Pomoc AI w Crashlytics za pomocą MCP

Dzięki narzędziom i promptom MCP dla Firebase Crashlytics możesz wchodzić w interakcje z danymi Crashlytics za pomocą narzędzi programistycznych opartych na AI i obsługujących MCP, takich jak Antigravity, Claude Code czy Cursor. Te Crashlytics narzędzia i prompty MCP zapewniają narzędziu AI istotny kontekst, który pomaga zarządzać problemami, ustalać ich priorytety, debugować je i rozwiązywać.

Po skonfigurowaniu serwera Firebase MCP, możesz korzystać z funkcji MCP dla Crashlytics:

Proces z przewodnikiem, który pomaga ustalać priorytety problemów i je rozwiązywać

Debugowanie konwersacyjne w dowolnym formacie

info Co to jest MCP? Model Context Protocol (MCP) to standardowy sposób, w jaki narzędzia AI mogą uzyskiwać dostęp do narzędzi zewnętrznych i źródeł danych.

Zanim zaczniesz: skonfiguruj serwer Firebase MCP

W tej sekcji opisujemy podstawową konfigurację serwera Firebase MCP, dzięki której możesz używać poleceń, promptów i narzędzi MCP specyficznych dla Crashlytics (które są opisane w dalszej części tej strony).

Wymagania wstępne

Upewnij się, że Twoje środowisko spełnia te wymagania:

• Działająca instalacja Node.js i npm. Instalacja Node.js automatycznie instaluje narzędzia wiersza poleceń npm.

• Narzędzie programistyczne oparte na AI obsługuje integracje MCP.

Jeśli pracujesz nad projektem Unity, zapoznaj się z najczęstszymi pytaniami dotyczącymi wczytywania Crashlytics narzędzi i promptów MCP.

Skonfiguruj narzędzie AI tak, aby korzystało z serwera Firebase MCP

{
  "mcpServers": {
    "firebase-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"],
      "disabled": false
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"servers": {
  "firebase": {
    "type": "stdio",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"mcp": {
  "servers": {
    "firebase": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

Oprócz podstawowej konfiguracji opisanej powyżej dla każdego narzędzia AI możesz określić parametry opcjonalne.

(Zalecane) Proces z przewodnikiem, który pomaga ustalać priorytety problemów i je rozwiązywać za pomocą polecenia crashlytics:connect

Crashlytics udostępnia proces z przewodnikiem, który jest konwersacyjny i elastyczny dzięki czemu możesz ustalać priorytety problemów z Crashlytics w aplikacji i je rozwiązywać. Narzędzie AI może na przykład pobierać problemy, wyjaśniać je, identyfikować potencjalne rozwiązania, a nawet wprowadzać zmiany w kodzie.

Ten proces z przewodnikiem jest dostępny za pomocą polecenia MCP crashlytics:connect.

Dostęp do polecenia i jego używanie

1. Jeśli jeszcze tego nie zrobisz, skonfiguruj serwer Firebase MCP, a następnie uruchom narzędzie AI.

2. Uruchom polecenie MCP crashlytics:connect.

   Większość narzędzi AI umożliwia wygodny dostęp do tego procesu. Jeśli Twój agent nie obsługuje poleceń MCP, zalecamy użycie debugowania konwersacyjnego w dowolnym formacie.

3. Użyj narzędzia AI, aby ustalać priorytety problemów z Crashlytics i je rozwiązywać, np.:

   • Wyświetl listę problemów posortowanych według priorytetu.
   • Debuguj konkretny problem, podając jego identyfikator lub adres URL.
   • Poproś o więcej informacji o awarii.
   • Zapytaj agenta o jego rozumowanie dotyczące sugerowanej przyczyny głównej.

Debugowanie konwersacyjne w dowolnym formacie

Chociaż zalecamy używanie crashlytics:connect w celu uzyskania najlepszych wyników debugowania doświadczenia, możesz też debugować problemy za pomocą konwersacji w dowolnym formacie z narzędziem AI, które ma dostęp do narzędzi MCP Crashlytics. Jest to szczególnie ważne w przypadku narzędzi AI, które nie obsługują jeszcze promptów MCP (często nazywanych poleceniami ukośnikowymi lub niestandardowymi).

