JavaScript ve TypeScript kodlarındaki çalışma zamanı hatalarını tahmin ederek kodlama ajanlarının riskli dosyaları belirlemesine ve potansiyel hataları ayıklamasına yardımcı olur.
Ayrıca bilinen adı SpeedosDK/predictive-debugger, predictive-debugger
- Yıldızlar
- 2
- Araçlar
- 7
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- 0.9.0
- Son commit
- 27 Eyl 2026
- Lisans
- MIT
Predictive Debugger MCP nedir?
Predictive Debugger bir MCP sunucusudur. JavaScript ve TypeScript kodlarındaki çalışma zamanı hatalarını tahmin ederek kodlama ajanlarının riskli dosyaları belirlemesine ve potansiyel hataları ayıklamasına yardımcı olur. 7 araç sunar; örneğin scan_project, analyze_file, check_types.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
Predictive Debugger MCP sunucusu hakkında
Predictive Debugger'ın temel işlevi, JavaScript ve TypeScript kodlarındaki potansiyel çalışma zamanı hatalarını tespit etmektir. Riskli dosyaları sıralayarak, bağımlılıkları izleyerek ve tahmin edilen hataların nedenlerini ve belirli satır numaralarını içeren bağımsız model incelemeleri sunarak kodlama ajanlarına yardımcı olur. Bu araç, yüklü olan komut satırı arayüzlerinin mevcut model erişimini ve kullanım limitlerini kullandığı için Claude Code, Codex veya GitHub Copilot CLI kullanan geliştiriciler için tasarlanmıştır.
Kullanıcılar, paketi otomatik olarak çalıştırmak için npx kullanarak sunucuyu yerel iş akışlarına entegre edebilirler. Sunucu; risk yoğunluğunu sıralamak için scan_project, TypeScript derleyici teşhisleri için check_types ve log dosyalarındaki anomalileri bulmak için analyze_logs gibi yedi özel araç sunar. Statik analiz ve bağımlılık eşleme yerel olarak gerçekleşirken, predict_failures aracı kararları oluşturmak için kaynak kodu ve bağlamı bağlı CLI sağlayıcısına gönderir. JSX ve TSX dahil olmak üzere çeşitli dosya türlerini destekler, ancak Vue ve Svelte bileşenlerini kapsam dışı bırakır.
Neler yapabilirsiniz
- 1Yüksek riskli kaynak dosyalarını belirleyinAjanınızdan kaynak dizininizdeki hangi dosyaların en yüksek potansiyel risk yoğunluğuna sahip olduğunu bulmasını isteyin.
- 2Kod bağımlılıklarını izleyinBelirli bir modülün projenin geri kalanıyla nasıl etkileşime girdiğini anlamak için import'ların ve bağlantılı test dosyalarının bir haritasını talep edin.
- 3Yapay zeka ile çalışma zamanı hatalarını tespit edinHatalara neden olması muhtemel belirli kod satırlarını tam olarak belirlemek için bir ajanın bağımsız bir model incelemesi yapmasını sağlayın.
- 4Uygulama loglarını analiz edinBir ajana, olağandışı girişler veya yüksek öncelikli anomaliler için log dosyalarını taramasını talimat verin.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
Predictive Debugger MCP nasıl yüklenir
Biçimler 10 Kas 2026 tarihinde doğrulandıPredictive Debugger MCP'yi Claude Code içine yükleyin
$ claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debuggerPredictive Debugger MCP'yi Cursor içine yükleyin
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCP'yi VS Code içine yükleyin
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"predictive-debugger": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCP'yi Claude Desktop içine yükleyin
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCP'yi Codex içine yükleyin
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.predictive-debugger] command = "npx" args = ["-y", "predictive-debugger"]
Predictive Debugger MCP'yi Gemini CLI içine yükleyin
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"predictive-debugger": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"predictive-debugger"
]
}
}
}Predictive Debugger MCP araçları 7
README dosyasından algılandıscan_projectanalyze_filecheck_typesmap_dependenciesanalyze_logspredict_failureslist_providers
| scan_project | — | |
| analyze_file | — | |
| check_types | — | |
| map_dependencies | — | |
| analyze_logs | — | |
| predict_failures | — | |
| list_providers | — |
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 14 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizden geçti. Bu bir güvenlik denetimi değildir: kodu okuyun ve sunucuya ihtiyaç duyduğu en dar erişimi verin. Kontroller nasıl çalışır
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirspeedosdk/predictive-debugger is public and reachablegithub.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Geçti
- Paket bu depoyu kaynak olarak gösteriyorpredictive-debugger names speedosdk/predictive-debugger as sourcenpmjs.com/package/predictive-debugger ↗Geçti
- Derleme kaynağı (Sigstore onayı)No build attestation published for this releaseKontrol edilmedi
- Açık kaynak lisansı (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit or release 2026-09-27github.com/speedosdk/predictive-debugger ↗Geçti
- OpenSSF ScorecardKontrol edilmedi
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilNo popular package one edit away from predictive-debuggerGeçti
- Pakette ve bağımlılıklarında kritik uyarı yok1 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗Geçti
- Modele yönelik gizli talimat yok7 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersGeçti
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişNo tool named like delete, drop or execGeçti
- Uzak endpoint MCP el sıkışmasına yanıt veriyorKontrol edilmedi
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 soruları
Predictive Debugger MCP'yi Claude Code'a nasıl eklerim?
Terminalinizde claude mcp add predictive-debugger -- npx -y predictive-debugger komutunu çalıştırın. Her projede kullanılabilir olması için --scope user ekleyin.
Predictive Debugger MCP'yi Cursor'a nasıl eklerim?
~/.cursor/mcp.json dosyasını açın ve yukarıdaki yükleme bölümünde gösterilen Cursor yapılandırmasını kullanarak sunucuyu mcpServers altına ekleyin.
Predictive Debugger MCP hangi araçları sunar?
7 araç sunar; bunlar arasında scan_project, analyze_file, check_types, map_dependencies, analyze_logs yer alır.
Model tahminleri için ayrı bir API anahtarına ihtiyacım var mı?
Hayır, sunucu Claude Code, Codex veya GitHub Copilot CLI gibi halihazırda yüklü olan CLI araçlarınızın model erişimini ve kullanım limitlerini kullanır.
Hangi programlama dilleri destekleniyor?
Sunucu; JSX, TSX ve decorator'lar dahil olmak üzere JavaScript ve TypeScript'i destekler, ancak Vue ve Svelte single-file component'leri desteklenmemektedir.
Sunucu gizlilik ve verileri nasıl işliyor?
Statik analiz, bağımlılık haritaları ve log analizi yerel olarak gerçekleştirilir. Sadece predict_failures aracı, kaynak kod ve bağımlılık bağlamını CLI model sağlayıcınıza gönderir.