Perfetto MCP

Превращайте естественный язык в мощный анализ трассировок Perfetto

Сервер протокола контекста модели (MCP), который преобразует запросы на естественном языке в целенаправленный анализ Perfetto. Быстро объясняйте причины «фризов», диагностируйте ANR, находите «горячие» потоки CPU, выявляйте борьбу за блокировки и обнаруживайте утечки памяти — и все это без написания SQL.

✨ Возможности

• Естественный язык → SQL: Задавайте вопросы на обычном английском, получайте точные запросы Perfetto

• Обнаружение ANR: Автоматическая идентификация и анализ событий «Приложение не отвечает» (ANR)

• Анализ производительности: Профилирование CPU, обнаружение «фризов» кадров, обнаружение утечек памяти

• Конкуренция потоков: Поиск узких мест синхронизации и борьбы за блокировки

• Профилирование Binder: Анализ производительности IPC и медленных системных взаимодействий

📋 Предварительные требования

• Python 3.13+ (macOS/Homebrew):

  brew install python@3.13

• uv (рекомендуется):

  brew install uv

🚀 Начало работы

Или добавьте в ~/.cursor/mcp.json (глобально) или .cursor/mcp.json (проект):

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

Выполните эту команду. См. документацию Claude Code MCP для получения дополнительной информации.

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

Или отредактируйте ~/claude.json (macOS) или %APPDATA%\Claude\claude.json (Windows):

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

или добавьте в .vscode/mcp.json (проект) или выполните команду "MCP: Add Server":

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

Включите в режиме агента GitHub Copilot Chat.

Отредактируйте ~/.codex/config.toml:

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

Дополнительно: Использование локального бинарного файла trace_processor_shell

Если ваша сетевая среда блокирует загрузки, установите PERFETTO_MCP_TRACE_PROCESSOR_BIN_PATH в абсолютный путь к локальному бинарному файлу trace_processor_shell.

Когда эта переменная окружения установлена, perfetto-mcp использует этот бинарный файл напрямую. Когда она не установлена, стандартное поведение Python perfetto остается неизменным.

Пример (mcp.json):

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

Пример (~/.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"

Локальная установка (сервер разработки)

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

📖 Как использовать

Пример начального запроса:

В трассировке perfetto я вижу, что FragmentManager выполняется 438 мс. Можешь выяснить, почему это занимает так много времени?

Обязательные параметры

Каждому инструменту нужны эти два входных данных:

В ваших запросах

Будьте точны в отношении трассировки и процесса, предваряйте свой запрос фразой:

"Используй трассировку perfetto /absolute/path/to/trace.perfetto-trace для процесса com.example.app"

Дополнительные фильтры

Многие инструменты поддерживают дополнительную фильтрацию (но позвольте вашему LLM справиться с этим):

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

• Пороговые значения для инструментов: min_block_ms, jank_threshold_ms, limit

🛠️ Доступные инструменты

🔎 Исследование и обнаружение

🚨 Анализ ANR

Примечание: Полезно, если записанная трассировка содержит ANR

🎯 Профилирование производительности

📱 Производительность UI

🔒 Параллелизм и IPC

💾 Анализ памяти

Формат вывода

Все инструменты возвращают структурированный JSON с:

• Summary: Общие выводы

• Details: Результаты, специфичные для инструмента

• Metadata: Контекст выполнения и любые использованные резервные варианты

📚 Ресурсы

• Trace Processor Python API - Интерфейс Python для Perfetto

• Perfetto SQL Syntax - Справочник SQL для пользовательских запросов

📄 Лицензия

Лицензия Apache 2.0. См. LICENSE для получения подробной информации.