WinDbg MCP

すべての pybag Windows デバッガー関数をネイティブ MCP ツールとして公開する MCP (Model Context Protocol) サーバーです。任意の MCP 互換クライアント (Claude Desktop、Claude Code、Cowork、OpenAI Codex CLI、Cursor、カスタムエージェント) に、ユーザーモードプロセス、カーネルセッション、クラッシュダンプ解析の完全な制御を、型付きツール呼び出しと構造化 JSON レスポンスを通じて提供します。

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必要条件

• Windows のみ — pybag には Microsoft Debugging Tools for Windows が必要です
• Python 3.10+
• Microsoft Debugging Tools for Windows (Windows SDK の一部)

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インストール

1. リポジトリをクローンする```bat

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

### 2. Pythonの依存関係をインストールする```bat
pip install pybag mcp

3. Microsoft Debugging Tools のインストール

Windows SDK をダウンロードし、セットアップ中に Debugging Tools for Windows を選択してください： https://developer.microsoft.com/en-us/windows/downloads/windows-sdk/

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LLM IDE およびクライアントへの接続

サーバーはローカルの stdio プロセスとして実行されます。以下のすべてのクライアントは同じ方法で起動します — python <path-to>/windbg_mcp.py — ただし、それぞれ独自の設定形式を持ちます。

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Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルを編集し、windbg-mcp エントリを追加します：

設定ファイルの場所：

• Windows: %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"] } } }

Claude Desktop を再起動してください。55 個のデバッガツールが自動的に表示されます。

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### Claude Code (CLI)

サーバーを登録するには、次のコマンドを一度実行してください。Claude Code はエントリを自身の MCP config に保存し、以降のセッションでツールを利用できるようにします。```bash
claude mcp add windbg-mcp python C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py

サーバーが登録されたことを確認するには：```bash claude mcp list

後で削除するには:```bash
claude mcp remove windbg-mcp

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Claude Cowork

CoworkにWinDbg MCPを追加する方法は2つあります：JSON設定（クイック）または.mcpbプラグインバンドル（ポータブル、共有可能）としてインストールする方法です。

Option A — JSON設定

1. Claudeデスクトップアプリを開き、Settings → MCP Servers に移動します。
2. Add Server をクリックし、以下を貼り付けます：```json { "windbg-mcp": { "command": "python", "args": ["C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"] } }

3. Coworkを保存して再起動します。ツールは次のセッションで利用できるようになります。

#### オプション B — `.mcpb` プラグインバンドルとしてインストール

`.mcpb` ファイルは、プラグインディレクトリの zip アーカイブであり、Cowork が直接インストールできます。これは、チームやマシン間でサーバーを共有する場合に推奨される方法です。

**ステップ 1 — `.mcpb` ファイルをビルドする**

クローンしたリポジトリのルートから、次を実行します：```bat
powershell -Command "Compress-Archive -Path '.\*' -DestinationPath 'windbg-mcp.zip'; Rename-Item 'windbg-mcp.zip' 'windbg-mcp.mcpb'"

これにより、現在のディレクトリに windbg-mcp.mcpb が作成され、windbg_mcp.py、manifest.json、およびその他のプロジェクトファイルがバンドルされます。

ステップ2 — Cowork にインストール

1. Claude デスクトップアプリを開きます。
2. 設定 → プラグイン（または 拡張機能）に移動します。
3. プラグインのインストール をクリックし、windbg-mcp.mcpb を選択します。
4. Cowork はバンドルから manifest.json を読み取り、MCP サーバーを登録し、すべてのツールをすぐに利用できるようにします。手動でのパス設定は不要です。

このリポジトリにバンドルされている manifest.json は、すでに正しく設定されています：```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}` はインストール時に、Cowork がバンドルを展開したディレクトリに解決されるため、パスをハードコードする必要はありません。

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### OpenAI Codex CLI

Codex CLI 設定ファイルにサーバーを追加してください。ファイルは通常、次の場所にあります:
`~/.codex/config.json` (Linux/macOS) または `%USERPROFILE%\.codex\config.json` (Windows)。```json
{
  "mcpServers": {
    "windbg-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\windbg-mcp\\windbg_mcp.py"]
    }
  }
}

保存後、新しいCodexセッションを開始します。WinDbgツールがモデルから呼び出せるようになります。

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Cursor

1. Cursor → Preferences → Cursor Settingsを開きます。
2. MCPタブに移動します。
3. Add new global MCP serverをクリックし、以下の設定を使用します：```json { "windbg-mcp": { "command": "python", "args": ["C:\path\to\windbg-mcp\windbg_mcp.py"] } }

4. 保存します。Cursor は次回の Composer セッションでサーバーに接続します。

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### Continue.dev

以下を `~/.continue/config.json` (またはワークスペースレベルの `.continue/config.json`) に追加します:```json
{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "type": "stdio",
          "command": "python",
          "args": ["C:\\path\\to\\windbg-mcp\\windbg_mcp.py"]
        }
      }
    ]
  }
}

Reload the Continue extension. The 55 debugger tools will appear in the tool list.

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Custom Agents and the MCP SDK

If you are building your own agent or automation pipeline, connect to WinDbg MCP over the standard MCP stdio transport. The server speaks JSON-RPC 2.0 over stdin/stdout.

Python (using the mcp SDK)```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` パッケージを使用)```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"], )

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

#### stdio 経由の直接 JSON-RPC (言語非依存)

サーバーは改行区切りの JSON-RPC 2.0 メッセージを介して通信します。プロセスの stdin に書き込み、stdout から読み取ることで、任意の言語から操作できます。```
→ {"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"my-client","version":"1.0"}}}
← {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{...},"serverInfo":{"name":"WinDbg MCP","version":"1.0.0"}}}

→ {"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"load_dump","arguments":{"path":"C:\\crashes\\crash.dmp"}}}
← {"jsonrpc":"2.0","id":2,"result":{"content":[{"type":"text","text":"{\"status\": \"ok\", ...}"}]}}

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利用可能なツール (全55)

セッション管理