Predice fallos en tiempo de ejecución en código JavaScript y TypeScript para ayudar a los agentes de programación a identificar archivos de riesgo y depurar errores potenciales.
También conocido como SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
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- Última versión
- 0.9.0
- Último commit
- 27 sept 2026
- Licencia
- MIT
¿Qué es Predictive Debugger MCP?
Predictive Debugger es un MCP server. Predice fallos en tiempo de ejecución en código JavaScript y TypeScript para ayudar a los agentes de programación a identificar archivos de riesgo y depurar errores potenciales. Expone 7 herramientas, como scan_project, analyze_file, check_types.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de Predictive Debugger
La función principal de Predictive Debugger es identificar posibles fallos en tiempo de ejecución en código JavaScript y TypeScript. Ayuda a los agentes de programación clasificando archivos de riesgo, rastreando dependencias y proporcionando revisiones de modelos independientes que incluyen números de línea específicos y los motivos de los errores predichos. Esta herramienta está diseñada para desarrolladores que utilizan Claude Code, Codex o GitHub Copilot CLI, ya que utiliza el acceso al modelo y los permisos de uso existentes de esas interfaces de línea de comandos instaladas.
Los usuarios pueden integrar el servidor en su flujo de trabajo local usando npx para ejecutar el paquete automáticamente. El servidor ofrece siete herramientas especializadas, como scan_project para clasificar la densidad de riesgo, check_types para diagnósticos del compilador de TypeScript y analyze_logs para encontrar anomalías en archivos de log. Mientras que el análisis estático y el mapeo de dependencias ocurren localmente, la herramienta predict_failures envía el código fuente y el contexto al proveedor de la CLI conectada para generar los veredictos. Es compatible con varios tipos de archivos, incluidos JSX y TSX, aunque excluye componentes de Vue y Svelte.
Qué puedes hacer con él
- 1Identificar archivos fuente de alto riesgoPide a tu agente que encuentre qué archivos en tu directorio de origen tienen la mayor densidad de riesgos potenciales.
- 2Rastrear dependencias de códigoSolicita un mapa de imports y archivos de prueba conectados para entender cómo interactúa un módulo específico con el resto del proyecto.
- 3Detectar errores en tiempo de ejecución con IAHaz que un agente realice una revisión de modelo independiente para localizar líneas de código específicas con alta probabilidad de causar fallos.
- 4Analizar logs de la aplicaciónInstruye a un agente para que escanee archivos de log en busca de entradas inusuales o anomalías de alta severidad.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar Predictive Debugger MCP
Formatos verificados el 10 nov 2026Instalar Predictive Debugger MCP en Claude Code
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerInstalar Predictive Debugger MCP en Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Instalar Predictive Debugger MCP en VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Instalar Predictive Debugger MCP en Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Instalar Predictive Debugger MCP en Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Instalar Predictive Debugger MCP en Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Herramientas de Predictive Debugger MCP 7
Detectado desde el READMEscan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
Verificaciones automáticas
Ejecutado 14 nov 2026Informe completo →Pasó nuestras verificaciones automáticas. Esto no es una auditoría de seguridad: lee el código y dale al servidor el acceso más limitado que necesite. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesiblespeedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Aprobado
- El paquete cita este repositorio como fuentepredictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗Aprobado
- Procedencia de la compilación (atestación Sigstore)No build attestation published for this releaseNo verificado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo popular package one edit away from predictive-debuggerAprobado
- Sin avisos críticos en el paquete ni en sus dependencias1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Aprobado
- Sin instrucciones ocultas para el modelo7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo tool named like delete, drop or execAprobado
- El endpoint remoto responde al handshake MCPNo verificado
README
Ver en GitHubPredictive Debugger
Website and docs: predictivedebugger.dev
MCP server for finding likely runtime failures in JavaScript and TypeScript. Seven tools help your coding agent check types, rank risky files, trace dependencies, inspect logs and get an independent model review with a line number and reason.
Uses the Claude Code, Codex or GitHub Copilot CLI you already have installed. Prediction calls use that CLI's model access and usage allowance. No separate API key is needed. Your provider's terms apply to those calls; check them before use, especially on a Claude subscription. See Provider terms.
Setup
Requires Node.js 22 or later. For model predictions, install and sign in to at least one supported CLI. Python 3 is optional for log analysis.
1. Add the MCP server
Choose your agent below. npx downloads and runs the package automatically.
Run in your project on macOS, Linux or WSL:
claude mcp add --scope project predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest
On native Windows, from PowerShell:
claude mcp add --scope project predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest
Use --scope user to make it available in every project.
