Predictive Debugger

本地服务

predictivedebugger.dev开发工具25 周前更新

关于 Predictive Debugger

Predictive Debugger 是供编码 Agent 使用的 MCP 服务，用于发现 JavaScript 和 TypeScript 中可能出现的运行时故障。它结合本地静态与项目分析，并可通过受支持的 CLI 调用模型复核，无需单独的 API 密钥。

主要功能

01按风险排列文件
02检查 TypeScript 诊断信息
03映射导入关系和相关测试
04分析日志异常
05请求模型预测故障
06检查受支持的 CLI 状态

适用场景

01确定代码审查的优先文件
02追踪变更文件周边的依赖
03发布前检查潜在运行时故障
04查找应用日志中的异常条目

MCP 相关

向 MCP 客户端提供七种分析工具，包括静态检查和基于模型的预测。预测请求使用已安装的 Claude Code、Codex 或 GitHub Copilot CLI 及其模型访问权限。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "speedosdk-predictive-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "predictive-debugger"
      ]
    }
  }
}

启动命令npx -y predictive-debugger

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

npmpredictive-debugger0.9.0stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数	类型	必填	说明
files	array	是	同一项目中的最多 20 个文件的绝对路径
project	string	否	显式指定 tsconfig.json／jsconfig.json 路径；否则自动发现

详细介绍

预测式调试器

网站和文档：predictivedebugger.dev

用于查找 JavaScript 和 TypeScript 中潜在运行时故障的 MCP 服务。七种工具可帮助你的编码 Agent 检查类型、评估文件风险、追踪依赖关系、检查日志，并通过行号和原因获取独立的模型审查。

使用你已安装的 Claude Code、Codex 或 GitHub Copilot CLI。预测调用使用相应 CLI 的模型访问权限和用量额度。无需单独的 API 密钥。这些调用适用你所用服务提供商的条款；使用前请先查看，尤其是在使用 Claude 订阅时。请参阅服务提供商条款。

设置

需要 Node.js 22 或更高版本。如需进行模型预测，请安装并登录至少一个受支持的 CLI。日志分析可选用 Python 3。

1. 添加 MCP 服务

选择下方的 Agent。npx 会自动下载并运行软件包。

Claude Code

在 macOS、Linux 或 WSL 上的项目中运行：

claude mcp add --scope project predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest

在原生 Windows 上，通过 PowerShell 运行：

claude mcp add --scope project predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest

使用 --scope user 可让所有项目都能使用。

Codex

在 macOS、Linux 或 WSL 上进行用户级设置：

codex mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest

在原生 Windows 上，通过 PowerShell 运行：

codex mcp add predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest

如需仅针对项目进行设置或延长启动超时时间，请参阅 Codex 配置。

GitHub Copilot CLI

将以下内容添加到项目中的 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "predictive-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "predictive-debugger@latest"],
      "tools": ["*"]
    }
  }
}

在原生 Windows 上，请使用 "command": "cmd" 和 "args": ["/d", "/c", "npx", "-y", "predictive-debugger@latest"]。

如需对所有项目生效，请参阅 Copilot 用户级设置。

2. 检查连接

重启 Agent，并在 /mcp 中确认 predictive-debugger 及其七种工具。如需确认软件包能否下载并显示其版本：

npx -y predictive-debugger@latest --version

不带 --version 运行时，会启动 stdio 服务并等待 Agent 的消息。有关本地构建和故障排除，请参阅设置帮助。

3. 询问 Agent 有关代码的问题

Use Predictive Debugger to find the riskiest files in src/.
Show the imports and tests connected to src/services/orders.ts.
Check src/services/orders.ts for likely runtime failures.
Find unusual entries in logs/app.log.

工具

工具	功能	模型调用
`scan_project`	按风险密度对源文件排序。默认排除测试文件。	否
`analyze_file`	返回复杂度指标、风险评分和相关信号。	否
`check_types`	使用本地项目设置返回所选文件的 TypeScript 编译器诊断信息。	否
`map_dependencies`	查找导入、反向导入和相关测试文件，并提供源代码行证据。	否
`analyze_logs`	返回日志异常，并按严重程度和异常措辞排序。	否
`predict_failures`	获取独立的模型判断，包括行号、原因和置信度。支持批量处理。	是
`list_providers`	检查已安装的受支持 CLI 及其登录状态。	否

首先运行 scan_project 和 check_types，然后阅读它们标出的文件。使用 map_dependencies 查找相关文件；需要第二种意见时，使用 predict_failures。将多个路径作为 files 传入，这样较小的文件就能共用有界的模型调用，并避免为每个文件重复传递 CLI 上下文。

参数、结果字段和限制详见工具参考。

服务如何要求 Agent 验证新代码

服务的 MCP 指令会要求 Agent 在全新的上下文中检查其在当前会话里编写的代码。路由方式取决于文件数量：

变更	要求的检查
一个文件，包括仅包含在单个文件中的功能	在全新上下文中调用 `predict_failures`
多个文件	如果宿主支持，则使用一个限定于已更改文件及其预期行为的子 Agent
只有一个明确答案的机械性修正	无需进行上述检查

分组预测会保留每个文件各自的判断，但不会验证功能需求。子 Agent 规则的益处尚未经过测量。

隐私与限制

静态分析、依赖映射和日志分析均在本地运行。predict_failures 会将源代码和有界的依赖上下文发送给 CLI 的模型提供方。设置 calleeContext: false 可省略依赖上下文。
凭据保留在 CLI 中。MCP 工具可以读取服务进程能够访问的路径；项目级设置不会限制文件访问。详见安全模型。
支持 JavaScript 和 TypeScript，包括 JSX、TSX 和装饰器。不支持 Vue 和 Svelte 单文件组件。超过 4 MB 的文件会被拒绝；大型预测可能只涵盖所选声明。
风险评分和预测可能有误。基准测试使用的是开发用例，不能证明其在任意代码仓库中的准确性。
已在 Windows 上手动验证。CI 会在 Node 22 和 24 上覆盖 Windows、macOS 和 Linux；尚未在 macOS 和 Linux 上手动验证真实 CLI 安装。