java-class-analyzer-mcp

# Java Class Analyzer MCP 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**：基于 Python 实现，通过 `pip install` 一键安装，内置 CFR 反编译工具，无需手动下载 - **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**：使用内置 CFR 工具实时反编译 .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 - **LLM 集成**：通过 MCP 协议为 LLM 提供 Java 代码分析能力 ## 安装说明 ### 环境要求 - Python 3.11+ - Java Development Kit (JDK) 8+（用于运行 CFR 反编译工具） - Maven 3.6+ ### 安装 ```bash pip install java-class-analyzer-mcp ``` CFR 反编译工具已内置于包中，无需手动下载。 ## MCP 服务配置 ### Cursor / 通用 MCP 客户端配置 在 MCP 客户端配置文件中添加以下内容： ```json { "mcpServers": { "java-class-analyzer": { "command": "java-class-analyzer-mcp", "env": { "LOG_LEVEL": "INFO", "MAVEN_REPO": "~/.m2/repository", "JAVA_HOME": "/path/to/your/jdk", "CFR_PATH": "" } } } } ``` ### OpenCode 配置示例 ```json { "mcp": { "java-class-analyzer": { "command": ["java-class-analyzer-mcp"], "enabled": true, "environment": { "LOG_LEVEL": "INFO", "MAVEN_REPO": "~/.m2/repository", "JAVA_HOME": "", "CFR_PATH": "", "CLASS_PACKAGE_PREFIXES": "" }, "type": "local" } } } ``` ### 环境变量说明 | 变量 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `LOG_LEVEL` | 日志级别（`INFO` 静默，`DEBUG` 详细） | `INFO` | | `MAVEN_REPO` | Maven 本地仓库路径 | `~/.m2/repository` | | `JAVA_HOME` | Java 安装路径（留空则使用 PATH 中的 java） | 空 | | `CFR_PATH` | CFR jar 包路径（留空则使用内置 jar） | 空 | | `CLASS_PACKAGE_PREFIXES` | 只索引指定包名前缀的类，多个用逗号分隔（如 `com.example,org.foo`）；留空则索引全部类 | 空 | #…