Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Inicia sesión con Google para escribir reseñas.Prototipo · se actualiza cada 30 min
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · en palabras sencillas

OpenImageDebugger MCP

de OpenImageDebuggerversión 0.3.6i★ 251 (Estrellas de todo el repositorio)iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.OpenImageDebugger/oid-mcp

Cómo instalar

What it does

MCP server giving AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in live gdb/lldb sessions

  • Connects Se ejecuta en tu computadora
  • Account or key No key needed
  • Category Diseño, imágenes y audio

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora · ✓ Comandos revisados el 13 nov 2026

Primero: ¿qué IA usas?

Elige tu app y los pasos aparecen abajo.

Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Abre el archivo de configuración de la app de Claude de escritorio

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Pega esta configuración y guarda el archivo

    {
      "mcpServers": {
        "oid": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "oid-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Cierra Claude y vuelve a abrirlo

  5. Pruébalo

    Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

ChatGPT todavía no puede conectar OpenImageDebugger MCP

OpenImageDebugger MCP se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web

Lo que puedes hacer en su lugar

A · Usa una app que pueda conectar OpenImageDebugger MCP

  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

B · Otros en Diseño, imágenes y audio que funcionan con ChatGPT

Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave

Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Abre la Terminal

    Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell

  3. Pega este comando y pulsa Enter

    claude mcp add --scope user oid -- uvx oid-mcp
  4. Escribe /mcp en Claude Code

    Deberías ver OpenImageDebugger MCP en la lista como conectado

  5. Pruébalo

    Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude Code dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Pulsa este botón para abrir Cursor

    Abrir en Cursor

    Cursor te pedirá confirmar; pulsa Install

  3. Abre el chat de IA de Cursor en modo Agent

  4. Pruébalo

    Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Cursor dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Pulsa este botón para abrir VS Code

    Abrir en VS Code

    VS Code te pedirá confirmar; pulsa Install

  3. Abre el chat de IA de VS Code en modo Agent

  4. Pruébalo

    Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si VS Code dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps

Ver todas las apps que usan MCP →

La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo

¿Te atascaste? Pregunta a quien usa OpenImageDebugger MCP💬 Conversación →
Para desarrolladores: comandos de Terminal y configuración JSON

Instalado en tu computadora

Claude Code

claude mcp add --scope user oid -- uvx oid-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "oid": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oid-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "oid": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oid-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "oid": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "oid-mcp"
      ]
    }
  }
}

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

De un vistazo

Estrellas de GitHubi
251 (Estrellas de todo el repositorio)
Este repositorio tiene varias fichas MCP; sus estrellas cuentan una sola vez en las clasificaciones
Descargas por semanai
24/sem
Conexión
Se ejecuta en tu computadora
Última versióni
0.3.6
Publicado en el registroi
26 oct 2026
Último cambio de códigoi
9 nov 2026
Creador
OpenImageDebugger
Paquetes
pypi: oid-mcp
Estado en el registro
Activo

Qué apps pueden usarlo

Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.

Se ejecutan en tu computadora en

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Todas las apps, con ventajas y desventajas →

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 14 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub OpenImageDebugger, dueña del repo

  • ✓ Superada

    Sigue en mantenimiento

    Último cambio de código: hace 5 días

  • ✓ Superada

    Tiene licencia

    Usa MIT

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Conversación

Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.

Aún no hay publicaciones. Sé la primera persona en preguntar o compartir.

Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.

Inicia sesión con Google para publicar

Reseñas de usuarios

Aún no hay reseñas

Inicia sesión con Google para escribir una reseña

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

  • Más estrellas que el 97% de los otros 3040 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 62% de los otros 3040 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 3040 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro OpenImageDebugger MCP?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez hace 5 días, y la última versión (0.3.6) llegó al registro hace 19 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, AutoClip, Next AI Draw.io

Otros de la misma categoría

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

de GLipsMuy usado↓ 152,1 mil/sem★ 16,2 milActualizado hace 5 meses

Se ejecuta en tu computadora

AutoClip

Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.

de zhouxiaokaMuy usado↓ 205/sem★ 10,4 milActualizado hace 17 días

Se ejecuta en tu computadora

Next AI Draw.io

draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand

de DayuanJiangMuy usado↓ 21,7 mil/sem★ 36,9 mil Estrellas de todo el repositorioActualizado ayer

Se ejecuta en tu computadora

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

oid-mcp

MCP server that gives AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in a live gdb/lldb session: list observable symbols at a breakpoint, view renderings, read exact values, dump lossless .npy copies, and mirror buffers into the human viewer.

