Java Class AnalyzerSAFE

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

在智能体对话中使用mcp

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",