Skip to main content
Glama

Java Class Analyzer MCP Server

by handsomestWei
OverviewInspectNewSchemaRelated ServersScore
TypeScript
Local
Apache 2.0
9
9

Java Class Analyzer MCP Server

一个基于Model Context Protocol (MCP)的Java类分析服务，可以扫描Maven项目依赖、反编译Java类文件、获取class方法列表等详细信息，并提供给LLM进行代码分析。

适用场景

Cursor等AI工具直接生成调用二方（内部调用）、三方包（外部调用）接口的代码，但因AI无法读取未在当前工程中打开的依赖源码，导致生成的代码错误频出，甚至出现幻觉式编码。

为解决此问题，一般会直接拷贝源码内容喂给LLM；或者先将源码文件放到当前工程内，再在对话中引用。

而使用本地反编译MCP方案最有效，能精准解析jar包中的类与方法，显著提升代码生成的准确性和可用性。

功能特性

  • 🚀使用方便：mcp服务基于TypeScript实现，使用npm打包，方便分发和安装，弱环境依赖。

  • 🔍 依赖扫描: 自动扫描Maven项目的所有依赖JAR包

  • 📦 类索引: 建立类全名到JAR包路径的映射索引

  • 🔄 反编译: 使用CFR工具（已内置有）实时反编译.class文件为Java源码

  • 📊 类分析: 分析Java类的结构、方法、字段、继承关系等

  • 💾 智能缓存: 按包名结构缓存反编译结果，支持缓存控制

  • 🚀 自动索引: 执行分析前自动检查并创建索引

  • ⚙️ 灵活配置: 支持外部指定CFR工具路径

  • 🤖 LLM集成: 通过MCP协议为LLM提供Java代码分析能力

使用示例

在IDE中注册mcp服务

工具列表

在智能体对话中使用mcp

示例

使用说明

mcp服务安装

全局安装（推荐）

npm install -g java-class-analyzer-mcp-server

安装后可以直接使用 java-class-analyzer-mcp 命令。

本地安装

npm install java-class-analyzer-mcp-server

从源码安装

git clone https://github.com/handsomestWei/java-class-analyzer-mcp-server.git cd java-class-analyzer-mcp-server npm install npm run build

MCP服务配置

方法1：使用生成的配置（推荐）

运行以下命令生成配置模板：

java-class-analyzer-mcp config -o mcp-client-config.json

然后将生成的配置内容添加到你的MCP客户端配置文件中。

方法2：手动配置

参考以下配置示例，添加到MCP客户端配置文件中：

全局安装后的配置：

{ "mcpServers": { "java-class-analyzer": { "command": "java-class-analyzer-mcp", "args": ["start"], "env": { "NODE_ENV": "production", "MAVEN_REPO": "D:/maven/repository", "JAVA_HOME": "C:/Program Files/Java/jdk-11" } } } }

本地安装后的配置：

{ "mcpServers": { "java-class-analyzer": { "command": "node", "args": [ "node_modules/java-class-analyzer-mcp-server/dist/index.js" ], "env": { "NODE_ENV": "production", "MAVEN_REPO": "D:/maven/repository", "JAVA_HOME": "C:/Program Files/Java/jdk-11" } } } }

参数说明

  • command: 运行MCP服务器的命令，这里使用 node

  • args: 传递给Node.js的参数，指向npm run build编译后的dist文件夹内文件

  • env: 环境变量设置

环境变量说明

  • NODE_ENV: 运行环境标识

    • production: 生产环境，减少日志输出，启用性能优化

    • development: 开发环境，输出详细调试信息

    • test: 测试环境

  • MAVEN_REPO: Maven本地仓库路径（可选）

    • 如果设置，程序会使用指定的仓库路径扫描JAR包

    • 如果未设置，程序会使用默认的 ~/.m2/repository 路径

  • JAVA_HOME: Java安装路径（可选）

    • 如果设置，程序会使用 ${JAVA_HOME}/bin/java 执行Java命令（用于CFR反编译）

    • 如果未设置，程序会使用PATH中的 java 命令

  • CFR_PATH: CFR反编译工具的路径（可选，程序会自动查找）

可用的工具

1. scan_dependencies

扫描Maven项目的所有依赖，建立类名到JAR包的映射索引。

参数:

  • projectPath (string): Maven项目根目录路径

  • forceRefresh (boolean, 可选): 是否强制刷新索引，默认false

示例:

