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ネイティブJDKツールに基づく軽量JVMモニタリングと診断MCP(マルチエージェント通信プロトコル)サーバ実装。 Arthasのようなサードパーティ製のツールを必要としないでJavaアプリケーションを監視および分析する強力な機能を持つAIエージェントを提供します。

ホスト配置

Fronteir AIでホストされているデプロイメントが利用できます。

##特徴

-ゼロ依存関係: ネイティブJDKツール(jps、jstack、jmapなど)のみ使用

• ライト級選手: エージェントベースのソリューションと比較して最小限のリソース消費
• 高い互換性:すべてのJavaバージョンとプラットフォームで動作します
• 非侵入: 対象アプリケーションへの変更は不要 -Secure:JDK認定ツールとコマンドのみを使用する
• リモート監視:SSHによるローカルおよびリモートJVMの監視のためのサポート

コア機能

##基本監視

• Javaプロセスリストと識別
• JVM基本情報検索
• 記憶使用法の監視
• スレッド情報とスタックトレース分析
• クラス積込み統計
• 詳細なクラス構造情報

高度な機能

• メソッド呼び出し経路解析
• クラス分解
• 方法検索と検査

JVM MCP Server

English | 中文

A lightweight JVM monitoring and diagnostic MCP (Multi-Agent Communication Protocol) server implementation based on native JDK tools. Provides AI agents with powerful capabilities to monitor and analyze Java applications without requiring third-party tools like Arthas.

Hosted deployment

A hosted deployment is available on Fronteir AI.

Features

• Zero Dependencies: Uses only native JDK tools (jps, jstack, jmap, etc.)
• Lightweight: Minimal resource consumption compared to agent-based solutions
• High Compatibility: Works with all Java versions and platforms
• Non-Intrusive: No modifications to target applications required
• Secure: Uses only JDK certified tools and commands
• Remote Monitoring: Support for both local and remote JVM monitoring via SSH

Core Capabilities

Basic Monitoring

• Java process listing and identification
• JVM basic information retrieval
• Memory usage monitoring
• Thread information and stack trace analysis
• Class loading statistics
• Detailed class structure information

Advanced Features

• Method call path analysis
• Class decompilation
• Method search and inspection
• Method invocation monitoring
• Logger level management
• System resource dashboard

System Requirements

• Python 3.6+
• JDK 8+
• Linux/Unix/Windows OS
• SSH access (for remote monitoring)

Installation

Using uv (Recommended)

# Install uv if not already installed
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh  # Linux/macOS
# or
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # Windows

# Install the package
uv pip install jvm-mcp-server

Using pip

pip install jvm-mcp-server

From Source

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-repo/jvm-mcp-server.git
cd jvm-mcp-server

# Using uv (recommended)
uv venv  # Create virtual environment
uv sync  # Install dependencies

# Or install in development mode
uv pip install -e .

Quick Start

Starting the Server

Using uv (Recommended)

# Local mode
uv run jvm-mcp-server

# Using environment variables file for remote mode
uv run --env-file .env jvm-mcp-server

# In specific directory