Assistance IA pour Crashlytics via MCP

Grâce aux outils et aux prompts MCP de Firebase Crashlytics, vous pouvez interagir avec vos données Crashlytics à l'aide de vos outils pour les développeurs optimisés par l'IA et compatibles avec MCP, comme Antigravity, Claude Code ou Cursor. Ces outils et prompts MCP Crashlytics fournissent un contexte essentiel à votre outil d'IA pour vous aider à gérer, hiérarchiser, déboguer et résoudre les problèmes.

Après avoir configuré le serveur MCP Firebase, vous pouvez utiliser les fonctionnalités MCP pour Crashlytics :

Workflow guidé pour hiérarchiser et corriger les problèmes

Débogage conversationnel libre

info Qu'est-ce que MCP ? Le Model Context Protocol (MCP) est un moyen standardisé permettant aux outils d'IA d'accéder à des outils et des sources de données externes.

Avant de commencer : configurer le serveur MCP Firebase

Cette section décrit la configuration de base du serveur MCP Firebase afin que vous puissiez utiliser les commandes, les prompts et les outils MCP spécifiques à Crashlytics (qui sont tous décrits plus loin sur cette page).

Prérequis

Assurez-vous que votre environnement répond aux exigences suivantes :

• Une installation fonctionnelle de Node.js et de npm. L'installation de Node.js installe automatiquement les outils de commande npm.

• Votre outil pour les développeurs optimisé par l'IA est compatible avec les intégrations MCP.

Si vous travaillez sur un projet Unity, consultez les questions fréquentes sur le chargement des outils et des prompts MCP Crashlytics.

Configurer votre outil d'IA pour utiliser le serveur MCP Firebase

{
  "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
    }
  }
}

"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"]
  }
}

En plus de la configuration de base décrite ci-dessus pour chaque outil d'IA, vous pouvez spécifier des paramètres facultatifs.

(Recommandé) Workflow guidé pour hiérarchiser et corriger les problèmes avec crashlytics:connect

Crashlytics fournit un workflow guidé, conversationnel et flexible pour vous aider à hiérarchiser et à résoudre les problèmes Crashlytics dans votre application. Par exemple, votre outil d'IA peut récupérer les problèmes, les expliquer, identifier des correctifs potentiels et même modifier le code pour vous.

Ce workflow guidé est disponible via la commande MCP crashlytics:connect.

Accéder à la commande et l'utiliser

1. Si vous ne l'avez pas déjà fait, configurez le serveur MCP Firebase, puis démarrez votre outil d'IA.

2. Exécutez la commande MCP crashlytics:connect.

   La plupart des outils d'IA permettent d'accéder facilement à ce workflow. Si votre agent n'est pas compatible avec les commandes MCP, nous vous recommandons d'utiliser le débogage conversationnel de forme libre.

3. Utilisez votre outil d'IA pour vous aider à hiérarchiser et à résoudre les problèmes liés à Crashlytics, par exemple :

   • Affichez la liste des problèmes prioritaires.
   • Déboguez un problème spécifique en fournissant son ID ou son URL.
   • Demander plus d'informations sur un plantage.
   • Demander à l'agent d'expliquer son raisonnement pour une cause racine suggérée.

Débogage conversationnel au format libre

Bien que nous vous recommandions d'utiliser crashlytics:connect pour une expérience de débogage optimale, vous pouvez également déboguer les problèmes à l'aide d'une conversation libre avec un outil d'IA ayant accès aux outils MCP Crashlytics. C'est particulièrement important pour les outils d'IA qui ne sont pas encore compatibles avec les prompts MCP (souvent appelés commandes à barre oblique ou commandes personnalisées).

Après avoir configuré le serveur MCP Firebase, essayez certains des exemples suivants.

Récupérer le contexte d'un problème et d'un plantage

Lorsque votre outil d'IA a accès aux outils MCP Crashlytics, il peut récupérer des données critiques sur les problèmes Crashlytics, comme le nombre d'utilisateurs et d'événements, les traces de la pile, les métadonnées et les informations sur la version de l'application.

Voici quelques exemples de requêtes :

• 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?

  • Pour répondre à cette question, votre outil IA lira probablement votre code pour comprendre où se produit la connexion et utilisera divers outils MCP Crashlytics pour récupérer les données sur le problème. Votre outil d'IA essaiera ensuite de déterminer s'il existe un problème lié au flux de connexion dans la dernière version.

• 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.

  • Pour répondre à cette question, votre outil d'IA utilisera divers outils MCP Crashlytics pour récupérer le contexte du problème et toutes les notes publiées à ce sujet. Il peut également récupérer des exemples de plantages pour reprendre l'enquête sur le problème.

Documenter une investigation de débogage

Lors du débogage d'un problème, il est souvent utile de conserver des enregistrements pour vous-même ou votre équipe. Crashlytics propose cette fonctionnalité dans la console Firebase, et votre outil d'IA équipé des outils MCP Crashlytics peut également vous aider, par exemple en résumant une investigation, en ajoutant une note avec des métadonnées utiles (comme un lien vers un problème Jira ou GitHub) ou en fermant un problème une fois qu'il est résolu.

Voici quelques exemples de requêtes :

• 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.

Documentation de référence sur l'outil MCP Crashlytics

Les tableaux suivants listent les outils MCP Crashlytics disponibles via le serveur MCP Firebase.

Une fois que vous avez configuré le serveur MCP Firebase, votre outil d'IA peut utiliser ces outils MCP pour vous aider à comprendre, déboguer et gérer les problèmes. Ces outils MCP sont utilisés à la fois dans le workflow guidé de crashlytics:connect et dans les conversations libres avec votre outil d'IA.

Dans la plupart des cas d'utilisation, ces outils MCP sont destinés à être utilisés uniquement par le LLM, et non directement par un développeur humain. Le LLM décide quand utiliser ces outils MCP en fonction de votre interaction avec votre outil d'IA.

Gérer les problèmes liés à Crashlytics

Le tableau suivant décrit les outils disponibles pour gérer vos problèmes Crashlytics.

Récupérer les données Crashlytics

Le tableau suivant décrit les outils disponibles pour obtenir des informations sur vos applications liées à Crashlytics.

Informations supplémentaires

Utilisation de vos données

La gouvernance des données est déterminée par l'outil de développement optimisé par l'IA que vous utilisez et est soumise aux conditions définies par cet outil d'IA.

Tarifs

Firebase ne vous facture pas l'utilisation des outils et prompts MCP Crashlytics, ni la récupération des données Crashlytics à partir de notre API publique.

Le coût est déterminé par l'outil pour les développeurs optimisé par l'IA que vous utilisez, et peut être déterminé par le volume de données Crashlytics utilisées par l'outil IA. Notez que Firebase ne propose pas de moyen explicite de contrôler la quantité de données chargées dans le contexte, mais nous incluons des conseils par défaut judicieux pour le modèle.

Dépannage et FAQ