Jmx MCP

🚀 JMX MCP 服務器

JMX MCP 服務器是一款強大的模型上下文協議（MCP）服務器，為像 Claude Desktop 這樣的 AI 助手提供全面的 JMX 監控和管理功能。它允許用戶通過自然語言交互來監控 Java 應用程序、管理 MBeans 並執行 JMX 操作。

🚀 快速開始

1. 克隆並構建項目

git clone https://github.com/itz4blitz/JMX-MCP.git
cd JMX-MCP
mvn clean package

2. 測試服務器

# 使用綜合驗證進行測試
python3 comprehensive-test.py

3. 配置 Claude Desktop

將以下內容添加到你的 Claude Desktop MCP 配置文件中：

• 位置：
  • macOS：~/.config/claude/mcp_servers.json
  • Windows：%APPDATA%\Claude\mcp_servers.json
• 配置內容：

{
  "mcpServers": {
    "jmx-mcp-server": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Xmx512m",
        "-Xms256m",
        "-Dspring.profiles.active=stdio",
        "-Dspring.main.banner-mode=off",
        "-Dlogging.level.root=OFF",
        "-Dspring.main.log-startup-info=false",
        "-jar",
        "/path/to/your/jmx-mcp-server-1.0.0.jar"
      ],
      "env": {
        "JAVA_OPTS": "-Djava.awt.headless=true"
      }
    }
  }
}

4. 開始與 Claude 一起使用

重啟 Claude Desktop 並嘗試以下查詢：

"What JMX tools are available?"
"Show me the current heap memory usage"
"List all MBean domains"
"What's the garbage collection performance?"

✨ 主要特性

🔍 全面的 JMX 集成

• 實時 MBean 發現：自動發現並編目所有可用的 MBeans。
• 屬性管理：以完全類型安全的方式讀取和寫入 MBean 屬性。
• 操作執行：通過參數驗證執行 MBean 操作。
• 域探索：按域瀏覽和過濾 MBeans。

🤖 AI 驅動的監控

• 自然語言查詢：可以提出諸如“當前堆內存使用情況如何？”之類的問題。
• 智能分析：AI 可以關聯指標並識別性能問題。
• 自動洞察：根據 JMX 數據模式提供建議。

🛡️ 企業級就緒

• 安全驗證：內置安全控制和訪問驗證。
• 連接管理：強大的本地和遠程 JMX 連接處理。
• 錯誤處理：全面的錯誤處理和恢復機制。
• 生產日誌記錄：可針對不同環境配置日誌記錄。

🔌 MCP 協議合規

• 工具：提供 12 個用於 AI 交互的 JMX 管理工具。
• 資源：所有 JMX 屬性都作為可發現資源公開。
• STDIO 傳輸：針對 Claude Desktop 集成進行了優化。
• JSON-RPC 2.0：完全符合協議，確保可靠通信。

📦 安裝指南

前提條件

• Java 17+（OpenJDK 或 Oracle JDK）
• Maven 3.6+ 用於構建項目
• Claude Desktop 或任何與 MCP 兼容的 AI 客戶端

💻 使用示例

基礎用法

內存監控

User: "What's the current memory situation?"
Claude: I'll check the JMX memory metrics for you.

[Uses getAttribute tool to read HeapMemoryUsage]

The current heap memory usage is:
- Used: 245 MB
- Committed: 512 MB  
- Max: 2048 MB
- Usage: 12% of maximum heap

The application is running efficiently with low memory pressure.

性能分析

User: "Are there any performance issues?"
Claude: Let me analyze the JMX performance metrics.

[Uses multiple tools to check GC, threads, and memory]

Performance analysis:
✅ Memory: Healthy (12% heap usage)
✅ GC: Efficient (avg 15ms collection time)
⚠️  Threads: High count (245 threads) - consider investigation
✅ CPU: Normal load

Recommendation: Monitor thread creation patterns.

