderdoc-mcp.git
cd renderdoc-mcp
pip install -e .renderdoc.pydPython-модуль находится в каталоге установки RenderDoc:
Платформа | Типичный путь |
Windows |
|
Linux |
|
Вам нужен каталог, содержащий этот файл.
Отредактируйте claude_desktop_config.json (Настройки → Разработчик → Изменить конфигурацию):
{
"mcpServers": {
"renderdoc": {
"command": "python",
"args": ["-m", "renderdoc_mcp"],
"env": {
"RENDERDOC_MODULE_PATH": "C:\\Program Files\\RenderDoc"
}
}
}
}Добавьте в .claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"renderdoc": {
"command": "python",
"args": ["-m", "renderdoc_mcp"],
"env": {
"RENDERDOC_MODULE_PATH": "C:\\Program Files\\RenderDoc"
}
}
}
}# Set the module path
export RENDERDOC_MODULE_PATH="/path/to/renderdoc" # Linux/macOS
set RENDERDOC_MODULE_PATH=C:\Program Files\RenderDoc # Windows
# Run
python -m renderdoc_mcpПосле настройки просто общайтесь со своим ИИ-ассистентом:
«Открой
frame.rdcи покажи, что происходит в кадре»
«Найди draw call, который рендерит модель персонажа, и проверь состояние его конвейера»
«Почему моя карта теней рендерится чёрной? Проверь проход глубины»
«Проанализируй производительность — есть ли избыточные draw call'ы?»
open_capture("frame.rdc") # Load the capture
├── get_capture_info() # API, GPU, known_gpu_quirks
├── get_frame_overview() # Frame-level stats and render passes
├── get_draw_call_state(142) # Complete draw call state in one call
├── diff_draw_calls(140, 142) # Compare two draw calls (with implications)
├── export_draw_textures(142, "./tex/") # Batch export all bound textures
├── save_render_target(142, "./rt.png") # Save render target snapshot
├── analyze_render_passes() # Auto-detect render pass boundaries
├── find_draws(blend=True, min_vertices=1000) # Search by rendering state
├── sample_pixel_region(rt_id, 0,0,512,512) # Scan RT region for NaN/Inf/negatives
├── pixel_history(id, 512, 384) # Debug a specific pixel
├── export_mesh(142, "./mesh.obj") # Export mesh as OBJ
└── close_capture() # Clean upДля анализа производительности и диагностики:
get_pass_timing(granularity="pass") # Find most expensive render passes
analyze_overdraw() # Fill-rate pressure estimate
analyze_bandwidth() # Memory bandwidth estimate
analyze_state_changes() # Batching opportunities
diagnose_negative_values() # Find NaN/Inf/negative color values (爆闪)
diagnose_precision_issues() # R11G11B10, D16, SRGB mismatches
diagnose_reflection_mismatch() # Reflection artifact diagnosis
diagnose_mobile_risks() # Comprehensive mobile GPU risk checkДля низкоуровневого исследования все детальные инструменты остаются доступны:
set_event(142) # Navigate to a draw call
├── get_pipeline_state() # Inspect rasterizer/blend/depth
├── get_shader_bindings("pixel") # Check what textures/buffers are bound
├── get_cbuffer_contents("pixel", 0, filter="ibl") # Read shader constants (filterable)
├── disassemble_shader("pixel", search="SampleSH") # Shader code with context search
└── save_texture(id, "rt.png") # Export a specific textureИнструмент | Описание |
| Открыть файл |
| Закрыть текущий захват и освободить ресурсы |
| Метаданные захвата: API, количество действий, разрешение, known_gpu_quirks (Adreno/Mali/PowerVR/Apple) |
| Статистика уровня кадра: количество действий по типам, память текстур/буферов, цели рендеринга, разрешение |
Инструмент | Описание |
| Вывести дерево draw call'ов / действий — поддерживает |
| Полная информация об одном действии |
| Перейти к событию (обязательно перед запросами к конвейеру) |
| Поиск по шаблону имени и/или флагам действий |
| Поиск draw call'ов по состоянию рендеринга: смешивание, минимальное число вершин, привязка текстур/шейдеров/RT |
Инструмент | Описание |
| Полное состояние: топология, viewport'ы, растеризатор, смешивание, глубина, трафарет (человекочитаемые перечисления) |
| Константные буферы, SRV, UAV, сэмплеры для шейдерной стадии |
| Вершинные атрибуты, привязки вершинных/индексных буферов |
| Анализ draw call одним вызовом: информация о действии, формула смешивания, глубина, трафарет, растеризатор, текстуры с размерами, RT, шейдеры |
Инструмент | Описание |
| Все текстуры (с фильтром по формату и минимальной ширине) |
| Все буферы (с фильтром по минимальному размеру) |
| Все именованные ресурсы (с фильтром по типу и шаблону имени) |
| Какие события читают/записывают ресурс |
Инструмент | Описание |
| Экспорт в PNG, JPG, BMP, TGA, HDR, EXR или DDS |
| Чтение байтов буфера (hex-дамп или массив float32) |
