svnscha/mcp-windbg

解決する課題

このプロジェクトは、AIモデルとWindowsデバッグツールの架け橋となり、開発者が自然言語を使用してクラッシュダンプ解析、ユーザーモードのリモートデバッグ、およびカーネルデバッグを行えるようにします。LLMがデバッガーを操作し、その出力を推論することで、複雑なデバッガーコマンドを手動で実行する必要がなくなります。

仕組み

これは cdb.exe および kd.exe（WinDbgのコマンドライン版）をラップしたPythonツールです。Model Context Protocol (MCP) を実装しており、AIクライアント（Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなど）が特定のツールを呼び出してセッションを開始し、任意のデバッガーコマンドを実行し、一意のセッションIDでセッションを管理できるようにします。stdio経由でのローカル動作、またはHTTP経由でのリモートサービスとしての動作が可能です。

対象ユーザー

クラッシュの原因究明、ドライバーのデバッグ、または複数のクラッシュダンプのトリアージを行う必要があり、すべてのデバッガーコマンドを手動で実行したくないWindows開発者およびシステムエンジニア。

主な特徴

• 包括的なデバッグサポート: クラッシュダンプ (.dmp, .mdmp, .hdmp)、ライブユーザーモードのリモートデバッグ、およびKDNET、名前付きパイプ、シリアル経由のカーネルデバッグをサポート。
• CDB/KD統合: cdb.exe および kd.exe を直接操作し、有効なすべてのWinDbg/KDコマンドを実行可能。
• セッション管理: セッションIDを使用して、複数の独立したセッションを同時にサポート。
• 堅牢なライブセッション: タイムアウトしたセッションをCTRL+BREAKを使用して再同期し、フリーズを防ぐ。
• プライバシー制御: --filter-script を介したテキストフィルタリングフックが含まれており、データがマシンから送信される前にPIIや機密情報を編集可能。
• 柔軟なデプロイ: stdio経由でのローカル実行、またはストリーミング可能なHTTPサービスとして実行可能。