⚠️ Experimental. This is a new, experimental feature — the control

protocol, tool surface, and behavior may change without notice, and it

is not yet covered by any stability guarantee. It is opt-in

(OID_AGENT=1) and exposes debuggee memory to local processes; enable

it only in trusted, local development. Feedback welcome.

How it works

Two cooperating pieces, connected over a localhost socket:

  • The in-debugger endpoint (part of OID's oid.py, stdlib-only) starts inside your debugger's embedded Python when OID_AGENT=1 is set. It writes a per-session discovery file (host, port, random token) into a private per-user directory.
  • The `oid-mcp` server (this package) is launched by your MCP client, reads the discovery file, connects with the token, and does the heavy lifting (decode, PNG rendering, stats, .npy) outside the fragile debugger process.

You run the debugger; the MCP client runs oid-mcp. They find each other through the discovery directory, so both must be able to read the same directory (see Troubleshooting).

Prerequisites

  • A built and installed OpenImageDebugger with a deployed oid.py. See the top-level README's Building the Open Image Debugger.
  • A debugger with embedded Python: gdb, or (on macOS) Homebrew lldb — the same debugger you already use with OID.
  • [uv](https://docs.astral.sh/uv/) — runs the server in a managed virtualenv, no manual pip install needed. Install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (or brew install uv).
  • An MCP-capable client (e.g. Claude Code).

Deploy

  1. Verify the server launches (optional but recommended). From a shell:
   uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp

The first run resolves mcp/numpy/pillow into a local venv. It prints an experimental/security warning to stderr and then waits for MCP traffic on stdin — that blocking wait means it started correctly. Press Ctrl-C to exit.

  1. Register it with your MCP client. Every stdio MCP client uses the same mcpServers schema — only the file location differs. Each client spawns its *own* oid-mcp process, so you can register it in several clients at once; they all discover the same debug session.

Claude Code — one-liner:

   claude mcp add oid -- \

uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp

or add it to .mcp.json:

   {

"mcpServers": { "oid": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }

Cursor — put the same entry in ~/.cursor/mcp.json (global, all projects) or /.cursor/mcp.json (one project). Settings → *MCP / Tools & Integrations* → *Add new MCP server* opens that file. The tools are only usable from Cursor's Agent chat.

   {

"mcpServers": { "oid": { "command": "/absolute/path/to/uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }

Use an absolute `command` path in desktop editors. Cursor and

other GUI IDEs do not inherit your shell PATH, so a bare "uv"

often fails to launch. Use the output of command -v uv (e.g.

/opt/homebrew/bin/uv with Apple-Silicon Homebrew). The same goes

for any interpreter the client can't resolve on its own.

Optional environment variables (set them on the server entry via your client's env field, and — for OID_AGENT_DIR — on the debugger too):

VariableDefaultPurpose
OID_MCP_MAX_BYTES268435456 (256 MiB)Reject buffers larger than this before transfer
OID_AGENT_DIR~/.oid-agent/ (%LOCALAPPDATA%\oid-agent on Windows)Discovery directory shared by debugger and server

Discovery location. The default directory is derived from your home

directory (via the password database), so a GUI-spawned oid-mcp and a

terminal debugger resolve the same path regardless of $TMPDIR/$HOME.

To relocate it, set OID_AGENT_DIR in both environments to the same

absolute path (~ is not expanded).

Use

  1. Start the debugger with the endpoint enabled and OID loaded:
   OID_AGENT=1 gdb ./your-program

(gdb) source /path/to/OpenImageDebugger/oid.py

lldb works the same way:

   OID_AGENT=1 lldb ./your-program

(lldb) command script import /path/to/OpenImageDebugger/oid.py

(If oid.py is already in your ~/.gdbinit / ~/.lldbinit, just launch the debugger with OID_AGENT=1 in its environment.)

