AI와 만난 WinDBG: AI가 혁신하는 크래시 분석

1. 저자는 전통적인 크래시 분석 방식을 버리고, WinDBG를 AI와 통합해 자연어 기반 디버깅 시스템을 구축했다.
2. 이 시스템은 GitHub Copilot과 연결된 MCP 서버를 통해, 복잡한 크래시 덤프 분석을 대화형으로 수행할 수 있게 한다.
3. 결과적으로 디버깅은 지루한 명령어 조합에서 벗어나 생산적이고 몰입도 높은 문제 해결 경험으로 진화했다.

1. 문제의식과 혁신적 접근

• 현재까지도 WinDBG 같은 도구는 구시대적 CLI 기반에서 벗어나지 못했음.
• “왜 이 앱이 크래시 났지?” 같은 자연어 질문에 AI가 분석과 답변을 제공하는 구조로 완전히 재설계.
• 이를 위해 **CDB(콘솔 디버거)**와 **MCP(Model Context Protocol)**를 연결해 AI가 디버깅 명령을 실행하고 해석할 수 있게 함.

2. 시스템 구성 및 구현

• MCP는 AI 모델이 외부 도구와 소통하게 해주는 표준 프로토콜.

• mcp-windbg 프로젝트는 VS Code와 Copilot이 WinDBG와 연결되도록 해주며 오픈소스로 공개됨.

• Python 기반 MCP 서버가 자연어를 WinDBG 명령으로 변환하고, 결과를 다시 사람이 이해할 수 있도록 요약.

• 예시 기능:

  • 접근 위반 원인 설명
  • 특정 스레드의 스택 추적 요약
  • 널 포인터 예외의 루트 원인 도출

3. 실제 효과 및 사용법

• 기존 WinDBG에서 요구되던 복잡한 커맨드(!analyze -v, .ecxr 등)를 자연어 한 줄로 대체 가능.

• VS Code 설정 파일을 구성하고 MCP 서버를 실행하면 바로 사용 가능:

  { "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" } } } }

• 다만, AI는 완벽하지 않기 때문에 사용자의 해석력과 판단력이 여전히 중요.