使用 Microsoft Binlog MCP 服务器进行AI驱动的MSBuild调查——.NET博客

Microsoft .NET Blog 2026-06-23T15:11:01.463982

使用 Microsoft Binlog MCP 服务器进行AI驱动的MSBuild调查——.NET博客

MSBuild 二进制日志（.binlog 文件）包含关于构建的丰富信息——每个属性求值、目标执行、任务调用、错误和警告。但手动浏览这些数据可能会让人不知所措，尤其是在调试复杂的多项目解决方案时。如果你的 AI 编码助手能为你进行调查呢？

今天我们推出 Microsoft Binlog MCP 服务器，这是一个 Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）服务器，它让 GitHub Copilot 等 AI 助手可以直接访问你的构建日志。它解析 .binlog 文件并公开 15 个专用工具，支持 AI 驱动的构建失败诊断、属性追踪、性能分析和构建比较——全部通过自然语言对话完成。

为什么为构建日志使用 MCP？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放标准，它允许 AI 助手以结构化方式调用外部工具。通过将 MSBuild 二进制日志分析封装在 MCP 服务器中，我们赋予 AI 助手以下能力：

通过查询错误、警告及其完整的项目/目标/任务上下文来调查构建失败
追踪属性来源，了解属性的值从何而来
通过识别最慢的项目、目标和任务来分析性能瓶颈
比较两个构建，发现属性和包的差异
读取构建期间捕获的嵌入式源文件

无需再手动翻阅 MSBuild Structured Log Viewer，你只需向 AI 助手提问，例如“我的构建为什么失败了？”或“什么让我的构建变慢了？”

AI 助手可用的 15 个工具

Microsoft Binlog MCP 服务器提供的工具分为四类：

构建调查

工具	功能说明
binlog_overview	构建状态、持续时间、项目数量、错误/警告数量
binlog_errors	构建错误，包含完整的项目、目标、任务、文件和行号上下文
binlog_warnings	构建警告，可按警告代码过滤
binlog_search	使用 StructuredLog Viewer 搜索 DSL 进行全文搜索
binlog_projects	列出所有项目及其构建状态和持续时间
binlog_properties	MSBuild 属性值（精选默认值或过滤后的值）
binlog_items	MSBuild 项，如 PackageReference、Compile 等
binlog_imports	.props 和 .targets 文件的完整导入链
binlog_explain_property	追踪属性值的来源——是哪个文件、目标或任务设置了它

嵌入式文件

工具	功能说明
binlog_files	列出或读取构建期间捕获的源文件
binlog_search_files	在所有嵌入式源文件中搜索文本

性能分析

工具	功能说明
binlog_expensive_projects	按独占持续时间排序的最慢项目
binlog_expensive_targets	整个构建中最慢的目标
binlog_expensive_tasks	整个构建中最慢的任务

构建比较

工具	功能说明
binlog_compare	比较两个 binlog——对比属性、包等

快速入门

最简单的入门方式是通过 .NET Agent Skills 仓库。dotnet-msbuild 插件将 Microsoft Binlog MCP 服务器与精选的技能和代理捆绑在一起，用于 MSBuild 构建调查和优化。

请选择与你开发环境匹配的部分。

Visual Studio

Visual Studio 通过 GitHub Copilot 的代理模式（Visual Studio 17.14 或更高版本）支持 MCP 服务器。安装 dotnet-msbuild 插件后，Copilot Chat 在代理模式下会自动发现 Microsoft Binlog MCP 服务器。打开 Copilot Chat 窗口，切换到代理模式，binlog_* 工具便可用于任何关于解决方案中 .binlog 文件的对话。

Visual Studio Code

在 VS Code 中，启用插件支持并将市场添加到你的 settings.json：

{
  "chat.plugins.enabled": true,
  "chat.plugins.marketplaces": ["dotnet/skills"]
}

然后从市场中安装 dotnet-msbuild 插件——Binlog MCP 服务器会自动配置好。

希望直接连接 MCP 服务器？将其添加到 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "binlog-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": ["tool", "run", "Microsoft.AITools.BinlogMcp"]
    }
  }
}

要在启动时预加载特定的 binlog，传入 --binlog 参数：

{
  "servers": {
    "binlog-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": ["tool", "run", "Microsoft.AITools.BinlogMcp", "--", "--binlog", "msbuild.binlog"]
    }
  }
}

命令行（Copilot CLI / Claude Code）

对于基于终端的 AI 助手，如 GitHub Copilot CLI 或 Claude Code，直接从 dotnet/skills 市场安装插件：

/plugin marketplace add dotnet/skills
/plugin install dotnet-msbuild@dotnet-agent-skills

重启你的助手，binlog_* 工具即可使用。你可以通过 /skills 验证它们是否已加载。

提示： 要生成二进制日志，请在 dotnet build、dotnet test 或 dotnet pack 命令后添加 /bl——例如：dotnet build /bl。

示例：诊断构建失败

一旦 MCP 服务器运行起来，并且你的 AI 助手可以访问 .binlog 文件，你就可以通过对话方式调查构建问题。下面是典型的工作流程：

生成 binlog：运行 dotnet build /bl 捕获二进制日志
向助手提问：“我的构建失败了。你能调查 msbuild.binlog 并告诉我哪里出错了吗？”
AI 进行调查：它调用 binlog_overview 获取高层状态，然后调用 binlog_errors 检索实际错误及完整上下文，还可能使用 binlog_explain_property 或 binlog_search 追踪根本原因
获取可操作的指导：助手综合发现结果并建议具体的修复方法

对于性能调查，AI 使用 binlog_expensive_projects、binlog_expensive_targets 和 binlog_expensive_tasks 工具来识别瓶颈并推荐优化方案。

亲自尝试：比较两个构建

以下是立即上手体验 MCP 服务器的好方法。选择一个你定期构建的仓库——可以是你的产品，也可以是开源项目，如 dotnet/msbuild 或 microsoft/testfx——并从不同版本或配置中捕获两个二进制日志：

# 构建版本 A
git checkout main
dotnet build /bl:build-a.binlog

# 构建版本 B（不同分支、SDK 或配置）
git checkout my-feature-branch
dotnet build /bl:build-b.binlog

然后向 AI 助手提问：

“比较 build-a.binlog 和 build-b.binlog。哪些 MSBuild 属性和包版本发生了变化？这些变化是否影响了构建性能？”

在后台，助手调用 binlog_compare 比较属性和包，然后对两个日志使用 binlog_expensive_projects 和 binlog_expensive_targets，将更改与时间差异关联起来——将过去繁琐的并排日志比较变成了一次对话。

基于 StructuredLogger

Microsoft Binlog MCP 服务器底层使用 MSBuild Structured Log Viewer 库——与流行的 MSBuild Structured Log Viewer 桌面应用使用相同的引擎。binlog_search 工具支持完整的 StructuredLog Viewer 搜索 DSL，包括节点类型过滤器（$error、$warning、$task、$target、$project）、使用 under() 的层级作用域，以及使用引号字符串的精确短语匹配。

遥测

查看原文