@yudongf/java-class-analyzer

v1.0.7

Published

a month ago

Java Class Analyzer - MCP server for Java class file analysis and decompilation

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yudongf

mcp java decompilation class-analyzer model-context-protocol java-decompiler maven dependency-analysis

Java Class Analyzer

当前项目地址：yudongf/java-class-analyzer。
在保留原有 MCP 工具能力的基础上，重点完善了 Windows / macOS 跨平台支持 与 CFR 反编译工具的查找与加载逻辑，使其可直接在 macOS / Linux 环境下稳定运行。

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。
🖥️ 命令行支持：支持命令行子命令（scan/decompile/analyze/search/config），可直接在终端使用
📦 CFR内置：内置 CFR 反编译工具，无需额外下载配置，零配置即可使用
🔍 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
🧭 智能类名匹配: 当未找到精确全限定类名时，按 simpleName 进行模糊匹配，并对包含匹配的候选给出友好提示
🔄 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，并通过 CFR_PATH 环境变量优先加载
🖥️ 跨平台兼容: 已修复 macOS / Linux 下 javap 调用问题，自动按平台选择可执行文件
🤖 LLM集成: 通过MCP协议为LLM提供Java代码分析能力

本次更新内容（v1.0.6）

相对于 v1.0.5 的改进。

一、新增命令行子命令

新增 Commander.js 命令行框架，支持子命令模式调用，除 MCP 服务外也可直接在终端使用：

# 启动 MCP 服务（原 start 子命令）
java-class-analyzer start

# 扫描依赖并建立索引
java-class-analyzer scan -p /path/to/maven/project

# 反编译指定类
java-class-analyzer decompile -c com.example.UserService -p /path/to/maven/project

# 分析类结构
java-class-analyzer analyze -c com.example.UserService -p /path/to/maven/project

# 搜索类名
java-class-analyzer search -q UserService -p /path/to/maven/project

# 生成 MCP 客户端配置文件
java-class-analyzer config -o mcp-client-config.json

所有命令行输出统一为 JSON 格式：{ success: boolean, data?: any, error?: string }

二、CFR 反编译工具内置化

将 cfr-0.152.jar 内置于项目 lib/ 目录，随 npm 包一起分发，无需用户额外下载配置 CFR。

优先级：cfrPath 参数 > CFR_PATH 环境变量 > 用户主目录 > 项目 lib/ 内置 > CLASSPATH
新安装用户零配置即可使用反编译功能

三、项目内嵌 Skill 文档

在项目 skills/java-class-analyzer/ 目录下新增 Skill 定义文件，供 JoyCode 等 AI IDE 自动发现和调用：

SKILL.md — Skill 说明文档，含前置条件、调用方式、工具使用流程
references/tool-schemas.md — MCP 工具参数规范

注意：Skill 文档仅随 Git 仓库分发，npm 包中不包含（已通过 .npmignore 排除）。

历史版本更新内容

v1.0.5 更新内容

相对于 v1.0.4 的改进。

修复：pom.xml 变更后索引未自动重建

问题背景

v1.0.4 中 ensureIndexExists 仅在索引数据库文件不存在时才调用 scanProject，而 scanProject 内部的 checkIfRefreshNeeded（对比 pom.xml 修改时间）在数据库已存在时永远不会被执行，导致 pom.xml 变更后索引不会自动重建。

解决方案

将 ensureIndexExists 改为始终调用 scanProject(projectPath, false)，由其内部的 checkIfRefreshNeeded 判断是否需要重建索引。索引无变化时开销极小（仅读取 metadata 对比时间戳），pom.xml 变更后能正确触发重建。

