JavaScriptおよびTypeScriptコードの実行時エラーを予測し、コーディングエージェントがリスクの高いファイルや潜在的なエラーを特定してデバッグするのを支援します。
別名 SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
- スター
- 2
- ツール
- 7
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- 0.9.0
- 最終コミット
- 2026年9月27日
- ライセンス
- MIT
Predictive Debugger MCPとは
Predictive DebuggerはMCPサーバーです。 JavaScriptおよびTypeScriptコードの実行時エラーを予測し、コーディングエージェントがリスクの高いファイルや潜在的なエラーを特定してデバッグするのを支援します。. 7個のツールを提供しており、scan_project, analyze_file, check_typesなどがあります。
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Predictive Debugger MCP server について
Predictive Debuggerの主な機能は、JavaScriptおよびTypeScriptコードにおける潜在的な実行時エラーを特定することです。リスクの高いファイルのランキング、依存関係の追跡、および予測されるエラーの具体的な行番号と理由を含む独立したモデルレビューを提供することで、コーディングエージェントを支援します。このツールは、インストール済みのコマンドラインインターフェースの既存のモデルアクセス権限と使用枠を利用するため、Claude Code、Codex、またはGitHub Copilot CLIを使用する開発者向けに設計されています。
ユーザーはnpxを使用してパッケージを自動実行し、サーバーをローカルのワークフローに統合できます。サーバーは、リスク密度のランキングを行うscan_project、TypeScriptコンパイラの診断を行うcheck_types、ログファイル内の異常を見つけるanalyze_logsなど、7つの特化したツールを提供します。静的解析と依存関係のマッピングはローカルで行われますが、predict_failuresツールは、判定を生成するためにソースコードとコンテキストを接続されたCLIプロバイダーに送信します。JSXやTSXを含むさまざまなファイル形式をサポートしていますが、VueおよびSvelteコンポーネントは除外されます。
できること
- 1リスクの高いソースファイルの特定ソースディレクトリ内のどのファイルに潜在的なリスクが最も集中しているかをエージェントに探させます。
- 2コードの依存関係の追跡特定のモジュールがプロジェクトの他の部分とどのように相互作用しているかを理解するために、インポート関係や関連するテストファイルのマップをリクエストします。
- 3AIによる実行時エラーの検出エージェントに独立したモデルレビューを実行させ、エラーを引き起こす可能性が高い特定のコード行を特定させます。
- 4アプリケーションログの分析エージェントにログファイルをスキャンさせ、異常なエントリや高深刻度の異常を検出させます。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
Predictive Debugger MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Claude CodeにPredictive Debugger MCPをインストール
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerCursorにPredictive Debugger MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}VS CodeにPredictive Debugger MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Claude DesktopにPredictive Debugger MCPをインストール
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}CodexにPredictive Debugger MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Gemini CLIにPredictive Debugger MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCPツール 7
READMEから検出scan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
自動チェック
実行日 2026年11月14日詳細レポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能speedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして示しているpredictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗合格
- ビルドの来歴(Sigstore 証明)No build attestation published for this release未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from predictive-debugger合格
- パッケージと依存関係に重大なアドバイザリがない1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
- モデルへの隠れた指示がない7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされているNo tool named like delete, drop or exec合格
- リモート endpoint が MCP ハンドシェイクに応答する未チェック
README
GitHubで見るPredictive 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.
Predictive Debugger MCPのよくある質問
Predictive Debugger MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
Predictive Debugger MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
Predictive Debugger MCPが提供するツールは
7個のツールを提供しており、scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logsなどがあります。
モデルの予測に別途APIキーは必要ですか?
いいえ。このサーバーは、Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLIなど、すでにインストールされているCLIのモデルアクセス権限と使用枠を利用します。
サポートされているプログラミング言語は何ですか?
JavaScriptおよびTypeScriptをサポートしています。JSX、TSX、デコレータも含まれますが、VueおよびSvelteのシングルファイルコンポーネントはサポートされていません。
プライバシーとデータの扱いはどうなっていますか?
静的解析、依存関係マップ、ログ解析はローカルで実行されます。predict_failuresツールのみが、ソースコードと依存関係のコンテキストをCLIのモデルプロバイダーに送信します。