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开发工具

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Arthas MCP 服务器是一款基于 MCP 的 Java 应用诊断工具包,设计用于 LLM 集成。它与阿里巴巴 Arthas 集成,使 AI 助手能够分析和诊断 Java 应用。

概览

Arthas MCP 服务器是一款基于 MCP 的 Java 应用诊断工具包,设计用于 LLM 集成。它与阿里巴巴 Arthas 集成,使 AI 助手能够分析和诊断 Java 应用。 - 通过支持LLM的工具进行智能诊断 - 实时监控:JVM、线程、内存 - 性能分析:CPU使用率、调用追踪、瓶颈 - 运行时操作:动态类/方法工具 - 示例 - connect_arthas:连接Arthas WebConsole - get_connection_status:获取当前状态 - disconnect_arthas:断开连接 - get_jvm_info:JVM信息 - get_thread_info:线程状态和性能 - get_memory_info:内存使用和GC - execute_arthas_command:运行自定义Arthas命令 - analyze_performance:性能分析 - trace_method_calls:方法调用追踪 macOS: ~/.cursor/mcp.json Windows: C:\Users{username}.cursor\mcp.json 有多种部署方式:连接模式或代理模式。

概述(AI 翻译)

Java 诊断 MCP 服务器

概述

Arthas MCP 服务器是一款基于 MCP 的 Java 应用诊断工具包,设计用于 LLM 集成。它与阿里巴巴 Arthas 集成,使 AI 助手能够分析和诊断 Java 应用。

特色

  • 通过支持LLM的工具进行智能诊断
  • 实时监控:JVM、线程、内存
  • 性能分析:CPU 使用率、呼叫追踪、瓶颈
  • 运行时操作:动态类/方法工具
  • 例如。

快速启动

安装

跑

MCP工具

  • connect_arthas:连接Arthas WebConsole
  • get_connection_status:获取当前状态
  • disconnect_arthas:断开连接
  • get_jvm_info:JVM信息
  • get_thread_info:线程状态与性能
  • get_memory_info:内存使用与GC
  • execute_arthas_command:运行自定义 Arthas 命令
  • analyze_performance:绩效分析
  • trace_method_calls:方法调用追踪

配置

添加到光标 / Claude 代码

macOS: ~/.cursor/mcp.json 窗口:C:\Users\{username}\.cursor\mcp.json

开始,阿尔萨斯

有多种部署方式:连接模式或代理模式。

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README

Arthas MCP Server

Java diagnostics MCP server

Overview

Arthas MCP Server is an MCP-based diagnostic toolkit for Java applications, designed for LLM integration. It integrates with Alibaba Arthas so AI assistants can analyze and diagnose Java apps.

Features

  • Intelligent diagnostics via LLM-friendly tools
  • Real-time monitoring: JVM, threads, memory
  • Performance analysis: CPU usage, call tracing, bottlenecks
  • Runtime operations: dynamic class/method tools
  • exmaple

Quick Start

Install

uv sync

Run

python main.py

MCP Tools

  • connect_arthas: connect to Arthas WebConsole
  • get_connection_status: get current status
  • disconnect_arthas: disconnect
  • get_jvm_info: JVM info
  • get_thread_info: thread status and performance
  • get_memory_info: memory usage and GC
  • execute_arthas_command: run custom Arthas command
  • analyze_performance: performance analysis
  • trace_method_calls: method call tracing

Config

Add to Cursor / Claude Code

macOS: ~/.cursor/mcp.json Windows: C:\Users\{username}\.cursor\mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "arthas": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "F:\\path\\to\\arthas_mcp_server", "run", "python", "main.py"],
      "env": { "ARTHAS_URL": "http://localhost:8563" }
    }
  }
}

Start Arthas

There are multiple deployment methods: either attach mode or agent mode. Both approaches ultimately result in listening for HTTP requests (Arthas commands) on port 8563.

Project Structure

arthas_mcp_server/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py
│   ├── server.py
│   └── client.py
├── main.py
├── pyproject.toml
└── README.md

Development

uv sync --extra dev
在 GitHub 查看完整 README

安装

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide 新手?先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{ "mcpServers": { "arthas": { "command": "uv", "args": ["--directory", "F:\\path\\to\\arthas_mcp_server", "run", "python", "main.py"], "env": { "ARTHAS_URL": "http://localhost:8563" } } } }