优化：MCP 工具描述补充使用场景

问题背景

MCP 工具的 description 是模型判断何时调用工具的唯一依据。原描述偏重功能说明，缺少触发场景，模型容易混淆工具用途或遗漏调用时机。

改进内容

| 工具 | 原描述 | 新描述 | |------|--------|--------| | scan_dependencies | 扫描Maven项目的所有依赖，建立类名到JAR包的映射索引 | 补充"其他工具会自动触发索引检查，通常无需手动调用" | | decompile_class | 反编译指定Java类文件，返回Java源码 | 补充"当需要了解依赖库的具体实现逻辑、查看方法内部代码时使用" | | analyze_class | 分析Java类的结构、方法、字段等信息 | 补充"当需要快速了解某个类的API用法、可用方法时使用" | | search_classes | 模糊搜索类名 | 补充"不确定类的全限定名时，先用此工具搜索定位，再调用decompile_class或analyze_class" |

同时统一 projectPath 描述为"含pom.xml的目录"，className 描述为"Java类全限定名"。

历史版本更新内容

v1.0.4 更新内容

相对于 v1.0.3 的改进。

修复：移除降级扫描逻辑，避免索引多余版本的依赖

v1.0.3 及之前版本在 mvn dependency:tree 执行失败时，会降级扫描整个 Maven 本地仓库，导致索引膨胀、查询混乱（同一类名对应多个版本 JAR）。

v1.0.4 移除了 scanLocalMavenRepo() 降级逻辑，Maven 命令失败时直接报错，确保只索引项目实际依赖的 JAR 包。

v1.0.2 更新内容

相对于 v1.0.1 的重要改进。

一、索引存储优化：从 JSON 迁移到 SQLite

问题背景

v1.0.1 及之前版本使用 JSON 文件（.mcp-class-index.json）存储类索引，在大型项目中遇到严重问题：

实际案例：

错误信息：Invalid string length
原因：项目依赖过多（500+ JAR包，数十万个类）
结果：JSON 文件超过 Node.js 字符串长度限制（约 512MB），索引创建失败

具体问题：

文件过大：单个 JSON 文件可能超过数百 MB，超出 Node.js 字符串长度限制，导致 Invalid string length 错误
内存占用高：加载整个索引到内存，大型项目可能占用数 GB 内存
查询慢：需要遍历整个数组查找类，时间复杂度 O(n)，查询耗时可能达到数秒
写入失败：JSON.stringify() 处理大数据时可能崩溃

解决方案：SQLite 数据库

v1.0.2 改进：

1. 使用 SQLite 数据库存储索引

索引文件改为 .mcp-class-index.db（SQLite 数据库）

数据库表结构：

CREATE TABLE class_index (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    className TEXT NOT NULL,      -- 全限定类名
    jarPath TEXT NOT NULL,        -- JAR 包路径
    packageName TEXT,             -- 包名
    simpleName TEXT NOT NULL      -- 简单类名
);

建立索引加速查询：

CREATE INDEX idx_className ON class_index(className);    -- 精确查询
CREATE INDEX idx_simpleName ON class_index(simpleName);  -- 简单名称查询
CREATE INDEX idx_packageName ON class_index(packageName); -- 包名查询

2. 性能对比

大型项目实测（500+ JAR包，30万+ 类）：

| 操作 | v1.0.1 (JSON) | v1.0.2 (SQLite) | 提升 | |------|---------------|-----------------|------| | 索引文件大小 | 300-500MB | 80-150MB | 小 50-70% | | 创建索引 | 失败（Invalid string length） | 成功（30秒） | 从不可用到可用 | | 查询速度 | O(n) 遍历，2-5秒 | O(log n) 索引，<10ms | 500倍+ | | 内存占用 | 加载全部，2-3GB | 按需查询，<50MB | 降低 95% | | 写入速度 | 一次性写入，易崩溃 | 批量事务，稳定 | 从不可用到可用 |

3. 查询优化示例

// 精确匹配 - 使用索引，毫秒级
SELECT * FROM class_index WHERE className = 'com.example.UserService';

// 简单名称匹配 - 使用索引
SELECT * FROM class_index WHERE simpleName = 'UserService';

