MCP Debug Tools - AI向けデバッグ支援ツール

AI-VSCodeデバッグブリッジ - AIがデータに基づいてバグを調査します。

'MCP Debug Tools'は、MicrosoftのDebug Adapter Protocol(DAP)とAnthropicのModel Context Protocol(MCP)を接続したオープンソースプロジェクトです。このツールにより、Claude、Cursor、WindsurfのようなAIツールがVSCodeの強力なデバッグ機能を直接制御できるようになります。

Before（従来方式）

開発者: "Aメニューに表示されるコンポーネントの集計データが、Bメニューに表示されるデータと違う。バグを見つける必要がある。"  
AI: "コードを分析中...コード構造の問題を見つけました。"  
開発者: "症状はまだまったく同じだ"  
AI: "さらに深く分析してみます。データ型と構造を比較中..."  
開発者: "症状が解決していない"  
AI: "さらに多くのログが必要です。ログを追加してもう一度試してみます。"  
開発者: "症状はまだ解決していない"  
  
[繰り返し...]  

After（MCP Debug Tools）

開発者: "Aメニューに表示されるコンポーネントの集計データが、Bメニューに表示されるデータと違う。デバッグをもとにデータを比較して問題を確認して。"  
AI: "Aメニューのコンポーネントの位置と、Bメニューのコンポーネントの位置を比較してみます。"  
AI: "AメニューのコンポーネントはXファイルのY関数で、BメニューのコンポーネントはZファイルのW関数でレンダリングされています。"  
AI: "XファイルのY関数でデータを取得する部分にブレークポイントを設定しました。デバッグを開始します。"  
  
[デバッグセッション開始、AIがVSCodeのデバッグ機能を活用してコード実行、変数検査、スタックトレース確認など]  
  
AI: "ブレークポイントに到達しました。変数を調べてみると、AメニューのデータはAPI呼び出し結果を直接使っていますが、Bメニューのデータはキャッシュされたデータを使っています。そのためデータ不一致が発生しているようです。"  
AI: "コード修正が完了しました。デバッグセッションを再開します。"  
  
[デバッグセッション再開、コード実行、変数検査]  
  
AI: "データが一致していることを確認しました。問題は解決したようです。"  
開発者: "解決した！"  

インストール（3ステップ）

# 1. VSCode Extensionをインストール  
code --install-extension mcp-debug-tools  
  
# 2. npmパッケージをインストール（任意）  
npm install -g @uhd_kr/mcp-debug-tools  
  
# 3. AIツールに接続  
# Claude、Cursor、WindsurfなどでMCPサーバーを追加  
{  
  "mcpServers": {  
    "release_dap-proxy": {  
      "command": "npx",  
      "args": [  
        "-y",  
        "@uhd_kr/mcp-debug-tools@latest"  
      ]  
    }  
  }  
}  

主な機能

29種類の強力なデバッグツール

• ブレークポイント管理: 条件付き、ログポイント対応
• 実行制御: Step In/Out/Over、Continue、Pause
• 変数検査: リアルタイム値追跡、式評価
• コールスタック分析: 関数呼び出しチェーンの可視化
• マルチスレッド対応: Worker Threads、SharedArrayBufferのデバッグ

5種類のリアルタイム監視リソース

• アクティブなデバッグセッションの状態
• ブレークポイント一覧
• コールスタック情報
• 変数スコープ
• 例外情報およびスタックトレース

リンク

• GitHub: github.com/uhd-kr/mcp-debug-tools
• npm: @uhd_kr/mcp-debug-tools
• VSCode: marketplace.visualstudio.com
• Demo: YouTubeデモ

開発者の言葉

毎日、AIが吐き出したコードの問題を一つひとつデバッグするのに時間を費やしながら、こう考えました。
『AIが直接問題を解決できないのは、デバッグの仕方を知らない初心者と同じだ』
そこで、AIがデバッグできるよう支援するツールを作りました。
AIにコンテキストを提供する際に最も重要なのは、実際のデータです。
デバッグはコードの実行フローと状態をリアルタイムで観察できるため、AIが問題を正確に把握し、解決策を提示するうえで大いに役立ちます。

開発の基本原則を守るよう努めました。
今後の計画として、デバッグを通じてAIが自力で問題を解決するためのツールが『MCP Debug Tools』だとすれば、
次の段階は、AIが自力でコードを書くときに正しい習慣でコーディングできるよう支援するツールを作ることです。
これらすべてを積み重ね、正しいコード生産パイプラインを構築することが最終目標です。

このツールが、皆さんのAI開発の旅に大いに役立つことを願っています。
個人開発者として、さまざまなフィードバックを切実に必要としています。
バグレポート、機能提案、使用感の共有など、力を貸していただきたくてこの文章を書いています。

ありがとうございます。

フィードバック: [e-mail]