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PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

OpenImageDebugger MCP

제작자: OpenImageDebugger버전 0.3.6i★ 251i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.OpenImageDebugger/oid-mcp

설치 방법

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "oid": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "oid-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    OpenImageDebugger MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 OpenImageDebugger MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 OpenImageDebugger MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 OpenImageDebugger MCP에 연결할 수 없어요

OpenImageDebugger MCP는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · OpenImageDebugger MCP에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 디자인, 이미지 및 오디오에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add oid -- uvx oid-mcp
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    OpenImageDebugger MCP이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    OpenImageDebugger MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 OpenImageDebugger MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 OpenImageDebugger MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    OpenImageDebugger MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 OpenImageDebugger MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 OpenImageDebugger MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    OpenImageDebugger MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 OpenImageDebugger MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 OpenImageDebugger MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? OpenImageDebugger MCP을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add 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"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
24/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.6
레지스트리 공개i
2026년 10월 26일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 9일
제작자
OpenImageDebugger
패키지
pypi: oid-mcp
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

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

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 11일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 OpenImageDebugger 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 그저께

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2915개 중 98%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2915개 중 66%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2915개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

OpenImageDebugger MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 그저께 변경됐고, 최신 버전(0.3.6)은 16일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Next AI Draw.io, Pascal 3D Editor, screenpipe

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Next AI Draw.io

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

제작자: DayuanJiang널리 사용됨↓ 2.2만/주★ 3.7만4일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Pascal 3D Editor

Create, inspect, validate, and save editable 3D building scenes with Pascal's MCP server.

제작자: pascalorg널리 사용됨↓ 1천/주★ 2.5만어제 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ pascal.app

screenpipe

Search your local screen recordings, audio transcripts, and computer activity from screenpipe.

제작자: screenpipe널리 사용됨↓ 6.6천/주★ 2.2만8일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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.