JavaScript 및 TypeScript 코드의 런타임 오류를 예측하여 코딩 에이전트가 위험한 파일을 식별하고 잠재적인 오류를 디버깅할 수 있도록 지원합니다.
다른 이름 SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
- 스타
- 2
- Tools
- 7
- 다운로드, 30일
- —
- 최신 버전
- 0.9.0
- 마지막 커밋
- 2026년 9월 27일
- 라이선스
- MIT
Predictive Debugger MCP란?
Predictive Debugger은(는) MCP server입니다. JavaScript 및 TypeScript 코드의 런타임 오류를 예측하여 코딩 에이전트가 위험한 파일을 식별하고 잠재적인 오류를 디버깅할 수 있도록 지원합니다. 7개 도구를 제공합니다. 예: scan_project, analyze_file, check_types.
프로젝트 README에서 생성된 요약
Predictive Debugger MCP server 정보
Predictive Debugger의 주요 기능은 JavaScript 및 TypeScript 코드에서 잠재적인 런타임 오류를 식별하는 것입니다. 위험한 파일의 순위를 매기고, 의존성을 추적하며, 예측된 오류의 구체적인 라인 번호와 이유를 포함한 독립적인 모델 리뷰를 제공하여 코딩 에이전트를 돕습니다. 이 도구는 설치된 명령줄 인터페이스의 기존 모델 액세스 및 사용 권한을 활용하므로 Claude Code, Codex 또는 GitHub Copilot CLI를 사용하는 개발자에게 적합합니다.
사용자는 npx를 사용하여 패키지를 자동으로 실행함으로써 서버를 로컬 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 서버는 위험 밀도 순위를 매기는 scan_project, TypeScript 컴파일러 진단을 위한 check_types, 로그 파일의 이상 징후를 찾는 analyze_logs 등 7가지 특화된 도구를 제공합니다. 정적 분석과 의존성 매핑은 로컬에서 이루어지지만, predict_failures 도구는 판정을 생성하기 위해 소스 코드와 컨텍스트를 연결된 CLI 제공자에게 전송합니다. JSX 및 TSX를 포함한 다양한 파일 형식을 지원하지만, Vue 및 Svelte 컴포넌트는 제외됩니다.
활용 사례
- 1고위험 소스 파일 식별에이전트에게 소스 디렉토리 내에서 잠재적 위험 밀도가 가장 높은 파일이 무엇인지 찾아달라고 요청하세요.
- 2코드 의존성 추적특정 모듈이 프로젝트의 나머지 부분과 어떻게 상호작용하는지 이해하기 위해 import 및 연결된 테스트 파일의 맵을 요청하세요.
- 3AI를 활용한 런타임 오류 탐지에이전트가 독립적인 모델 리뷰를 수행하여 오류를 일으킬 가능성이 높은 특정 코드 라인을 정확히 찾아내도록 하세요.
- 4애플리케이션 로그 분석에이전트에게 로그 파일에서 비정상적인 항목이나 심각도가 높은 이상 징후를 스캔하도록 지시하세요.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
Predictive Debugger MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Claude Code에 Predictive Debugger MCP 설치
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerCursor에 Predictive Debugger MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}VS Code에 Predictive Debugger MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Claude Desktop에 Predictive Debugger MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Codex에 Predictive Debugger MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Gemini CLI에 Predictive Debugger MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCP 도구 7
README에서 감지됨scan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
자동 검사
2026년 11월 14일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능speedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 지정predictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗통과
- 빌드 출처(Sigstore 증명)No build attestation published for this release검사되지 않음
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음No popular package one edit away from predictive-debugger통과
- 패키지와 의존성에 심각한 보안 권고 없음1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗통과
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨No tool named like delete, drop or exec통과
- 원격 endpoint가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Predictive 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 질문
Predictive Debugger MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
Predictive Debugger MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
Predictive Debugger MCP는 어떤 도구를 제공하나요?
7개 도구를 제공합니다. 예: scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logs.
모델 예측을 위해 별도의 API key가 필요한가요?
아니요, 이 서버는 Claude Code, Codex 또는 GitHub Copilot CLI와 같이 이미 설치된 CLI의 모델 액세스 및 사용 권한을 사용합니다.
지원되는 프로그래밍 언어는 무엇인가요?
JavaScript 및 TypeScript를 지원하며 JSX, TSX, 데코레이터가 포함됩니다. 단, Vue 및 Svelte 싱글 파일 컴포넌트는 지원하지 않습니다.
개인정보와 데이터는 어떻게 처리되나요?
정적 분석, 의존성 맵 및 로그 분석은 로컬에서 수행됩니다. predict_failures 도구만 소스 및 의존성 컨텍스트를 CLI의 모델 제공자에게 전송합니다.