WinDbg MCP

एक MCP (Model Context Protocol) सर्वर जो प्रत्येक pybag Windows डीबगर फ़ंक्शन को मूल MCP टूल के रूप में उजागर करता है। यह किसी भी MCP-संगत क्लाइंट (Claude Desktop, Claude Code, Cowork, OpenAI Codex CLI, Cursor, और कस्टम एजेंट) को यूज़र-मोड प्रक्रियाओं, कर्नेल सत्रों और क्रैश डंप विश्लेषण पर पूर्ण नियंत्रण देता है — सभी टाइप किए गए टूल कॉल और संरचित JSON प्रतिक्रियाओं के माध्यम से।

---

आवश्यकताएँ

• केवल Windows — pybag को Microsoft Debugging Tools for Windows की आवश्यकता है
• Python 3.10+
• Microsoft Debugging Tools for Windows (Windows SDK का हिस्सा)

---

स्थापना

1. रिपॉजिटरी को क्लोन करें```bat

git clone https://github.com/your-username/windbg-mcp.git cd windbg-mcp

### 2. Python निर्भरताएँ स्थापित करें```bat
pip install pybag mcp

3. माइक्रोसॉफ्ट डिबगिंग टूल्स इंस्टॉल करें

विंडोज SDK डाउनलोड करें और सेटअप के दौरान डिबगिंग टूल्स फॉर विंडोज चुनें: https://developer.microsoft.com/en-us/windows/downloads/windows-sdk/

---

LLM IDE और क्लाइंट से कनेक्ट करना

सर्वर एक स्थानीय stdio प्रक्रिया के रूप में चलता है। नीचे दिए गए सभी क्लाइंट इसे उसी तरह लॉन्च करते हैं — python <path-to>/windbg_mcp.py — लेकिन प्रत्येक का अपना कॉन्फ़िगरेशन फॉर्मेट होता है।

---

क्लॉड डेस्कटॉप

क्लॉड डेस्कटॉप कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल संपादित करें और windbg-mcp एंट्री जोड़ें:

कॉन्फ़िग फ़ाइल स्थान:

• विंडोज: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json````json { "mcpServers": { "windbg-mcp": { "command": "python", "args": ["C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"] } } }

Restart Claude Desktop. All 55 debugger tools will appear automatically.

---

### Claude Code (CLI)

सर्वर को पंजीकृत करने के लिए निम्नलिखित कमांड को एक बार चलाएँ। Claude Code इस प्रविष्टि को अपने स्वयं के MCP कॉन्फ़िग में संग्रहीत करता है और बाद के प्रत्येक सत्र में उपकरणों को उपलब्ध कराता है।```bash
claude mcp add windbg-mcp python C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py

सर्वर को पंजीकृत करने की पुष्टि करने के लिए:```bash claude mcp list

बाद में हटाने के लिए:```bash
claude mcp remove windbg-mcp

---

Claude Cowork

WinDbg MCP को Cowork में जोड़ने के दो तरीके हैं: JSON कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से (त्वरित) या इसे .mcpb प्लगइन बंडल के रूप में स्थापित करके (पोर्टेबल, साझा करने योग्य)।

विकल्प A — JSON कॉन्फ़िगरेशन

1. Claude डेस्कटॉप ऐप खोलें और सेटिंग्स → MCP सर्वर पर जाएं।
2. Add Server पर क्लिक करें और निम्नलिखित चिपकाएँ:```json { "windbg-mcp": { "command": "python", "args": ["C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"] } }

3. Cowork को सहेजें और पुनरारंभ करें। उपकरण आपके अगले सत्र में उपलब्ध होंगे।

#### विकल्प B — एक `.mcpb` प्लगइन बंडल के रूप में स्थापित करें

एक `.mcpb` फ़ाइल प्लगइन निर्देशिका का एक ज़िप आर्काइव है जिसे Cowork सीधे
स्थापित कर सकता है। यह अनुशंसित तरीका है जब सर्वर को किसी टीम या
विभिन्न मशीनों के साथ साझा किया जा रहा हो।

**चरण 1 — `.mcpb` फ़ाइल बनाएँ**

क्लोन किए गए रिपॉजिटरी के रूट से, चलाएँ:```bat
powershell -Command "Compress-Archive -Path '.\*' -DestinationPath 'windbg-mcp.zip'; Rename-Item 'windbg-mcp.zip' 'windbg-mcp.mcpb'"

यह वर्तमान निर्देशिका में windbg-mcp.mcpb बनाता है, जिसमें windbg_mcp.py, manifest.json, और किसी भी अन्य प्रोजेक्ट फ़ाइलों को बंडल किया जाता है।

