MCP Debug Tools - Hata Ayıklama için AI Yardımcı Aracı

AI-VSCode hata ayıklama köprüsü - AI, veriye dayalı hataları inceler.

'MCP Debug Tools', Microsoft'un Debug Adapter Protocol (DAP) ile Anthropic'in Model Context Protocol'ünü (MCP) birbirine bağlayan açık kaynaklı bir projedir. Bu araç sayesinde Claude, Cursor ve Windsurf gibi yapay zeka araçları, VSCode'un güçlü hata ayıklama özelliklerini doğrudan kontrol edebilir.

Before (önceki yöntem)

Geliştirici: "A menüsünde görünen bileşenin toplu verisi, B menüsünde görünen veriden farklı. Hatayı bulmamız gerekiyor."  
AI: "Kodu analiz ediyorum... Kod yapısında bir sorun tespit ettim."  
Geliştirici: "Belirti hâlâ aynı"  
AI: "Daha derin analiz edeceğim. Veri tiplerini ve yapıyı karşılaştırıyorum..."  
Geliştirici: "Sorun hâlâ çözülmedi"  
AI: "Daha fazla log gerekiyor. Log ekleyip tekrar deneyeceğim."  
Geliştirici: "Sorun hâlâ çözülmedi"  
  
[tekrar...]  

After (MCP Debug Tools)

Geliştirici: "A menüsünde görünen bileşenin toplu verisi, B menüsünde görünen veriden farklı. Hata ayıklamayı temel alarak verileri karşılaştır ve sorunu tespit et."  
AI: "A menüsündeki bileşenin konumu ile B menüsündeki bileşenin konumunu karşılaştıracağım."  
AI: "A menüsündeki bileşen X dosyasındaki Y fonksiyonunda, B menüsündeki bileşen ise Z dosyasındaki W fonksiyonunda render ediliyor."  
AI: "X dosyasındaki Y fonksiyonunda verinin alındığı bölüme breakpoint koydum. Hata ayıklamayı başlatıyorum."  
  
[hata ayıklama oturumu başlar, AI VSCode'un hata ayıklama özelliklerini kullanarak kodu çalıştırır, değişkenleri inceler, stack trace'i kontrol eder vb.]  
  
AI: "Breakpoint'e ulaştım. Değişkenleri incelediğimde A menüsündeki verinin API çağrısı sonucunu doğrudan kullandığını, ancak B menüsündeki verinin cache'lenmiş veriyi kullandığını görüyorum. Bu yüzden veri uyumsuzluğu oluşuyor gibi görünüyor."  
AI: "Kod düzeltildi, hata ayıklama oturumunu yeniden başlatıyorum."  
  
[hata ayıklama oturumu yeniden başlatılır, kod çalıştırılır, değişkenler incelenir]  
  
AI: "Verilerin eşleştiğini doğruladım. Sorun çözülmüş görünüyor."  
Geliştirici: "Çözüldü!"  

Kurulum (3 adım)

# 1. VSCode Extension kurulumu  
code --install-extension mcp-debug-tools  
  
# 2. npm paketi kurulumu (isteğe bağlı)  
npm install -g @uhd_kr/mcp-debug-tools  
  
# 3. AI aracına bağlanma  
# Claude, Cursor, Windsurf vb. içinde MCP sunucusu ekleyin  
{  
  "mcpServers": {  
    "release_dap-proxy": {  
      "command": "npx",  
      "args": [  
        "-y",  
        "@uhd_kr/mcp-debug-tools@latest"  
      ]  
    }  
  }  
}  

Başlıca özellikler

29 güçlü hata ayıklama aracı

• Breakpoint yönetimi: koşullu breakpoint, log point desteği
• Yürütme kontrolü: Step In/Out/Over, Continue, Pause
• Değişken inceleme: gerçek zamanlı değer takibi, ifade değerlendirme
• Call stack analizi: fonksiyon çağrı zincirinin görselleştirilmesi
• Çok iş parçacığı desteği: Worker Threads, SharedArrayBuffer hata ayıklama

5 gerçek zamanlı izleme kaynağı

• Etkin hata ayıklama oturumu durumu
• Breakpoint listesi
• Call stack bilgisi
• Değişken kapsamları
• İstisna bilgileri ve stack trace

Bağlantılar

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

Geliştiricinin notu

Her gün yapay zekanın ürettiği kodun sorunlarını tek tek hata ayıklayarak zaman harcarken şunu düşündüm:
'AI'nin sorunu doğrudan çözememesi, hata ayıklamayı bilmeyen bir acemiye benziyor.'
Bu yüzden AI'nin hata ayıklayabilmesine yardımcı olan bir araç yaptım.
AI'ye bağlam sağlarken en önemli şey gerçek veridir.
Hata ayıklama, kodun yürütme akışını ve durumunu gerçek zamanlı olarak gözlemlemeyi sağladığı için, AI'nin sorunu doğru şekilde anlamasına ve çözüm önermesine büyük ölçüde yardımcı olur.

Geliştirmenin temel ilkelerine bağlı kalmaya çalıştım.
İleriye dönük planım şu: hata ayıklama yoluyla AI'nin sorunları kendi kendine çözmesini sağlayan araç 'MCP Debug Tools' ise,
bir sonraki adım, AI kendi başına kod yazarken doğru alışkanlıklarla kodlamasına yardımcı olacak bir araç geliştirmek.
Bunların hepsini bir araya getirerek doğru bir kod üretim pipeline'ı kurmak nihai hedeftir.

Bu aracın AI geliştirme yolculuğunuzda size büyük fayda sağlamasını umuyorum.
Tek kişilik bir geliştirici olarak çeşitli geri bildirimlere gerçekten ihtiyacım var.
Bu yazıyı, bug report, özellik önerisi ve kullanım deneyimi gibi konularda yardım almak için paylaşıyorum.

Teşekkür ederim.

Geri bildirim: [e-mail]