For a user-level setup on macOS, Linux or WSL:
codex mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger@latest
On native Windows, from PowerShell:
codex mcp add predictive-debugger -- cmd /d /c npx -y predictive-debugger@latest
For project-only setup or a longer startup timeout, see Codex configuration.
Add to .mcp.json in your project:
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "predictive-debugger@latest"],
"tools": ["*"]
}
}
}
On native Windows, use "command": "cmd" and
"args": ["/d", "/c", "npx", "-y", "predictive-debugger@latest"].
For every project, see Copilot user-level setup.
2. Check the connection
Restart your agent and check /mcp for predictive-debugger and its seven tools.
To check that the package downloads and print its version:
npx -y predictive-debugger@latest --version
Running without --version starts a stdio server that waits for your agent's
messages. See setup help for local builds and troubleshooting.
3. Ask your agent about the code
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.
Tools
| Tool | What it does | Model call |
|---|---|---|
scan_project |
Rank source files by risk density. Excludes tests by default. | No |
analyze_file |
Return complexity metrics, risk scores and contributing signals. | No |
check_types |
Return selected files' TypeScript compiler diagnostics using local project settings. | No |
map_dependencies |
Find imports, reverse imports and connected test files, with source-line evidence. | No |
analyze_logs |
Return log anomalies, ranked by severity and unusual wording. | No |
predict_failures |
Get an independent model verdict with a line number, reason and confidence. Supports batches. | Yes |
list_providers |
Check which supported CLIs are installed and their sign-in status. | No |
Start with scan_project and check_types, then read the files they highlight. Use
map_dependencies to find related files and predict_failures when you want a
second opinion. Pass several paths as files so small files share bounded model
calls and avoid repeating the CLI context for every file.
See the tool reference for parameters, result fields and limits.
The server's MCP instructions ask agents to check code they wrote in the current session from a fresh context. The routing depends on file count:
| Change | Requested check |
|---|---|
| One file, including a feature contained in one file | A fresh predict_failures call |
| Several files | A sub-agent scoped to the changed files and intended behavior, where the host supports it |
| Mechanical correction with one clear answer | Neither check required |
Grouped predictions retain per-file verdicts. They do not verify a feature's requirements. The benefit of the sub-agent rule has not been measured.
Privacy and limits
- Static analysis, dependency maps and log analysis run locally.
predict_failuressends source and bounded dependency context to your CLI's model provider. SetcalleeContext: falseto omit dependency context. - Credentials stay with the CLI. MCP tools can read paths the server process can access; project-scoped setup does not restrict file access. See the security model.
- JavaScript and TypeScript are supported, including JSX, TSX and decorators. Vue and Svelte single-file components are not supported. Files above 4 MB are rejected; large predictions may cover only selected declarations.
- Risk scores and predictions can be wrong. The benchmarks use development cases and do not establish accuracy on arbitrary repositories.
- Manually verified on Windows. CI covers Windows, macOS and Linux on Node 22 and 24; real CLI installations on macOS and Linux have not been manually verified.
VS Code preview
An unfinished extension can show findings in the Problems panel. It requires a local build and is not available on the Marketplace or as a prebuilt VSIX. See trying the extension.
Documentation
- predictivedebugger.dev: website, quickstart and guides.
- Advanced setup: provider login, project scope, updates and local builds.
- Tool reference: parameters, prediction results, dependency context and scoring.
- VS Code preview: development host, commands and settings.
- Benchmarks and method.
- Development and contributing. Bug reports are welcome; code contributions are not open yet.
- Security policy. Report vulnerabilities privately.
License
MIT.
Preguntas sobre Predictive Debugger MCP
¿Cómo agrego Predictive Debugger MCP a Claude Code?
Ejecuta claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger en tu terminal. Añade --scope user para que esté disponible en todos los proyectos.
¿Cómo agrego Predictive Debugger MCP a Cursor?
Abre ~/.cursor/mcp.json y añade el servidor en mcpServers, usando la configuración de Cursor que se muestra en la sección de instalación de arriba.
¿Qué herramientas proporciona Predictive Debugger MCP?
Expone 7 herramientas, incluidas scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logs.
¿Necesito una clave de API aparte para las predicciones del modelo?
No, el servidor utiliza el acceso al modelo y el permiso de uso de tu CLI ya instalado, como Claude Code, Codex o GitHub Copilot CLI.
¿Qué lenguajes de programación son compatibles?
El servidor es compatible con JavaScript y TypeScript, incluyendo JSX, TSX y decoradores, aunque no es compatible con componentes de archivo único de Vue y Svelte.
¿Cómo gestiona el servidor la privacidad y los datos?
El análisis estático, los mapas de dependencias y el análisis de logs se realizan localmente. Solo la herramienta predict_failures envía el contexto de las fuentes y dependencias al proveedor del modelo de tu CLI.