| Значение RGBA по координате |
| Мин/макс/среднее по каналам с обнаружением аномалий (NaN/Inf/отрицательные); поддерживает |
| Чтение прямоугольной области пикселей (до 64×64) с флагами аномалий для каждого пикселя |
| Пакетный экспорт всех текстур, привязанных к draw call (автоназвания, пропускает текстуры-заглушки) |
| Снимок RT в событии (цвет + опционально глубина) |
| Экспорт меша в OBJ с позициями, нормалями и UV из данных post-VS |
Инструмент | Описание |
| Дизассемблирование шейдера с автоматической цепочкой запасных вариантов; поддерживает |
| Сигнатуры входов/выходов, раскладка привязки ресурсов |
| Фактические значения переменных константного буфера; поддерживает |
Инструмент | Описание |
| Полная история изменений каждого пикселя по всем событиям |
| Вершинные данные после трансформации (выход VS / выход GS) |
| Сравнение двух draw call'ов — показывает различия состояния с человекочитаемыми пояснениями |
| Автоопределение границ render pass по переключениям Clear/RT, сводка по каждому проходу |
| Сканирование области RT по равномерной сетке — обнаруживает очаги NaN/Inf/отрицательных/переэкспонированных значений |
| Попиксельная отладка шейдера — возвращает трассировку переменных или значение пикселя + информацию о шейдере как запасной вариант |
Инструмент | Описание |
| Самые дорогие render pass'ы — использует счётчики GPU, если доступны, иначе эвристику по количеству треугольников |
| Оценка overdraw для каждой группы целей рендеринга |
| Оценка пропускной способности записи/чтения для каждой цели рендеринга |
| Находит избыточные смены состояния и возможности для батчинга |
Инструмент | Описание |
| Сканирует все float-цели рендеринга на отрицательные значения/NaN/Inf — находит первое событие, которое их вносит, обнаруживает накопление TAA |
| Проверяет потерю знакового бита R11G11B10, недостаточно точные буферы глубины, несоответствия SRGB/линейного пространства |
| Сравнивает проходы отражений с отрисовкой основной сцены — находит причины в шейдере/смешивании/формате |
| Комплексная проверка по категориям рисков: точность / производительность / совместимость / GPU-специфичные |
Встроенные шаблоны промптов, направляющие ИИ в типовых рабочих процессах:
Промпт | Описание |
| Глубокий разбор одного draw call: конвейер → шейдеры → cbuffer'ы → выходные данные |
| Систематическая диагностика по описанию проблемы |
| Анализ производительности всего кадра: тайминги проходов, overdraw, пропускная способность, смены состояния |
AI Assistant ←—MCP—→ renderdoc-mcp server ←—Python API—→ renderdoc.pyd ←→ GPU replayСервер использует headless replay API RenderDoc (renderdoc.pyd) для:
Открытия файлов захвата .rdc без графического интерфейса
Воспроизведения кадров и запроса состояния конвейера в любом событии
Извлечения текстур, буферов, данных шейдеров и истории пикселей
Возврата структурированного JSON для анализа ИИ
# Install in dev mode
pip install -e .
# Run tests (no RenderDoc needed — uses mocks)
python -m pytest tests/ -v
# Project structure
src/renderdoc_mcp/
├── server.py # FastMCP server, 3 prompt definitions
├── session.py # Capture lifecycle, resource/texture caches (singleton)
├── util.py # Serialization, enum maps, blend formula, module loader
└── tools/
├── session_tools.py # open/close/info (GPU quirks) + get_frame_overview
├── event_tools.py # list/get/set/search actions + find_draws
├── pipeline_tools.py # pipeline state, shader bindings, vertex inputs + get_draw_call_state
├── resource_tools.py # texture/buffer/resource enumeration
├── data_tools.py # save/read/pick/stats + read_texture_pixels + export_draw_textures, save_render_target, export_mesh
├── shader_tools.py # disassembly (fallback chain, search), reflection, cbuffer contents (filter)
├── advanced_tools.py # pixel history, post-VS data + diff_draw_calls (implications), analyze_render_passes, sample_pixel_region, debug_shader_at_pixel
├── performance_tools.py # get_pass_timing, analyze_overdraw, analyze_bandwidth, analyze_state_changes
└── diagnostic_tools.py # diagnose_negative_values, diagnose_precision_issues, diagnose_reflection_mismatch, diagnose_mobile_risksMIT
This server cannot be deployed
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
MCP server for Sentry - error monitoring, issue tracking, and debugging for AI assistants
Driflyte MCP server which lets AI assistants query topic-specific knowledge from web and GitHub.
MCP server for Wan AI video generation