Английский | 中

Легкая реализация сервера мониторинга и диагностики MCP (Multi-Agent Communication Protocol) на основе собственных инструментов JDK. Предоставляет агентам ИИ мощные возможности для мониторинга и анализа Java-приложений без использования сторонних инструментов, таких как Arthas.

##Развертывание

Развертывание доступно на Fronteir AI.

Особенности

Ноль зависимостей: Использует только нативные инструменты JDK (jps, jstack, jmap и т. Д.)

• ** Легкий вес**: Минимальное потребление ресурсов по сравнению с агентными решениями Высокая совместимость: работает со всеми версиями и платформами Java
• Ненавязчивый: Не требуется никаких изменений в целевых приложениях Secure: Использует только сертифицированные JDK инструменты и команды Удаленный мониторинг: поддержка локального и удаленного мониторинга СПМ через SSH

##Основные возможности

###Базовый мониторинг Перечень процессов Java и идентификация

• Поиск базовой информации СПМ Мониторинг использования памяти
• Информация о потоке и анализ следов стека
• Статистика загрузки классов Подробная информация о структуре класса

Расширенные возможности

Метод анализа пути вызова

• Декомпиляция классов
• Методы поиска и инспекции

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