📚 詳細文檔

可用工具（共 12 個）

核心 JMX 操作

連接管理

服務發現

可用資源

服務器自動將所有 JMX 屬性作為 MCP 資源公開，使 AI 助手可以發現和訪問這些資源：

• 內存指標：堆使用情況、非堆使用情況、內存池。
• 垃圾回收：GC 統計信息、收集時間、收集次數。
• 線程：線程計數、死鎖檢測、線程狀態。
• 運行時信息：JVM 正常運行時間、啟動時間、系統屬性。
• 類加載：已加載的類、卸載的類、類路徑。
• 操作系統：CPU 使用情況、系統負載、可用處理器。

資源 URI 格式：

jmx://domain:type=Type,name=Name/attributes/AttributeName

示例資源：

jmx://java.lang:type=Memory/attributes/HeapMemoryUsage
jmx://java.lang:type=Runtime/attributes/Uptime
jmx://java.lang:type=GarbageCollector,name=G1_Young_Generation/attributes/CollectionCount

架構

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Claude AI     │◄──►│  JMX MCP Server  │◄──►│  Java App JMX   │
│                 │    │                  │    │                 │
│ Natural Language│    │ • Tools (12)     │    │ • MBeans        │
│ Queries         │    │ • Resources(224+)│    │ • Attributes    │
│                 │    │ • JSON-RPC 2.0   │    │ • Operations    │
│                 │    │ • Multi-Connect  │    │ • Discovery     │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘

核心組件

• JMXConnectionManager：管理本地和遠程 JMX 連接。
• MBeanDiscoveryService：發現並編目可用的 MBeans。
• JmxService：提供帶有 @Tool 註解的方法用於 AI 交互。
• JMXToMCPMapper：將 JMX 屬性映射到 MCP 資源。
• JmxSecurityValidator：驗證操作是否符合安全要求。

配置文件

默認配置文件

標準配置，具有完整的日誌記錄，適用於開發和調試。

STDIO 配置文件

針對 Claude Desktop 集成進行了優化：

• 靜默操作：無控制檯輸出，避免干擾 JSON-RPC。
• 最小日誌記錄：僅記錄錯誤信息，防止文件系統問題。
• 快速啟動：優化初始化過程，實現快速的 AI 響應。

🔧 技術細節

測試

綜合測試套件

# 運行綜合集成測試
python3 comprehensive-test.py

測試覆蓋範圍：

• ✅ MCP 協議合規性
• ✅ JSON-RPC 2.0 通信
• ✅ 所有 12 個工具的註冊和執行
• ✅ 多連接管理
• ✅ 服務發現和自動註冊
• ✅ 資源發現和訪問
• ✅ 錯誤處理和恢復

單元測試

mvn test

安全

內置安全功能

• ObjectName 驗證：防止訪問敏感 MBeans。
• 操作過濾：限制危險操作。
• 類型安全：在操作前驗證屬性類型。
• 訪問控制：可配置的安全策略。

安全配置

jmx:
  security:
    enabled: true
    allowed-domains:
      - "java.lang"
      - "java.nio"
      - "com.myapp"
    blocked-operations:
      - "shutdown"
      - "restart"

部署

本地開發

java -jar target/jmx-mcp-server-1.0.0.jar

生產部署

java -Xmx1g -Xms512m \
     -Dspring.profiles.active=production \
     -jar jmx-mcp-server-1.0.0.jar

Docker 部署

FROM openjdk:17-jre-slim
COPY target/jmx-mcp-server-1.0.0.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

🤝 貢獻代碼

我們歡迎貢獻！請查看我們的 貢獻指南 以獲取詳細信息。

貢獻者快速入門

# 在 GitHub 上 Fork 倉庫
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/JMX-MCP.git
cd JMX-MCP

# 構建和測試
mvn clean compile
mvn test

# 運行應用程序
mvn spring-boot:run

貢獻方式

• 🐛 報告錯誤 - 幫助我們識別和修復問題。
• 💡 建議功能 - 分享新功能的想法。
• 📝 改進文檔 - 幫助他人理解項目。
• 🔧 提交代碼 - 修復錯誤或實現新功能。
• 🧪 編寫測試 - 提高測試覆蓋率和可靠性。
• 🎨 UI/UX 改進 - 增強用戶體驗。

社區

• GitHub 討論：提問和分享想法。
• 問題：報告錯誤和請求功能。
• 拉取請求：貢獻代碼改進。
• Wiki：協作編寫文檔。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。

🙏 致謝

• Spring AI 團隊 提供了出色的 MCP 框架。
• Model Context Protocol 提供了標準化的 AI 集成協議。
• Anthropic 提供了 Claude Desktop 和 AI 助手功能。
• OpenJDK 社區 提供了強大的 Java 平臺。

📞 支持

• 問題：GitHub 問題
• 討論：GitHub 討論
• 文檔：Wiki

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