  1. Run to a breakpoint. The endpoint activates and publishes its discovery file on the first stop. The OID viewer window also opens as usual — plot needs it, the other tools do not.
  1. Drive it from the agent. A typical flow:
   list_sessions()                       # confirm the server sees your debugger

list_buffers() # what's observable at this stop view("frame") # look at the whole buffer view("frame", region=[100,100,64,64]) # zoom into a suspicious spot stats("frame") # min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts values("frame", x=100, y=100, w=4, h=4) # exact numbers for a tiny crop dump("frame") # lossless .npy for offline analysis plot("frame") # mirror it into the human's viewer

Every tool accepts session= to target a specific debugger when more than one is live; it defaults to the most recently started session.

Viewer sessions

The pixel tools (view, stats, values, dump, list_buffers) don't require a debugger at all. A viewer started standalone with the agent endpoint enabled:

OID_AGENT=1 oidwindow --open path/to/image.png

exposes the same endpoint even with no debugger attached, so an agent can inspect whatever a user currently has open in the viewer.

When a debugger *did* spawn the viewer, that viewer's session carries a debugger_pid back-pointer, so set_view/get_view accept either the viewer's own pid or its debugger's pid to address that window. (The pixel tools — view/stats/values/dump/list_buffers — prefer the debugger's own buffers when given a debugger pid, and fall back to the viewer only when there's no live debugger session.) list_sessions() reports the pairing (see below).

set_view/get_view always target a viewer (there's nothing to move in a debugger without one), resolved the same way: a viewer pid, or a debugger pid paired to a live viewer.

Tools

ToolPurpose
list_sessions(){"debuggers": [...], "viewers": [...]} — live debug sessions and viewer windows (all tools take session= ); each viewer entry shows its debugger_pid pairing (null for a standalone viewer)
list_buffers()Observable buffer symbols at the current stop (debugger or viewer session)
view(symbol, region?, channel?, vmin?, vmax?, max_px?)PNG rendering; region is the stateless zoom
stats(symbol, region?)Per-channel min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts
values(symbol, x, y, w, h, channel?)Exact numbers (≤1024 per call)
dump(symbol, path?, overwrite?)Lossless .npy dump into the per-user dump directory; path is a filename within it (not an arbitrary path); refuses to overwrite an existing file unless overwrite=true
plot(symbol)Mirror into the human viewer window
set_view(session?, buffer?, center?, zoom?, rotation_deg?, channel?, auto_contrast?)Set the viewer's view absolutely (idempotent — it sets state, it does not nudge); omitted fields keep their current value; channel is 0, 1, 2, or "all"; auto_contrast is a global viewer toggle, not per-buffer
get_view(session?)Read the viewer's current buffer/center/zoom/rotation_deg/channel/auto_contrast

Notes

  • The endpoint only starts when OID_AGENT=1 is set; it binds localhost with a per-session token (discovery files under ~/.oid-agent/, override with OID_AGENT_DIR). It exposes debuggee memory to local processes that can read those files — the same trust domain as your user account.
  • Buffers transfer fully on first access per stop and are cached; the cap is OID_MCP_MAX_BYTES (default 256 MiB).
  • The debuggee must be stopped for symbol evaluation; while it runs, tools return a retryable error.
  • The viewer window still opens on the first debugger stop (normal OID behavior); plot requires it, the other tools do not.

Troubleshooting

  • `no live OID debug session found` — the server can't see a session. Check, in order: OID_AGENT=1 was set in the debugger's environment; oid.py was actually sourced/imported; the debuggee has stopped at a breakpoint at least once; and the debugger and oid-mcp agree on the discovery directory. If they run under different TMPDIR values (common on macOS, where each process may get its own per-user temp dir), set OID_AGENT_DIR to the same absolute path on both sides.
  • `Refusing to read OID discovery files from …` (stderr) — the discovery directory is a symlink, is not owned by you, or is group/world-accessible, so a token there can't be trusted. Point OID_AGENT_DIR at a private directory you own with mode 0700.
  • `The debuggee is running` — pause at (or step to) a breakpoint; symbols can only be evaluated while stopped, then retry.
  • `Buffer exceeds the transfer cap` — raise OID_MCP_MAX_BYTES (bytes) on the server entry, or narrow what you fetch.