// 模糊匹配 - LIKE 查询
SELECT * FROM class_index WHERE className LIKE '%Service%';

二、新增类名模糊搜索工具

新增 search_classes 工具，支持多种搜索模式：

工具参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | pattern | string | ✅ | 搜索模式，支持逗号分隔多个搜索词（如 Cache,Message），按顺序搜索合并去重 | | projectPath | string | ✅ | Maven 项目根目录路径 | | searchType | string | ❌ | 搜索类型，默认 contains | | limit | number | ❌ | 返回结果最大数量，默认 20 |

支持的搜索类型

regex - 正则表达式查询
```
{
  "pattern": "User.*Service",
  "searchType": "regex"
}
```
匹配：UserService, UserController, UserDetailService 等
prefix - 前缀查询
```
{
  "pattern": "com.example.*",
  "searchType": "prefix"
}
```
匹配：所有 com.example 包下的类
suffix - 后缀查询
```
{
  "pattern": "*Service",
  "searchType": "suffix"
}
```
匹配：所有以 Service 结尾的类
contains - 包含查询（默认）
```
{
  "pattern": "User",
  "searchType": "contains"
}
```
匹配：类名中包含 User 的所有类

三、智能索引刷新机制

1. 自动检测 pom.xml 变化

索引会在以下情况自动刷新（检查耗时 < 5ms）：

首次使用：无索引文件时自动创建
pom.xml 修改：检测到 pom.xml 修改时间变化时自动刷新

2. 元数据文件

新增 .mcp-class-index.metadata.json 记录索引元信息：

{
  "lastScanTime": "2026-07-02T10:30:00.000Z",
  "pomModifiedTime": "2026-07-02T09:15:00.000Z",
  "dependencyCount": 156
}

3. 手动刷新

支持手动强制刷新索引：

{
  "projectPath": "/path/to/project",
  "forceRefresh": true
}

适用场景：

本地仓库 JAR 包被手动删除
依赖版本未变但内容变化
怀疑索引过期

4. 检查流程（< 5ms）

启动 MCP 服务器
    ↓
检查 .mcp-class-index.metadata.json 是否存在 (< 1ms)
    ↓
读取元数据 (< 1ms)
    ↓
对比 pom.xml 修改时间 (< 1ms)
    ↓
┌─────────────┐
│ 时间匹配？   │ → ❌ → 重新扫描索引
└─────────────┘
    ↓ ✅
使用缓存的索引（毫秒级响应）

四、其他改进

删除旧版索引兼容逻辑
- 移除对 .mcp-class-index.json 和 .mcp-class-index/ 分片索引的支持
- 简化代码逻辑，提升性能
依赖更新
- 新增 [email protected] 依赖
- 新增 @types/better-sqlite3 类型定义
错误提示优化
- 索引不存在时提示更友好
- 查询失败时提供明确的解决方案

v1.0.1 更新内容

相对于原 handsomestWei/java-class-analyzer-mcp-server 的改造点。

一、Windows 与 macOS 跨平台支持

原版本在多处硬编码了 Windows 路径与可执行文件名，导致在 macOS / Linux 下无法运行。本次改造实现了真正的跨平台兼容：

javap 调用按平台选择：JavaClassAnalyzer.getJavapCommand() 不再硬编码 javap.exe，改为依据 process.platform 自动选择：
- Windows: ${JAVA_HOME}/bin/javap.exe
- macOS / Linux: ${JAVA_HOME}/bin/javap
- 未设置 JAVA_HOME 时回退到 PATH 中的 javap
临时目录改用系统 tmp：DecompilerService.extractClassFile() 由原来固定写入 process.cwd()/.mcp-class-temp 改为优先使用 os.tmpdir()/mcp-class-temp，避免不同平台下污染工作目录;当 MCP 进程下 os.tmpdir() 异常返回 / 或空时，回退到用户主目录(HOME / USERPROFILE)下的 .mcp-class-temp/。
示例配置跨平台化：mcp-server-config.json 由原 Windows 绝对路径(D:/ws-git/...) + node 启动方式，改为推荐的全局命令 java-class-analyzer-mcp start，环境变量改用占位符（${HOME}/.m2/repository、${JAVA_HOME}、新增 CFR_PATH），Windows / macOS 通用。

