LLM Debug Context MCP - dev-tools 스타트업 아이디어

문제점 (고통지수: 7/10)

AI 코딩 어시스턴트에게 디버깅을 요청할 때, LLM은 정적인 코드만 볼 뿐 실제 런타임 상태를 알 수 없습니다.

실제 사례:

“이 변수가 왜 null인지 모르겠어요” → LLM은 추측만 가능
복잡한 버그에서 스택 트레이스 복붙 반복
LLM이 제안한 수정이 런타임에서 작동하지 않음
실제 변수 값 없이 로직 분석의 한계

빈도: 디버깅 세션마다 (매일)

Claude Code나 Cursor 같은 AI 코딩 도구가 강력해졌지만, 런타임 컨텍스트 없이는 복잡한 버그 해결에 한계가 있습니다.

타겟 시장

주요 타겟:

AI 코딩 도구 사용자 (Claude Code, Cursor, Copilot)
복잡한 디버깅이 필요한 백엔드 개발자
VS Code/IDE 파워 유저
MCP 생태계 얼리 어답터

시장 규모:

TAM(전체 시장): $82.1B (LLM 시장, 2033)
AI 코딩 도구 사용자: 81% (GitHub 조사)
MCP 생태계: 급성장 중

고객 특성:

AI 코딩 도구 적극 활용
디버깅에 상당 시간 투자
새로운 개발 도구에 관심
생산성 향상에 투자 의향

솔루션 제안

핵심 기능:

DAP(Debug Adapter Protocol) 통합
- VS Code 디버거와 연동
- 브레이크포인트 상태 수집
- 변수 값, 콜 스택 캡처
MCP 서버 제공
- Claude Code/Desktop에서 바로 사용
- 표준 MCP 프로토콜 준수
- 도구 호출로 디버그 정보 조회
컨텍스트 포매팅
- LLM 친화적 형식으로 런타임 상태 정리
- 관련 변수만 필터링 (노이즈 제거)
- 스택 트레이스 요약
인터랙티브 디버깅
- LLM이 직접 step over/into 명령
- 조건부 브레이크포인트 제안
- 변수 값 변경 테스트

경쟁 분석

경쟁사	포지션	가격	약점
Leaping	Python 디버거	오픈소스	Python 전용
Augur	VS Code 확장	오픈소스	MCP 미지원
없음	MCP 디버거	-	시장 공백

차별화 포인트:

MCP 네이티브 (Claude Code 직접 연동)
다중 언어 지원 (DAP 표준 활용)
LLM 친화적 컨텍스트 포매팅
인터랙티브 디버깅 명령

MVP 개발 계획

개발 기간: 5주

Week 1: DAP 통합

Debug Adapter Protocol 클라이언트
VS Code debugger 연동
기본 상태 수집

Week 2: MCP 서버

MCP 서버 프레임워크
도구 정의 (get_variables, get_stack 등)
Claude Code 연동 테스트

Week 3: 컨텍스트 처리

LLM 친화적 포매팅
변수 필터링 로직
요약 생성

Week 4: 인터랙션

step 명령 구현
브레이크포인트 관리
에러 처리

Week 5: 런칭

npm/pip 패키지 배포
문서 및 예제
MCP 서버 레지스트리 등록

기술 스택 제안:

Runtime: TypeScript (MCP SDK)
프로토콜: DAP (Debug Adapter Protocol)
타겟: VS Code debugger

수익 모델

가격 구조:

플랜	가격	기능
Open Source	무료	기본 MCP 서버
Pro	$15/mo	고급 필터링, 히스토리
Team	$39/mo	팀 설정 공유, 분석

수익 예상:

첫 해 목표: $2K MRR
150명 유료 고객 (평균 $13/mo)
MCP 생태계 성장과 함께 확대

성장 전략:

MCP 서버 디렉토리에 등록
AI 코딩 도구 커뮤니티 마케팅
Claude Code 사용자 타겟

리스크와 도전

기술적 리스크:

DAP 통합 복잡성
다양한 언어/런타임 지원

시장 리스크:

Anthropic/Microsoft가 직접 구현 가능
MCP 생태계 불확실성

운영 리스크:

디버거 환경의 다양성
보안 (런타임 데이터 노출)

완화 전략:

일반적인 언어(Python, JS)부터 시작
로컬 전용으로 보안 우려 해소
MCP 생태계 성장에 편승

문제점 (고통지수: 7/10)#

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