Perfetto MCP

自然言語を強力なPerfettoトレース分析に変換

自然言語のプロンプトを、的を絞ったPerfetto分析に変換するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。SQLを書くことなく、ジャンクの解説、ANRの診断、CPUホットスレッドの特定、ロック競合の発見、メモリリークの検出を迅速に行えます。

✨ 特徴

• 自然言語 → SQL: 平易な英語で質問するだけで、正確なPerfettoクエリを取得

• ANR検出: Application Not Responding (ANR) イベントを自動的に特定・分析

• パフォーマンス分析: CPUプロファイリング、フレームジャンク検出、メモリリーク検出

• スレッド競合: 同期ボトルネックとロック競合の発見

• Binderプロファイリング: IPCパフォーマンスと低速なシステムインタラクションの分析

📋 前提条件

• Python 3.13+ (macOS/Homebrew):

  brew install python@3.13

• uv (推奨):

  brew install uv

🚀 はじめに

または ~/.cursor/mcp.json (グローバル) か .cursor/mcp.json (プロジェクト) に追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "perfetto-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["perfetto-mcp"]
    }
  }
}

以下のコマンドを実行してください。詳細は Claude Code MCP docs を参照してください。

# Add to user scope
claude mcp add perfetto-mcp --scope user -- uvx perfetto-mcp

または ~/claude.json (macOS) か %APPDATA%\Claude\claude.json (Windows) を編集してください:

{
  "mcpServers": {
    "perfetto-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["perfetto-mcp"]
    }
  }
}

または .vscode/mcp.json (プロジェクト) に追加するか、「MCP: Add Server」コマンドを実行してください:

{
  "mcpServers": {
    "perfetto-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["perfetto-mcp"]
    }
  }
}

GitHub Copilot ChatのAgentモードで有効にしてください。

~/.codex/config.toml を編集してください:

[mcp_servers.perfetto-mcp]
command = "uvx"
args = ["perfetto-mcp"]

オプション: ローカルの trace_processor_shell バイナリを使用する

ネットワーク環境でダウンロードがブロックされる場合は、PERFETTO_MCP_TRACE_PROCESSOR_BIN_PATH にローカルの trace_processor_shell バイナリへの絶対パスを設定してください。

この環境変数が設定されている場合、perfetto-mcp はそのバイナリを直接使用します。 設定されていない場合、デフォルトの perfetto Pythonの動作が適用されます。

例 (mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "perfetto-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["perfetto-mcp"],
      "env": {
        "PERFETTO_MCP_TRACE_PROCESSOR_BIN_PATH": "D:/tools/perfetto/trace_processor_shell.exe"
      }
    }
  }
}

例 (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.perfetto-mcp]
command = "uvx"
args = ["perfetto-mcp"]
[mcp_servers.perfetto-mcp.env]
PERFETTO_MCP_TRACE_PROCESSOR_BIN_PATH = "D:/tools/perfetto/trace_processor_shell.exe"

ローカルインストール (開発サーバー)

cd perfetto-mcp-server
uv sync
uv run mcp dev src/perfetto_mcp/dev.py

{
  "mcpServers": {
    "perfetto-mcp-local": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/git/repo/perfetto-mcp",
        "run",
        "-m",
        "perfetto_mcp"
      ],
      "env": { "PYTHONPATH": "src" }
    }
  }
}

pip3 install perfetto-mcp
python3 -m perfetto_mcp

📖 使用方法

開始プロンプトの例:

Perfettoトレースで、FragmentManagerの実行に438msかかっていることがわかります。なぜこれほど時間がかかっているのか調査できますか？

必須パラメータ

すべてのツールで以下の2つの入力が必要です:

プロンプトでの指定方法

トレースとプロセスを明示し、プロンプトの先頭に以下のように記述してください:

"Use perfetto trace /absolute/path/to/trace.perfetto-trace for process com.example.app"

オプションのフィルタ

多くのツールは追加のフィルタリングをサポートしています (LLMに任せてください):

• time_range: {start_ms: 10000, end_ms: 25000}

• ツール固有のしきい値: min_block_ms, jank_threshold_ms, limit

🛠️ 利用可能なツール

🔎 探索と発見

🚨 ANR分析

注: 記録されたトレースにANRが含まれている場合に有効です

🎯 パフォーマンスプロファイリング

📱 UIパフォーマンス

🔒 同時実行とIPC

💾 メモリ分析

出力形式

すべてのツールは以下の構造化されたJSONを返します:

• Summary: 高レベルな調査結果

• Details: ツール固有の結果

• Metadata: 実行コンテキストおよび使用されたフォールバック

📚 リソース

• Trace Processor Python API - PerfettoのPythonインターフェース

• Perfetto SQL Syntax - カスタムクエリ用のSQLリファレンス

📄 ライセンス

Apache 2.0 License。詳細は LICENSE を参照してください。