JVM MCP Server

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基于Arthas的JVM监控MCP服务器实现，提供简单易用的Python接口用于监控和分析Java进程。

功能

• 自动下载和管理Arthas工具
• 支持本地和远程Java进程监控
• 查询Java进程列表
• 实时JVM线程信息
• JVM内存使用监控
• 线程堆栈信息
• 查询类加载信息
• 支持类和方法反编译
• 方法调用监控
• 动态调整日志级别
• AI驱动的JVM性能分析

系统要求

• Python 3.10+
• Java运行环境（JRE）8+
• 网络连接（用于下载Arthas）
• 目标服务器的SSH访问权限（如使用远程模式）

安装和环境配置

1. 安装uv工具

## Linux Shell
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
## 或使用pip安装
pip install uv
## 或使用pipx安装（如果已安装pipx）
pipx install uv 
## Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 克隆项目

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

3. 使用uv初始化项目环境

# 创建虚拟环境
uv venv
# 同步项目依赖
uv sync

4. 配置环境变量（可选，用于远程连接）

创建一个.env文件并添加以下配置：

# Linux/Mac
ARTHAS_SSH_HOST=user@remote-host
ARTHAS_SSH_PORT=22  # 可选，默认为22
ARTHAS_SSH_PASSWORD=your-password  # 如果使用密码认证

# Windows PowerShell
$env:ARTHAS_SSH_HOST="user@remote-host"
$env:ARTHAS_SSH_PORT="22"  # 可选，默认为22
$env:ARTHAS_SSH_PASSWORD="your-password"  # 如果使用密码认证

快速入门

1. 使用uv启动服务器：

# 本地模式启动
uv run jvm-mcp-server

# 使用环境文件启动（如果已配置远程连接）
uv run --env-file .env jvm-mcp-server

# 在特定目录启动（如果需要）
uv --directory /path/to/project run --env-file .env jvm-mcp-server

2. 在Python代码中使用：

from jvm_mcp_server import JvmMcpServer

server = JvmMcpServer()
server.run()

3. 使用MCP工具：

使用配置文件：

{
    "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"
        ]
      }
    }
}

不使用配置文件时，将读取系统环境变量，如不存在则监控本地线程：

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

可用工具

可用工具列表

重要提示

1. 确保运行环境中已安装Java
2. Arthas工具将在首次运行时自动下载（arthas将下载到用户主目录，可提前下载并命名为arthas-boot.jar）
3. 需要目标Java进程的访问权限
4. 远程模式需要SSH访问和适当的用户权限
5. 建议在开发环境中使用，生产环境使用需谨慎评估

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许可证

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