Jvm MCP Server

🚀 JVM MCP サーバー

このプロジェクトはArthasをベースにしたJVM監視MCPサーバーで、簡単に使えるPythonインターフェースを提供し、Javaプロセスの監視と分析に役立ちます。

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🚀 クイックスタート

このJVM MCPサーバーは、Arthasを用いてJavaプロセスの監視と分析を行います。以下に、サーバーの起動方法とPythonコードでの使用例を示します。

サーバーの起動

# ローカルモードで起動
uv run jvm-mcp-server

# 環境変数ファイルを指定して起動（リモート接続を設定した場合）
uv run --env-file .env jvm-mcp-server

# 特定のディレクトリで起動（必要な場合）
uv --directory /path/to/project run --env-file .env jvm-mcp-server

Pythonコードでの使用

from jvm_mcp_server import JvmMcpServer

server = JvmMcpServer()
server.run()

MCPツールの使用

設定ファイルの例：

{
    "mcpServers": {
      "jvm-mcp-server": {
        "command": "uv",
        "args": [
          "--directory",
          "/path/to/jvm-mcp-server",
          "run",
          "--env-file",
          "/path/to/jvm-mcp-server/.env",
          "jvm-mcp-server"
        ]
      }
    }
}

✨ 主な機能

• Arthasツールの自動ダウンロードと管理
• ローカルおよびリモートのJavaプロセス監視のサポート
• Javaプロセスリストの照会
• リアルタイムのJVMスレッド情報
• JVMメモリ使用状況の監視
• スレッドスタックトレース情報
• クラスロード情報の照会
• クラスとメソッドの逆コンパイルのサポート
• メソッド呼び出しの監視
• 動的なログレベルの調整
• 人工知能によるJVMパフォーマンス分析

📦 インストール

1. uvツールのインストール

## Linux Shell
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
## またはpipを使用してインストール
pip install uv
## またはpipxを使用（pipxがインストールされている場合）
pipx install uv 
## Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. プロジェクトのクローン

git clone https://github.com/xzq-xu/jvm-mcp-server.git
cd jvm-mcp-server

3. uvを使用してプロジェクト環境を初期化

# 仮想環境の作成
uv venv
# プロジェクトの依存関係の同期
uv sync

4. 環境変数の設定（オプション、リモート接続用）

.envファイルを作成し、以下の設定を追加します。

# Linux/Mac
ARTHAS_SSH_HOST=user@remote-host
ARTHAS_SSH_PORT=22  # オプション、デフォルトは22
ARTHAS_SSH_PASSWORD=your-password  # パスワード認証を使用する場合

# Windows PowerShell
$env:ARTHAS_SSH_HOST="user@remote-host"
$env:ARTHAS_SSH_PORT="22"  # オプション、デフォルトは22
$env:ARTHAS_SSH_PASSWORD="your-password"  # パスワード認証を使用する場合

📚 ドキュメント

システム要件

• Python 3.10以上
• Javaランタイム環境 (JRE) 8以上
• ネットワーク接続（Arthasのダウンロード用）
• ターゲットサーバーへのSSHアクセス権限（リモートモードを使用する場合）

⚠️ 重要提示

人工知能によるJVMパフォーマンス分析に関しては、適切な設定とデータの収集が必要です。