| 系统 | JAVA_HOME 示例 | MAVEN_REPO 示例 | javap 实际调用 | | --- | --- | --- | --- | | Windows | C:/Program Files/Java/jdk-11 | D:/maven/repository | ${JAVA_HOME}/bin/javap.exe | | macOS | /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-11.jdk/Contents/Home | ${HOME}/.m2/repository | ${JAVA_HOME}/bin/javap | | Linux | /usr/lib/jvm/java-11-openjdk | ${HOME}/.m2/repository | ${JAVA_HOME}/bin/javap |

二、CFR 反编译工具处理逻辑增强

原版本仅从项目目录或 CLASSPATH 查找 CFR，配置不灵活、缺失时报错信息也不友好。本次改造重��了 CFR 查找与失败提示逻辑：

四级优先级查找（DecompilerService.findCfrJar()，每一步都会打印明确日志便于排查）：
1. CFR_PATH 环境变量（最高优先级，推荐方式）
2. 用户主目录下匹配 cfr-*.jar 正则的文件（HOME / USERPROFILE，跨平台）
3. 项目 lib/ 目录及当前工作目录等常见路径
4. CLASSPATH 环境变量中包含 cfr 的条目

CFR 缺失时的友好错误：DecompilerService.decompileWithCfr() 在未找到 CFR 时不再抛出笼统报错，而是直接列出 3 种可用配置方式，引导用户快速修复：

未找到CFR反编译工具。请通过以下方式之一配置：
  1. 设置 CFR_PATH 环境变量指向 cfr jar 文件路径
  2. 将 cfr jar 放到 ~/cfr-*.jar（用户主目录）
  3. 将 cfr jar 放到项目 lib/ 目录下

运行时仍支持 cfrPath 参数覆盖：通过 decompile_class 工具调用时显式传入 cfrPath，可临时指定 CFR jar 路径，优先级高于上述自动查找。

推荐配置方式：

Windows：下载 cfr-0.152.jar 后设置环境变量 CFR_PATH=D:\tools\cfr-0.152.jar，或放到 %USERPROFILE%\cfr-0.152.jar。
macOS / Linux：export CFR_PATH=$HOME/cfr-0.152.jar，或直接将 jar 放到 ~/cfr-0.152.jar，无需任何额外配置即可被自动识别。

cfr下载地址 下面是CFR的下载地址，可根据自己的需求选择版本： leibnitz27/cfr 选择最新的版本即可，目前最新版本是0.152，放到本地的磁盘上即可（记好路径，后续配置时需要）。

三、其它改造

类名查找支持模糊匹配：DependencyScanner.findJarForClass() 精确匹配失败后会按 simpleName 唯一匹配、多候选报错、包含匹配三级回退，输入短类名也能定位。
版本号统一：src/cli.ts 与 src/index.ts 由 1.0.0 更新为 1.0.1，与 package.json 对齐。

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

使用说明

安装

# 从 npm 安装（推荐）
npm install -g @yudongf/java-class-analyzer

从源码安装

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

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 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：

Windows全局安装后的配置：

{
    "mcpServers": {
        "java-class-analyzer": {
            "command": "java-class-analyzer",
            "args": ["start"],
            "env": {
                "NODE_ENV": "production",
                "MAVEN_REPO": "D:/maven/repository",
                "JAVA_HOME": "C:/Program Files/Java/jdk-11",
                "CFR_PATH": "D:/tools/cfr-0.152.jar"
            }
        }
    }
}