{ "name": "scan_dependencies", "arguments": { "projectPath": "/path/to/your/maven/project", "forceRefresh": false } }

2. decompile_class

反编译指定的Java类文件，返回Java源码。

参数:

  • className (string): 要反编译的Java类全名，如：com.example.QueryBizOrderDO

  • projectPath (string): Maven项目根目录路径

  • useCache (boolean, 可选): 是否使用缓存，默认true。避免每次都重复生成。

  • cfrPath (string, 可选): CFR反编译工具的jar包路径。已内置有，可以额外指定版本。

示例:

{ "name": "decompile_class", "arguments": { "className": "com.example.QueryBizOrderDO", "projectPath": "/path/to/your/maven/project", "useCache": true, "cfrPath": "/path/to/cfr-0.152.jar" } }

3. analyze_class

分析Java类的结构、方法、字段等信息。

参数:

  • className (string): 要分析的Java类全名

  • projectPath (string): Maven项目根目录路径

示例:

{ "name": "analyze_class", "arguments": { "className": "com.example.QueryBizOrderDO", "projectPath": "/path/to/your/maven/project", } }

缓存文件

在当前工程，会生成以下缓存目录和文件。

  • .mcp-class-index.json: 类索引缓存文件

  • .mcp-decompile-cache/: 反编译结果缓存目录（按包名结构）

  • .mcp-class-temp/: 临时文件目录（按包名结构）

工作流程

  1. 自动索引: 首次调用analyze_class或decompile_class时，自动检查并创建索引

  2. 智能缓存: 反编译结果按包名结构缓存，支持缓存控制

  3. 分析类: 使用analyze_class或decompile_class获取类的详细信息

  4. LLM分析: 将反编译的源码提供给LLM进行代码分析

技术架构

核心组件

  • DependencyScanner: 负责扫描Maven依赖和建立类索引

  • DecompilerService: 负责反编译.class文件

  • JavaClassAnalyzer: 负责分析Java类结构

  • MCP Server: 提供标准化的MCP接口

依赖扫描流程

  1. 执行mvn dependency:tree获取依赖树

  2. 解析每个JAR包，提取所有.class文件

  3. 建立"类全名 -> JAR包路径"的映射索引

  4. 缓存索引到.mcp-class-index.json文件

反编译流程

  1. 根据类名查找对应的JAR包路径

  2. 检查缓存，如果存在且启用缓存则直接返回

  3. 从JAR包中提取.class文件到.mcp-class-temp目录（按包名结构）

  4. 使用CFR工具反编译.class文件

  5. 保存反编译结果到缓存.mcp-decompile-cache目录（按包名结构）

  6. 返回Java源码

故障排除

常见问题

  1. Maven命令失败

    • 确保Maven已安装并在PATH中

    • 检查项目是否有有效的pom.xml文件

  2. CFR反编译失败

    • 确保CFR jar包已下载（支持任意版本号）

    • 检查Java环境是否正确配置

    • 可通过cfrPath参数指定CFR路径

  3. 类未找到

    • 程序会自动检查并创建索引

    • 检查类名是否正确

    • 确保项目依赖已正确解析

测试说明

构建项目

npm install npm run build

测试工具使用

项目提供了独立的测试工具，可以直接测试MCP服务的各个功能，无需通过MCP客户端。

# 测试所有工具 node test-tools.js # 测试特定工具 node test-tools.js --tool decompile_class --class com.alibaba.excel.EasyExcelFactory --project /path/to/project # 不使用缓存 node test-tools.js --tool decompile_class --no-cache # 指定CFR路径 node test-tools.js --tool decompile_class --cfr-path /path/to/cfr.jar

测试工具参数

  • -t, --tool <工具名>: 指定要测试的工具 (scan|decompile|analyze|all)

  • -p, --project <路径>: 项目路径

  • -c, --class <类名>: 要分析的类名

  • --no-refresh: 不强制刷新依赖索引

  • --no-cache: 不使用反编译缓存

  • --cfr-path <路径>: 指定CFR反编译工具的jar包路径

  • -h, --help: 显示帮助信息

日志级别控制

通过 NODE_ENV 环境变量控制日志输出：

  • development: 输出详细调试信息

  • production: 只输出关键信息

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Related Resources

Tools

Appeared in Searches

New MCP Servers

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/handsomestWei/java-class-analyzer-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server