AI가 WinDBG를 만났을 때: 2025년 크래시 분석의 미래

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  • 기존 WinDBG 중심의 전통적인 크래시 분석 방식을 AI와 자연어 인터페이스로 혁신한 오픈소스 프로젝트
  • GitHub Copilot과의 연동을 통해 단순한 대화형 질의만으로 크래시 원인 파악 및 자동 수정까지 가능함
  • MCP를 통해 AI가 WinDBG 명령을 실행하고 해석하는 구조를 구성
  • 다수의 크래시 덤프 자동 분석, 스택 트레이스 해석, 포인터 디버깅 등 고급 작업도 AI가 보조할 수 있음
  • 이 접근은 QA, 서포트, 엔지니어 모두의 워크플로우를 혁신할 수 있으며, 이제 디버깅도 ‘바이브 코딩’ 시대에 들어섰다는 관점임

Old Meets New: 디버깅의 새로운 시대

  • 크래시 분석 도구는 오랜 세월 동안 발전 없이 구식 방식에 머물러 있었음
  • 여전히 WinDBG의 콘솔에서 !analyze -v, .ecxr 같은 명령어를 수동 입력하는 현실이 문제로 제기됨
  • 이에 대해 “디버깅도 이제 대화형으로 바꿔보자”는 아이디어에서 출발함

Copilot과의 통합: 대화형 크래시 분석

  • “왜 이 앱이 크래시났지?”라는 질문만으로, AI가 분석하고 수정 제안까지 해주는 데모 제공
  • 여러 개의 크래시 덤프를 자동 분류 및 분석하는 기능도 구현되어 있음
  • 실제로 WinDBG 명령어를 AI가 실행하며, 사용자 질문에 따라 고급 분석도 가능함

산업 전반에 주는 영향

  • 크래시 분석은 매우 반복적이고 전문성이 필요한 작업
  • Copilot은 다음을 지원함:
    • 어셈블리 코드 해석
    • 메모리 내용 검사
    • 심볼 기반 구조체 추적
    • 포인터 연산 제거
  • 결과적으로, 디버깅에 필요한 진입장벽이 낮아지고 생산성이 극적으로 향상됨

기술적 구성: WinDBG + MCP

  • WinDBG(CDB)를 파이썬으로 제어하며, 이를 AI가 사용할 수 있도록 MCP 프로토콜 서버로 래핑함
  • MCP는 Anthropic이 개발한 AI와 외부 도구 간의 통신 표준으로, 툴을 “AI의 손”처럼 사용할 수 있게 해줌
  • MCP의 장점:
    • 모든 AI 모델에서 사용 가능
    • VS Code 외 환경에서도 독립 실행 가능
    • 비플랫폼 종속적
    • 빠른 기능 확장성 확보

오픈소스 프로젝트: mcp-windbg

  • GitHub: mcp-windbg
  • 핵심은 WinDBG의 CDB와 통신하는 레이어 구현이며, 이는 MCP 서버가 감싸서 AI에게 기능을 전달함
  • 추후에는 TypeScript 기반 MCP 서버와 VS Code 확장으로 리팩토링 예정

실제 사용 시나리오

  • 자연어 질문 → AI → WinDBG 명령 실행 → 결과 해석 및 대답
  • 예시 질문:
    • “이 주소에서 발생한 접근 위반 원인은?”
    • “스레드 5의 콜스택 설명해줘”
    • “null 포인터 역참조의 원인은?”
  • 모든 디버깅이 마치 전문가에게 질문하는 듯한 흐름으로 전개됨

동작 방식 요약

  1. VS Code에서 MCP 서버 등록
  2. 사용자가 자연어로 질문
  3. AI가 적절한 WinDBG 명령으로 번역
  4. 명령 실행 후 결과 해석하여 사용자에게 설명
  5. 세션 컨텍스트 유지로 후속 질문도 자연스럽게 진행 가능

시작하기

{ "servers": { "mcp_server_windbg": { "type": "stdio", "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server_windbg"], "env": { "_NT_SYMBOL_PATH": "SRV*C:\\Symbols*https://msdl.microsoft.com/download/symbols" } } } }

사람의 역할은 여전히 중요

  • AI는 강력하지만, 도메인 지식과 직관이 결합되어야 최상의 성과를 냄
  • AI는 “똑똑한 인턴”처럼, 때로는 방향을 잡아줘야 진짜 힘을 발휘함

결론: 디버깅도 이제 바이브로

  • 크래시 분석은 과거엔 기억력과 암호 해독의 영역이었다면,
  • 이제는 대화형 AI와 함께하는 협업 중심 활동으로 진화 중임
  • 더 이상 !analyze -v를 반복할 필요 없음, 그냥 물어보면 되는 시대가 시작됨

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