Prédit les erreurs d'exécution dans le code JavaScript et TypeScript pour aider les agents de codage à identifier les fichiers à risque et à déboguer les erreurs potentielles.
Aussi connu sous SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
- Étoiles
- 2
- Outils
- 7
- Téléchargements, 30 jours
- —
- Dernière version
- 0.9.0
- Dernier commit
- 27 sept. 2026
- Licence
- MIT
Qu'est-ce que Predictive Debugger MCP ?
Predictive Debugger est un serveur MCP. Prédit les erreurs d'exécution dans le code JavaScript et TypeScript pour aider les agents de codage à identifier les fichiers à risque et à déboguer les erreurs potentielles. Il expose 7 outils, comme scan_project, analyze_file, check_types.
Résumé généré à partir du README du projet
À propos du MCP server Predictive Debugger
L'identification des erreurs d'exécution potentielles dans le code JavaScript et TypeScript est la fonction principale de Predictive Debugger. Il assiste les agents de codage en classant les fichiers à risque, en traçant les dépendances et en fournissant des révisions de modèles indépendantes incluant les numéros de ligne spécifiques et les raisons des erreurs prédites. Cet outil est conçu pour les développeurs utilisant Claude Code, Codex ou GitHub Copilot CLI, car il utilise les autorisations d'accès et d'utilisation existantes de ces interfaces en ligne de commande installées.
Les utilisateurs peuvent intégrer le serveur dans leur flux de travail local en utilisant npx pour exécuter le package automatiquement. Le serveur propose sept outils spécialisés, tels que scan_project pour classer la densité de risque, check_types pour les diagnostics du compilateur TypeScript, et analyze_logs pour trouver des anomalies dans les fichiers de logs. Bien que l'analyse statique et la cartographie des dépendances s'effectuent localement, l'outil predict_failures envoie le code source et le contexte au fournisseur de la CLI connectée pour générer des verdicts. Il prend en charge divers types de fichiers, notamment JSX et TSX, mais exclut les composants Vue et Svelte.
Ce que vous pouvez faire avec
- 1Identifier les fichiers sources à haut risqueDemandez à votre agent de trouver quels fichiers de votre répertoire source présentent la densité la plus élevée de risques potentiels.
- 2Tracer les dépendances du codeDemandez une carte des imports et des fichiers de test connectés pour comprendre comment un module spécifique interagit avec le reste du projet.
- 3Détecter les erreurs d'exécution avec l'IADemandez à un agent d'effectuer une révision de modèle indépendante pour identifier précisément les lignes de code susceptibles de provoquer des défaillances.
- 4Analyser les logs de l'applicationDonnez instruction à un agent de scanner les fichiers de logs pour détecter des entrées inhabituelles ou des anomalies de haute sévérité.
Extrait du README du projet. Chaque cas d'utilisation est vérifié par rapport à une citation du document.
Comment installer Predictive Debugger MCP
Formats vérifiés le 10 nov. 2026Installer Predictive Debugger MCP dans Claude Code
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerInstaller Predictive Debugger MCP dans Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Installer Predictive Debugger MCP dans VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Installer Predictive Debugger MCP dans Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Installer Predictive Debugger MCP dans Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Installer Predictive Debugger MCP dans Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Outils MCP Predictive Debugger 7
Détectés depuis le READMEscan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
Vérifications automatisées
Exécuté le 14 nov. 2026Rapport complet →A passé nos vérifications automatisées. Il ne s'agit pas d'un audit de sécurité : lisez le code et donnez au serveur l'accès le plus restreint dont il a besoin. Fonctionnement des vérifications
- Dépôt source lié et accessiblespeedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Réussi
- Le paquet cite ce dépôt comme sourcepredictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗Réussi
- Provenance du build (attestation Sigstore)No build attestation published for this releaseNon vérifié
- Licence open source (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Réussi
- Commit ou version publiée au cours de l'année écouléeLast commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Réussi
- OpenSSF ScorecardNon vérifié
- Nom du package non proche d'un package populaireNo popular package one edit away from predictive-debuggerRéussi
- Aucun avis critique dans le paquet ni ses dépendances1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Réussi
- Aucune instruction cachée destinée au modèle7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersRéussi
- Les outils destructifs sont étiquetésNo tool named like delete, drop or execRéussi
- L'endpoint distant répond au handshake MCPNon vérifié
README
Voir sur 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.
Questions sur Predictive Debugger MCP
Comment ajouter Predictive Debugger MCP à Claude Code ?
Exécutez claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger dans votre terminal. Ajoutez --scope user pour le rendre disponible dans tous les projets.
Comment ajouter Predictive Debugger MCP à Cursor ?
Ouvrez ~/.cursor/mcp.json et ajoutez le serveur sous mcpServers, avec la configuration Cursor indiquée dans la section d'installation ci-dessus.
Quels outils Predictive Debugger MCP fournit-il ?
Il expose 7 outils, dont scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logs.
Ai-je besoin d'une clé API distincte pour les prédictions du modèle ?
Non, le serveur utilise les autorisations d'accès et d'utilisation du modèle de votre CLI déjà installée, telle que Claude Code, Codex ou GitHub Copilot CLI.
Quels langages de programmation sont pris en charge ?
Le serveur prend en charge JavaScript et TypeScript, y compris JSX, TSX et les décorateurs, bien que les composants à fichier unique Vue et Svelte ne soient pas supportés.
Comment le serveur gère-t-il la confidentialité et les données ?
L'analyse statique, les cartes de dépendances et l'analyse des logs sont effectuées localement. Seul l'outil predict_failures envoie le contexte de la source et des dépendances au fournisseur de modèle de votre CLI.