Предсказывает ошибки выполнения в коде JavaScript и TypeScript, помогая ИИ-агентам находить рискованные файлы и отлаживать потенциальные ошибки.
Также известен как SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
- Звёзды
- 2
- Инструменты
- 7
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- 0.9.0
- Последний коммит
- 27 сент. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое Predictive Debugger MCP?
Predictive Debugger — это MCP server. Предсказывает ошибки выполнения в коде JavaScript и TypeScript, помогая ИИ-агентам находить рискованные файлы и отлаживать потенциальные ошибки. Он предоставляет 7 инструментов, например scan_project, analyze_file, check_types.
Сводка сгенерирована из README проекта
О Predictive Debugger MCP server
Основная функция Predictive Debugger — выявление потенциальных ошибок выполнения в коде JavaScript и TypeScript. Он помогает ИИ-агентам, ранжируя рискованные файлы, отслеживая зависимости и проводя независимый аудит с помощью моделей, который включает указание конкретных строк и причин прогнозируемых ошибок. Этот инструмент предназначен для разработчиков, использующих Claude Code, Codex или GitHub Copilot CLI, так как он задействует существующие права доступа и лимиты использования этих установленных интерфейсов командной строки.
Пользователи могут интегрировать сервер в свой локальный рабочий процесс, используя npx для автоматического запуска пакета. Сервер предоставляет семь специализированных инструментов, таких как scan_project для оценки плотности рисков, check_types для диагностики компилятора TypeScript и analyze_logs для поиска аномалий в лог-файлах. Хотя статический анализ и построение карт зависимостей происходят локально, инструмент predict_failures отправляет исходный код и контекст подключенному провайдеру CLI для формирования вердиктов. Он поддерживает различные типы файлов, включая JSX и TSX, но не поддерживает компоненты Vue и Svelte.
Что вы можете с ним делать
- 1Поиск высокорискованных исходных файловПопросите вашего агента найти файлы в директории с исходным кодом, которые имеют наибольшую плотность потенциальных рисков.
- 2Отслеживание зависимостей кодаЗапросите карту импортов и связанных тестовых файлов, чтобы понять, как конкретный модуль взаимодействует с остальной частью проекта.
- 3Обнаружение ошибок выполнения с помощью ИИПоручите агенту провести независимый аудит с помощью модели, чтобы точно определить строки кода, которые с большой вероятностью вызовут сбои.
- 4Анализ логов приложенияДайте агенту команду просканировать лог-файлы на наличие необычных записей или критических аномалий.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Как установить Predictive Debugger MCP
Форматы проверены 10 ноя 2026Установка Predictive Debugger MCP в Claude Code
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerУстановка Predictive Debugger MCP в Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Установка Predictive Debugger MCP в VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Установка Predictive Debugger MCP в Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Установка Predictive Debugger MCP в Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Установка Predictive Debugger MCP в Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Инструменты Predictive Debugger MCP 7
Определено из READMEscan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Прошло наши автоматизированные проверки. Это не аудит безопасности: изучите код и предоставьте серверу минимально необходимый доступ. Как работают проверки
- Связанный и доступный исходный репозиторийspeedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникpredictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗Пройдено
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)No build attestation published for this releaseНе проверялось
- Open source лицензия (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетNo popular package one edit away from predictive-debuggerПройдено
- Нет критических уязвимостей в пакете и зависимостях1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Пройдено
- Нет скрытых инструкций для модели7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыNo tool named like delete, drop or execПройдено
- Удалённый endpoint отвечает на MCP handshakeНе проверялось
README
Открыть на 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.
Вопросы о Predictive Debugger MCP
Как добавить Predictive Debugger MCP в Claude Code?
Выполните claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger в терминале. Добавьте --scope user, чтобы сервер был доступен во всех проектах.
Как добавить Predictive Debugger MCP в Cursor?
Откройте ~/.cursor/mcp.json и добавьте сервер в mcpServers, используя конфигурацию Cursor из раздела установки выше.
Какие инструменты предоставляет Predictive Debugger MCP?
Он предоставляет 7 инструментов, включая scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logs.
Нужен ли мне отдельный API-ключ для предсказаний модели?
Нет, сервер использует доступ к модели и лимиты использования вашего уже установленного CLI, такого как Claude Code, Codex или GitHub Copilot CLI.
Какие языки программирования поддерживаются?
Сервер поддерживает JavaScript и TypeScript, включая JSX, TSX и декораторы, однако однофайловые компоненты Vue и Svelte не поддерживаются.
Как сервер обеспечивает конфиденциальность и работу с данными?
Статический анализ, построение карт зависимостей и анализ логов выполняются локально. Только инструмент predict_failures отправляет исходный код и контекст зависимостей провайдеру модели вашего CLI.