MAC全局安装后的配置(添加自动授权)：

{
  "mcpServers": {
    "java-class-analyzer": {
      "autoApprove": [
        "scan_dependencies",
        "analyze_class",
        "decompile_class"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 180,
      "command": "java-class-analyzer",
      "type": "stdio",
      "transportType": "stdio",
      "args": [
        "start"
      ],
      "env": {
        "NODE_ENV": "production",
        "MAVEN_REPO": "/tools/maven/repo",
        "CFR_PATH": "/tools/cfr-0.152.jar"
      }
    }
  }
}

本地安装后的配置：

{
    "mcpServers": {
        "java-class-analyzer": {
            "command": "node",
            "args": [
                "node_modules/@yudongf/java-class-analyzer/dist/index.js"
            ],
            "env": {
                "NODE_ENV": "production",
                "MAVEN_REPO": "D:/maven/repository",
                "JAVA_HOME": "C:/Program Files/Java/jdk-11",
                "CFR_PATH": "D:/tools/cfr-0.152.jar"
            }
        }
    }
}

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）
- 查找顺序为：CFR_PATH → 用户主目录 cfr-*.jar → 项目 lib/ 目录 → CLASSPATH

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"
  }
}

4. search_classes (v1.0.2 新增)

模糊搜索类名，支持正则表达式、前缀、后缀和包含查询。pattern 支持逗号分隔多个搜索词，内部按顺序搜索并合并去重。

参数:

pattern (string): 搜索模式，支持逗号分隔多个搜索词（如 StrategyCache,RefreshMessage），按顺序搜索合并去重
projectPath (string): Maven项目根目录路径
searchType (string, 可选): 搜索类型，默认 contains
- regex: 正则表达式
- prefix: 前缀匹配（如 com.example.*）
- suffix: 后缀匹配（如 *Service）
- contains: 包含匹配（默认）
limit (number, 可选): 返回结果最大数量，默认20

示例:

{
  "name": "search_classes",
  "arguments": {
    "pattern": "*Service",
    "projectPath": "/path/to/your/maven/project",
    "searchType": "suffix",
    "limit": 10
  }
}

返回示例:

找到 3 个匹配的类：

1. com.example.UserService
   包: com.example
   JAR: my-app-1.0.0.jar

2. com.example.OrderService
   包: com.example
   JAR: my-app-1.0.0.jar

3. org.test.DataService
   包: org.test
   JAR: external-lib-2.1.0.jar

缓存文件

在当前工程，会生成以下缓存目录和文件：

.mcp-class-index.db: 类索引数据库文件（v1.0.2+，SQLite格式）
.mcp-class-index.metadata.json: 索引元数据文件（v1.0.2+）
.mcp-decompile-cache/: 反编译结果缓存目录（按包名结构）

注意：
v1.0.2 起使用 SQLite 数据库存储索引，不再使用 .mcp-class-index.json 文件
临时 class 提取目录已迁移到系统临时目录（os.tmpdir()/mcp-class-temp），不再污染项目根目录

Skill 集成使用

本项目提供了 Skill 定义文件（skills/java-class-analyzer/），可供支持 Skill 机制的 AI 编码工具自动发现和调用，无需手动配置 MCP 服务。

Skill 文件说明

skills/java-class-analyzer/
├── SKILL.md                    # Skill 说明文档（必需，AI 工具读取此文件）
└── references/
    └── tool-schemas.md         # MCP 工具参数规范

SKILL.md 采用 YAML frontmatter + Markdown 格式，AI 工具启动时仅加载元数据（name + description），匹配到用户意图时才动态加载完整内容，实现渐进式披露。

