Pomoc AI w Crashlytics za pomocą MCP

Za pomocą Firebase Crashlyticsnarzędzi i promptów MCPCrashlytics możesz wchodzić w interakcje z danymi za pomocą narzędzi deweloperskich opartych na AI i obsługujących MCP, takich jak AntigravityGemini, Claude Code czy Cursor. Te Crashlyticsnarzędzia i prompty MCP zapewniają narzędziu AI kluczowy kontekst, który pomaga zarządzać problemami, ustalać ich priorytety, debugować je i rozwiązywać.

Po skonfigurowaniu serwera MCP Firebase możesz korzystać z funkcji MCP w przypadku Crashlytics:

Proces z instrukcjami, który pomaga nadawać priorytety problemom i je rozwiązywać

Debugowanie konwersacyjne w formie swobodnej

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

Zanim zaczniesz: skonfiguruj serwer MCP Firebase

W tej sekcji opisujemy podstawową konfigurację serwera MCP Firebase, aby można było używać poleceń, promptów i narzędzi MCP specyficznych dla Crashlytics (wszystkie te elementy opisujemy 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.

• Twoje narzędzie deweloperskie oparte na AI obsługuje integracje z MCP.

Jeśli pracujesz nad projektem w Unity, zapoznaj się z odpowiedziami na najczęstsze pytania dotyczące wczytywania narzędzi i promptów Crashlytics MCP.

Skonfiguruj narzędzie AI tak, aby korzystało z serwera 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"]
  }
}

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

(Zalecane) Przewodnik po procesie nadawania priorytetów i rozwiązywania problemów z crashlytics:connect

Crashlytics udostępnia interaktywny i elastyczny przepływ pracy, który pomaga ustalać priorytety i rozwiązywać Crashlytics problemy w aplikacji. Na przykład narzędzie AI może pobierać informacje o problemach, wyjaśniać je, identyfikować potencjalne rozwiązania, a nawet wprowadzać zmiany w kodzie.

Ten przepływ pracy jest dostępny za pomocą polecenia crashlytics:connect MCP.

Dostęp do polecenia i korzystanie z niego

1. Jeśli nie masz jeszcze skonfigurowanego serwera MCP Firebase, zrób to, a potem uruchom narzędzie AI.

2. Uruchom polecenie crashlytics:connect MCP.

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

3. Użyj narzędzia AI, aby ustalić priorytety i rozwiązać problemy Crashlytics, na przykład:

   • Wyświetl listę problemów posortowanych według priorytetu.
   • Rozwiąż konkretny problem, podając jego identyfikator lub adres URL.
   • Poproś o więcej informacji o wypadku.
   • Poproś agenta o uzasadnienie sugerowanej głównej przyczyny.

Debugowanie konwersacyjne w dowolnej formie

Zalecamy korzystanie z crashlytics:connect, aby uzyskać najlepsze wyniki debugowania. Możesz też debugować problemy, prowadząc swobodną rozmowę z narzędziem AI, które ma dostęp do Crashlytics narzędzi MCP. Jest to szczególnie ważne w przypadku narzędzi AI, które nie obsługują jeszcze promptów MCP (często nazywanych poleceniami z ukośnikiem lub poleceniami niestandardowymi).

Po skonfigurowaniu serwera MCP Firebase wypróbuj niektóre z tych przykładów.

Pobieranie problemu i kontekstu awarii

Gdy narzędzie AI ma dostęp do Crashlytics narzędzi MCP, może pobierać kluczowe 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 do pobierania danych o problemach. Narzędzie AI spróbuje wtedy 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 Crashlyticsnarzędzi MCP do pobrania kontekstu problemu i wszelkich notatek opublikowanych w związku z nim. Może też pobrać przykładowe awarie, aby wznowić badanie problemu.

Dokumentowanie procesu debugowania

Podczas rozwiązywania problemu często przydaje się prowadzenie dokumentacji dla siebie lub zespołu. Crashlytics udostępnia tę funkcję w Firebase konsoli. Narzędzie AI wyposażone w narzędzia Crashlytics MCP również może pomóc, np. podsumować dochodzenie, dodać notatkę z przydatnymi metadanymi (takimi jak link do problemu w Jira lub GitHub) lub 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.

Crashlytics Dokumentacja narzędzia MCP

W tabelach poniżej znajdziesz listę narzędzi Crashlytics MCP dostępnych na serwerze MCP Firebase.

Po skonfigurowaniu serwera MCP Firebase narzędzie AI może używać tych narzędzi MCP, aby pomagać Ci w rozumieniu, debugowaniu i rozwiązywaniu problemów. Narzędzia MCP są używane zarówno w crashlytics:connect przewodniku, jak i w swobodnych rozmowach z narzędziem AI.

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

Rozwiązywanie problemów z Crashlytics

W tabeli poniżej znajdziesz narzędzia, które pomogą Ci rozwiązać problemy z Crashlytics.

Pobieranie danych z Crashlytics

Tabela poniżej zawiera opis narzędzi, które umożliwiają uzyskiwanie informacji o Crashlytics w przypadku Twoich aplikacji.

Dodatkowe informacje

Jak są używane Twoje dane

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

Ceny

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

Koszt zależy od używanego narzędzia do tworzenia opartego na AI i może być określany przez ilość danych Crashlytics wykorzystywanych przez to narzędzie. Pamiętaj, że Firebase nie oferuje wyraźnego sposobu kontrolowania ilości danych wczytywanych do kontekstu, ale udostępniamy rozsądne domyślne wskazówki dotyczące modelu.

Rozwiązywanie problemów i najczęstsze pytania