- 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
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MCP를 통해 AI가 WinDBG 명령을 실행하고 해석하는 구조를 구성
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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 작업임
- Copilot은 다음을 지원함:
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어셈블리 코드 해석
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메모리 내용 검사
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심볼 기반 구조체 추적
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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:
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모든 AI 모델에서 사용 가능
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VS Code 외 환경에서도 독립 실행 가능
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비플랫폼 종속적
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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
- VS Code에서 MCP 서버 등록
- 사용자가 자연어로 질문
- AI가 적절한 WinDBG 명령으로 번역
- 명령 실행 후 결과 해석하여 사용자에게 설명
- 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