各 AI 工具集成方式

1. OpenAI Codex

将 Skill 目录复制到 Codex 的 skills 目录下：

cp -r skills/java-class-analyzer ~/.codex/skills/

2. Cursor

Cursor 暂不支持 Skill 机制，请通过 MCP服务配置方式集成。在 Cursor 的 Settings → MCP 中添加服务配置即可。

3. Gemini CLI

将 Skill 目录复制到 Gemini CLI 的 skills 目录下：

cp -r skills/java-class-analyzer ~/.gemini/skills/

4. OpenCode

将 Skill 目录复制到 OpenCode 的项目级 skills 目录下：

cp -r skills/java-class-analyzer .opencode/skills/

提示：Skill 文档仅随 Git 仓库分发，npm 包中不包含。请从 GitHub 仓库获取 skills/ 目录。

工作流程

自动索引: 首次调用analyze_class或decompile_class时，自动检查并创建索引
智能缓存: 反编译结果按包名结构缓存，支持缓存控制
分析类: 使用analyze_class或decompile_class获取类的详细信息
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

检查索引元数据，判断是否需要刷新（< 5ms）
如需刷新，执行mvn dependency:tree获取依赖树
解析每个JAR包，提取所有.class文件
建立"类全名 -> JAR包路径"的映射索引
存储到 SQLite 数据库 .mcp-class-index.db
保存元数据到 .mcp-class-index.metadata.json

反编译流程

根据类名查找对应的JAR包路径
检查缓存，如果存在且启用缓存则直接返回
从JAR包中提取.class文件到.mcp-class-temp目录（按包名结构）
使用CFR工具反编译.class文件
保存反编译结果到缓存.mcp-decompile-cache目录（按包名结构）
返回Java源码

故障排除

常见问题

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
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
- 也可通过 CFR_PATH 环境变量或将 cfr-*.jar 放到用户主目录 / 项目 lib/ 下自动加载
类未找到
- 程序会自动检查并创建索引
- 使用 search_classes 工具搜索类名（v1.0.2+）
- 检查类名是否正确（支持 simpleName 模糊匹配）
- 确保项目依赖已正确解析
索引过期或不完整
- 使用 forceRefresh: true 强制刷新索引
- 检查 pom.xml 是否最近修改过
- 删除 .mcp-class-index.db 和 .mcp-class-index.metadata.json 重新生成
macOS / Linux 下 javap 调用失败
- 该问题在 v1.0.1 已修复（不再硬编码 javap.exe）
- 请确认已正确设置 JAVA_HOME，或将 javap 加入 PATH
索引文件过大或创建失败
- v1.0.2 起使用 SQLite 数据库，文件更小、性能更好
- 如果从旧版本升级，建议删除旧的 .mcp-class-index.json 文件

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

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Java Class Analyzer

适用场景

功能特性

本次更新内容（v1.0.6）

一、新增命令行子命令

二、CFR 反编译工具内置化

三、项目内嵌 Skill 文档

历史版本更新内容

v1.0.5 更新内容

修复：pom.xml 变更后索引未自动重建

问题背景

解决方案

优化：MCP 工具描述补充使用场景

问题背景

改进内容

历史版本更新内容

v1.0.4 更新内容

v1.0.2 更新内容

一、索引存储优化：从 JSON 迁移到 SQLite

问题背景

解决方案：SQLite 数据库

1. 使用 SQLite 数据库存储索引

2. 性能对比

3. 查询优化示例

二、新增类名模糊搜索工具

工具参数

支持的搜索类型

三、智能索引刷新机制

1. 自动检测 pom.xml 变化

2. 元数据文件

3. 手动刷新

4. 检查流程（< 5ms）

四、其他改进

v1.0.1 更新内容

一、Windows 与 macOS 跨平台支持

二、CFR 反编译工具处理逻辑增强

三、其它改造

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

安装

从源码安装

MCP服务配置

方法1：使用生成的配置（推荐）

方法2：手动配置

参数说明

环境变量说明

可用的工具

1. scan_dependencies

2. decompile_class

3. analyze_class

4. search_classes (v1.0.2 新增)

缓存文件

Skill 集成使用

Skill 文件说明

各 AI 工具集成方式

工作流程

技术架构

核心组件

依赖扫描流程

反编译流程

故障排除

常见问题

测试说明

构建项目

测试工具使用

测试工具参数

日志级别控制