Po skonfigurowaniu serwera Firebase MCP wypróbuj te przykłady.

Pobieranie problemu i kontekstu awarii

Gdy narzędzie AI ma dostęp do Crashlytics narzędzi MCP, może pobierać ważne Crashlytics dane o problemach, takie jak liczba użytkowników i zdarzeń, ślady stosu, metadane, i informacje o wersji aplikacji.

Oto kilka przykładowych promptów:

• A customer reported an issue during login when using our latest release. What Crashlytics issues do I have that could be related to this login trouble?

  • Aby odpowiedzieć na to pytanie, narzędzie AI prawdopodobnie odczyta Twój kod, aby dowiedzieć się, gdzie następuje logowanie, i użyje różnych Crashlytics narzędzi MCP, aby pobrać dane o problemie. Następnie narzędzie AI spróbuje ustalić, czy w najnowszej wersji występuje problem związany z procesem logowania.

• The previous on-call engineer was investigating issue abc123 but wasn't able to resolve it. She said she left some notes -- let's pick up where she left off.

  • Aby odpowiedzieć na to pytanie, narzędzie AI użyje różnych Crashlytics narzędzi MCP, aby pobrać kontekst problemu i wszelkie notatki opublikowane w związku z tym problemem. Może też pobrać przykładowe awarie, aby wznowić analizę problemu.

Dokumentowanie analizy debugowania

Podczas debugowania problemu często przydatne jest prowadzenie dokumentacji dla siebie lub zespołu. Crashlytics oferuje tę funkcję w konsoli Firebase, a narzędzie AI wyposażone w narzędzia MCP dla Crashlytics też może Ci pomóc, np. podsumować analizę, dodać notatkę z przydatnymi metadanymi (np. linkiem do problemu w Jira lub GitHub) albo zamknąć problem po jego rozwiązaniu.

Oto kilka przykładowych promptów:

• Add a note to issue abc123 summarizing this investigation and the proposed fix.
• We weren't able to get to the bottom of this issue today, summarize what we learned and attach it to issue abc123 to pick back up later.
• Close issue abc123 and leave a note including the link to the PR that fixed the issue.

Dokumentacja narzędzia MCP dla Crashlytics

W tabelach poniżej znajdziesz listę narzędzi MCP Crashlytics, które są dostępne za pomocą serwera Firebase MCP.

Po skonfigurowaniu serwera Firebase MCP narzędzie AI może używać tych narzędzi MCP, aby pomagać Ci w zrozumieniu problemów, ich debugowaniu i zarządzaniu nimi. Te narzędzia MCP są używane zarówno w procesie z przewodnikiem crashlytics:connect, jak i w konwersacjach w dowolnym formacie z narzędziem AI.

W większości przypadków te narzędzia MCP są przeznaczone tylko do użytku przez LLM, a nie do bezpośredniego użytku przez programistę. LLM decyduje, kiedy użyć tych narzędzi MCP, na podstawie Twojej interakcji z narzędziem AI.

Zarządzanie problemami z Crashlytics

W tabeli poniżej znajdziesz opis narzędzi dostępnych do zarządzania problemami z Crashlytics.

Pobieranie danych Crashlytics

W tabeli poniżej znajdziesz opis narzędzi dostępnych do uzyskiwania informacji o aplikacjach związanych z Crashlytics.

Dodatkowe informacje

Jak są używane Twoje dane

Zasady zarządzania danymi są określane przez narzędzie programistyczne oparte na AI, z którego korzystasz, i podlegają warunkom określonym przez to narzędzie.

Ceny

Firebase nie pobiera opłat za korzystanie z narzędzi i promptów MCP dla Crashlytics ani za pobieranie danych z Crashlytics za pomocą naszego publicznego interfejsu API.

Wszelkie koszty są określane przez narzędzie programistyczne oparte na AI, z którego korzystasz, i mogą zależeć od ilości danych Crashlyticsużywanych przez narzędzie AI. Pamiętaj, że Firebase nie oferuje wyraźnego sposobu kontrolowania ilości danych wczytywanych do kontekstu, ale udostępniamy rozsądne domyślne wskazówki dla modelu.

Rozwiązywanie problemów i najczęstsze pytania