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# 目录结构
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- docs
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- Netease_AITA_AssetMaker.md：项目技术、设计细节入口文档，方便Agent来寻找
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- Projects：UE工程目录。
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# 相关技术与容器
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- UE
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- UnrealMcp
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- Puerts
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- Puerts Editor
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- **uecli**
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- Readme的材质都是agent调用uecli做的 帮我生产材质 排版材质节点 帮我场景截图，帮我材质蓝图截图 帮我写readme 帮我提交仓库。 https://github.com/wlxklyh/UECLI
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- **通过蓝图转c++功能，让AI读懂蓝图**
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- Debug
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- 雷火MCP**IDE Debug MCP**
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- https://km.netease.com/v4/section/aigc/detail/blog/263683
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- cpp-debugger-cli
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- 互娱
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- **从 ASAN 到 AI 的“接力排查”** https://km.netease.com/v4/detail/blog/256465
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- **1. 借助 ASAN 把“指针变野”的时间点钉住** [[UE5编辑器开启ASAN]]
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- 第一步是启用 ASAN（AddressSanitizer）来辅助定位：
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- 在 UE5 编辑器环境启用 ASAN，本身需要做一些额外工作：[https://km.netease.com/v4/detail/blog/254722](https://km.netease.com/v4/detail/blog/254722)
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- 这些环境搭建细节本文不展开，只强调结论：ASAN 成功启用，可以看到完整的分配 / 释放栈。
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- https://km.netease.com/v4/detail/blog/260127
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- [RiderDebugMcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/RiderDebugMcp)
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- [VSDebugMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/VSDebugMCP)
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- [UnrealMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/UnrealMCP)
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- [ue-reference-diagnostic-mcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/ue-reference-diagnostic-mcp)
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- VSCode MCP & Plugin
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- https://github.com/juehang/vscode-mcp-server
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- **`@modelcontextprotocol/server-dap` (DAP MCP)** **用途**：如前所述，这是 AI 进行代码调试的“圣杯”。***它允许大模型直接通过标准 DAP 协议连接到本地的 Python、C++ (GDB/LLDB)、Node.js 调试进程***。
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- LLDB MCP https://lldb.llvm.org/use/mcp.html
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- 其他仓库
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- https://github.com/akiselev/debugger-cli
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- Docker
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- Gitea：工单以及版本管理。
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- ~~OpenClaw：子节点部署，通过父节点进行控制。~~
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- SMB服务。
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- Obsidian Cli：文档管理。
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## UE测试技术
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- 可视化日志
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- 自动测试框架
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## LLDB
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#### 1. 安装与环境配置
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首先，你需要确保本地安装了 LLDB，并为 Claude Code 配置 MCP 服务。
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- **方案 A：使用官方/社区 LLDB-MCP (推荐)** 在终端中运行以下命令添加 MCP 调试服务：
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```
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# 使用 uvx 或 npx 自动安装并运行 lldb-mcp-server
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claude mcp add lldb-debugger -- command "uvx" --args "lldb-mcp-server"
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```
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可能是https://github.com/stass/lldb-mcp
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- **方案 B：开启 LLDB 2026 原生 MCP 支持** 现代版本的 LLDB（v19+）已内置 MCP 协议支持。你可以在项目目录下启动它：
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lldb --protocol-server start --port 59999
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```
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#### 2. 安装调试“技能” (Skill)
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为了让 Claude 具备系统化的调试思维（而不只是乱试命令），你需要从 **Skills.sh** 或 GitHub 安装技能包：
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# 安装通用的调试技能包
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claude skill install AlmogBaku/debug-skill
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```
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## VSCode
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这的确是一个非常典型的架构差异问题。你提到通过 COM (Component Object Model) 接口控制 Visual Studio，这非常精准，因为 VS 的底层重度依赖 Windows 的 COM 组件机制（如 DTE 对象）。
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但对于 **VS Code** 来说，情况完全不同。VS Code 是基于 Electron 和 Node.js/TypeScript 构建的，**它根本没有 COM 接口**。
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要让 MCP (Model Context Protocol) 或者外部 AI Agent 控制 VS Code，特别是进行断点调试，社区目前有几套非常成熟的开源方案和设计思路：
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### 一、 VS Code 的 MCP 控制方案
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针对 VS Code 的架构，目前主要有三种主流的控制路径：
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#### 1. “由内向外”方案：Agent 直接作为 VS Code 插件 (目前最稳定、最主流)
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与其让外部的 MCP 服务去“黑客”般地控制 VS Code，不如**让 Agent 直接运行在 VS Code 内部**。
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- **原理**：像 **Cline**、**Roo Code** 这样的插件，它们本身就拥有完整的 VS Code Extension API 权限（可以打开文件、打断点、读取控制台）。
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- **MCP 的角色**：在这种架构下，VS Code 插件作为 **MCP Client**，它去连接外部的 MCP Server（比如获取特定的代码分析工具、数据库查询权限等），而不是让 MCP 来控制 VS Code。
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#### 2. DAP-MCP 桥接方案 (专门针对断点调试)
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VS Code 所有的调试能力都是基于 **DAP (Debug Adapter Protocol)** 构建的。如果你想让一个外部的 Agent（比如你终端里的 Claude Code）控制 VS Code 的调试器，最好的办法是拦截或桥接 DAP。
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- **原理**：启动一个 `mcp-server-dap`。这个 MCP 服务把 Agent 发出的 MCP 指令（如“继续执行”、“查看变量”）翻译成标准的 DAP 协议，直接发给 VS Code 底层的 Debug Adapter（比如 `cppdbg` 或 `lldb-dap`）。
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- **效果**：AI 不需要点击 VS Code 的 UI 按钮，它直接和 VS Code 背后那个真正负责调试的引擎对话。
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#### 3. “由外向内”方案：WebSocket / RPC 桥接插件
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如果你的 Agent 必须在外部运行，且需要控制 VS Code 的 UI（比如让编辑器滚动、高亮某一行代码）。
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- **原理**：需要在 VS Code 里安装一个**暴露 WebSocket 或 HTTP 接口的桥接插件**。外部的 MCP Server 通过向这个本地端口发送 JSON-RPC 指令，插件再调用 VS Code API 来执行操作。 |