🚀 JMX MCP 服务器
JMX MCP 服务器是一款强大的模型上下文协议（MCP）服务器，为像 Claude Desktop 这样的 AI 助手提供全面的 JMX 监控和管理功能。它允许用户通过自然语言交互来监控 Java 应用程序、管理 MBeans 并执行 JMX 操作。
🚀 快速开始
1. 克隆并构建项目
git clone https://github.com/itz4blitz/JMX-MCP.git
cd JMX-MCP
mvn clean package
2. 测试服务器
# 使用综合验证进行测试
python3 comprehensive-test.py
3. 配置 Claude Desktop
将以下内容添加到你的 Claude Desktop MCP 配置文件中：
- 位置：
- macOS：
~/.config/claude/mcp_servers.json - Windows：
%APPDATA%\Claude\mcp_servers.json
- macOS：
- 配置内容：
{
"mcpServers": {
"jmx-mcp-server": {
"command": "java",
"args": [
"-Xmx512m",
"-Xms256m",
"-Dspring.profiles.active=stdio",
"-Dspring.main.banner-mode=off",
"-Dlogging.level.root=OFF",
"-Dspring.main.log-startup-info=false",
"-jar",
"/path/to/your/jmx-mcp-server-1.0.0.jar"
],
"env": {
"JAVA_OPTS": "-Djava.awt.headless=true"
}
}
}
}
4. 开始与 Claude 一起使用
重启 Claude Desktop 并尝试以下查询：
"What JMX tools are available?"
"Show me the current heap memory usage"
"List all MBean domains"
"What's the garbage collection performance?"
✨ 主要特性
🔍 全面的 JMX 集成
- 实时 MBean 发现：自动发现并编目所有可用的 MBeans。
- 属性管理：以完全类型安全的方式读取和写入 MBean 属性。
- 操作执行：通过参数验证执行 MBean 操作。
- 域探索：按域浏览和过滤 MBeans。
🤖 AI 驱动的监控
- 自然语言查询：可以提出诸如“当前堆内存使用情况如何？”之类的问题。
- 智能分析：AI 可以关联指标并识别性能问题。
- 自动洞察：根据 JMX 数据模式提供建议。
🛡️ 企业级就绪
- 安全验证：内置安全控制和访问验证。
- 连接管理：强大的本地和远程 JMX 连接处理。
- 错误处理：全面的错误处理和恢复机制。
- 生产日志记录：可针对不同环境配置日志记录。
🔌 MCP 协议合规
- 工具：提供 12 个用于 AI 交互的 JMX 管理工具。
- 资源：所有 JMX 属性都作为可发现资源公开。
- STDIO 传输：针对 Claude Desktop 集成进行了优化。
- JSON-RPC 2.0：完全符合协议，确保可靠通信。
📦 安装指南
前提条件
- Java 17+（OpenJDK 或 Oracle JDK）
- Maven 3.6+ 用于构建项目
- Claude Desktop 或任何与 MCP 兼容的 AI 客户端
💻 使用示例
基础用法
内存监控
User: "What's the current memory situation?"
Claude: I'll check the JMX memory metrics for you.
[Uses getAttribute tool to read HeapMemoryUsage]
The current heap memory usage is:
- Used: 245 MB
- Committed: 512 MB
- Max: 2048 MB
- Usage: 12% of maximum heap
The application is running efficiently with low memory pressure.
性能分析
User: "Are there any performance issues?"
Claude: Let me analyze the JMX performance metrics.
[Uses multiple tools to check GC, threads, and memory]
Performance analysis:
✅ Memory: Healthy (12% heap usage)
✅ GC: Efficient (avg 15ms collection time)
⚠️ Threads: High count (245 threads) - consider investigation
✅ CPU: Normal load
Recommendation: Monitor thread creation patterns.