चरण 2 — Cowork में स्थापित करें

1. Claude डेस्कटॉप ऐप खोलें।
2. सेटिंग्स → प्लगइन्स (या एक्सटेंशन) पर जाएं।
3. प्लगइन स्थापित करें पर क्लिक करें और windbg-mcp.mcpb चुनें।
4. Cowork बंडल से manifest.json पढ़ता है, MCP सर्वर को पंजीकृत करता है, और सभी उपकरणों को तुरंत उपलब्ध कराता है — किसी मैन्युअल पथ कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

इस रिपॉजिटरी में बंडल किया गया manifest.json पहले से ही सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है:```json { "manifest_version": "0.2", "name": "windbg-mcp", "version": "1.0.0", "description": "WinDbg MCP — full Windows debugger control via MCP tools", "server": { "type": "python", "entry_point": "windbg_mcp.py", "mcp_config": { "command": "python", "args": ["${__dirname}/windbg_mcp.py"] } } }

`${__dirname}` स्थापना के समय उस निर्देशिका में हल किया जाता है जहाँ Cowork ने बंडल को अनपैक किया, इसलिए आपको किसी भी पथ को हार्ड-कोड करने की आवश्यकता नहीं है।

---

### OpenAI Codex CLI

सर्वर को अपनी Codex CLI कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में जोड़ें। फ़ाइल आमतौर पर `~/.codex/config.json` (Linux/macOS) या `%USERPROFILE%\.codex\config.json` (Windows) पर स्थित होती है।```json
{
  "mcpServers": {
    "windbg-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\windbg-mcp\\windbg_mcp.py"]
    }
  }
}

एक बार सहेजने के बाद, एक नया Codex सत्र शुरू करें। WinDbg उपकरण मॉडल द्वारा कॉल करने के लिए उपलब्ध होंगे।

---

Cursor

1. Cursor → Preferences → Cursor Settings खोलें।
2. MCP टैब पर जाएं।
3. Add new global MCP server पर क्लिक करें और इस कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करें:```json { "windbg-mcp": { "command": "python", "args": ["C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"] } }

4. सहेजें। कर्सर अपने अगले Composer सत्र में सर्वर से कनेक्ट हो जाएगा।

---

### Continue.dev

अपने `~/.continue/config.json` में निम्नलिखित जोड़ें (या कार्यक्षेत्र-स्तरीय
`.continue/config.json` में):```json
{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "type": "stdio",
          "command": "python",
          "args": ["C:\\path\\to\\windbg-mcp\\windbg_mcp.py"]
        }
      }
    ]
  }
}

Continue एक्सटेंशन को पुनः लोड करें। 55 डीबगर उपकरण टूल सूची में दिखाई देंगे।

---

कस्टम एजेंट और MCP SDK

यदि आप अपना स्वयं का एजेंट या ऑटोमेशन पाइपलाइन बना रहे हैं, तो मानक MCP stdio ट्रांसपोर्ट पर WinDbg MCP से कनेक्ट करें। सर्वर stdin/stdout पर JSON-RPC 2.0 बोलता है।

Python (mcp SDK का उपयोग करते हुए)```python

import asyncio from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client

server_params = StdioServerParameters( command="python", args=[r"C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"], )

async def main(): async with stdio_client(server_params) as (read, write): async with ClientSession(read, write) as session: await session.initialize()

        # List all available tools
        tools = await session.list_tools()
        print([t.name for t in tools.tools])

        # Load a crash dump
        result = await session.call_tool(
            "load_dump",
            arguments={"path": r"C:\crashes\crash.dmp"},
        )
        print(result.content)

        # Read 64 bytes at RSP
        result = await session.call_tool(
            "read_mem",
            arguments={"addr": "0x00000000001FF000", "size": 64},
        )
        print(result.content)

asyncio.run(main())

#### TypeScript / Node.js (`@modelcontextprotocol/sdk` पैकेज का उपयोग करते हुए)```typescript
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "python",
  args: ["C:\\path\\to\\windbg-mcp\\windbg_mcp.py"],
});

const client = new Client({ name: "my-agent", version: "1.0.0" }, {});
await client.connect(transport);

// Call a tool
const result = await client.callTool({
  name: "load_dump",
  arguments: { path: "C:\\crashes\\crash.dmp" },
});
console.log(result.content);

await client.close();

LangChain / LangGraph```python

from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client

server_params = StdioServerParameters( command="python", args=[r"C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"], )