📚 详细文档
可用工具（共 12 个）
核心 JMX 操作
| 工具 | 描述 | 示例用法 |
|---|---|---|
listMBeans |
列出所有发现的 MBeans，并可选择按域过滤 | "Show me all memory-related MBeans" |
getMBeanInfo |
获取特定 MBean 的详细信息 | "Tell me about the Runtime MBean" |
getAttribute |
读取 MBean 属性的值 | "What's the current heap memory usage?" |
setAttribute |
设置可写 MBean 属性的值 | "Set the log level to DEBUG" |
listDomains |
列出所有可用的 MBean 域 | "What domains are available?" |
连接管理
| 工具 | 描述 | 示例用法 |
|---|---|---|
listJmxConnections |
列出所有配置的 JMX 连接 | "Show me all available connections" |
addJmxConnection |
添加新的 JMX 连接 | "Connect to the production server" |
removeJmxConnection |
删除 JMX 连接 | "Remove the old test connection" |
switchJmxConnection |
切换到不同的 JMX 连接 | "Switch to the staging environment" |
getConnectionInfo |
获取当前 JMX 连接的状态和统计信息 | "Is the JMX connection healthy?" |
服务发现
| 工具 | 描述 | 示例用法 |
|---|---|---|
discoverJmxServices |
发现系统上启用 JMX 的 Java 应用程序 | "Find all Java apps with JMX enabled" |
autoRegisterDiscoveredConnections |
自动注册发现的 JMX 服务 | "Auto-connect to all discovered Java apps" |
可用资源
服务器自动将所有 JMX 属性作为 MCP 资源公开，使 AI 助手可以发现和访问这些资源：
- 内存指标：堆使用情况、非堆使用情况、内存池。
- 垃圾回收：GC 统计信息、收集时间、收集次数。
- 线程：线程计数、死锁检测、线程状态。
- 运行时信息：JVM 正常运行时间、启动时间、系统属性。
- 类加载：已加载的类、卸载的类、类路径。
- 操作系统：CPU 使用情况、系统负载、可用处理器。
资源 URI 格式：
jmx://domain:type=Type,name=Name/attributes/AttributeName
示例资源：
jmx://java.lang:type=Memory/attributes/HeapMemoryUsage
jmx://java.lang:type=Runtime/attributes/Uptime
jmx://java.lang:type=GarbageCollector,name=G1_Young_Generation/attributes/CollectionCount
架构
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Claude AI │◄──►│ JMX MCP Server │◄──►│ Java App JMX │
│ │ │ │ │ │
│ Natural Language│ │ • Tools (12) │ │ • MBeans │
│ Queries │ │ • Resources(224+)│ │ • Attributes │
│ │ │ • JSON-RPC 2.0 │ │ • Operations │
│ │ │ • Multi-Connect │ │ • Discovery │
└─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘
核心组件
- JMXConnectionManager：管理本地和远程 JMX 连接。
- MBeanDiscoveryService：发现并编目可用的 MBeans。
- JmxService：提供带有 @Tool 注解的方法用于 AI 交互。
- JMXToMCPMapper：将 JMX 属性映射到 MCP 资源。
- JmxSecurityValidator：验证操作是否符合安全要求。
配置文件
默认配置文件
标准配置，具有完整的日志记录，适用于开发和调试。
STDIO 配置文件
针对 Claude Desktop 集成进行了优化：
- 静默操作：无控制台输出，避免干扰 JSON-RPC。
- 最小日志记录：仅记录错误信息，防止文件系统问题。
- 快速启动：优化初始化过程，实现快速的 AI 响应。
🔧 技术细节
测试
综合测试套件
# 运行综合集成测试
python3 comprehensive-test.py
测试覆盖范围：
- ✅ MCP 协议合规性
- ✅ JSON-RPC 2.0 通信
- ✅ 所有 12 个工具的注册和执行
- ✅ 多连接管理
- ✅ 服务发现和自动注册
- ✅ 资源发现和访问
- ✅ 错误处理和恢复
单元测试
mvn test
安全
内置安全功能
- ObjectName 验证：防止访问敏感 MBeans。
- 操作过滤：限制危险操作。
- 类型安全：在操作前验证属性类型。
- 访问控制：可配置的安全策略。
安全配置
jmx:
security:
enabled: true
allowed-domains:
- "java.lang"
- "java.nio"
- "com.myapp"
blocked-operations:
- "shutdown"
- "restart"
部署
本地开发
java -jar target/jmx-mcp-server-1.0.0.jar
生产部署
java -Xmx1g -Xms512m \
-Dspring.profiles.active=production \
-jar jmx-mcp-server-1.0.0.jar
Docker 部署
FROM openjdk:17-jre-slim
COPY target/jmx-mcp-server-1.0.0.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]
🤝 贡献代码
我们欢迎贡献！请查看我们的 贡献指南 以获取详细信息。
贡献者快速入门
# 在 GitHub 上 Fork 仓库
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/JMX-MCP.git
cd JMX-MCP
# 构建和测试
mvn clean compile
mvn test
# 运行应用程序
mvn spring-boot:run
贡献方式
- 🐛 报告错误 - 帮助我们识别和修复问题。
- 💡 建议功能 - 分享新功能的想法。
- 📝 改进文档 - 帮助他人理解项目。
- 🔧 提交代码 - 修复错误或实现新功能。
- 🧪 编写测试 - 提高测试覆盖率和可靠性。
- 🎨 UI/UX 改进 - 增强用户体验。
社区
- GitHub 讨论：提问和分享想法。
- 问题：报告错误和请求功能。
- 拉取请求：贡献代码改进。
- Wiki：协作编写文档。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
🙏 致谢
- Spring AI 团队 提供了出色的 MCP 框架。
- Model Context Protocol 提供了标准化的 AI 集成协议。
- Anthropic 提供了 Claude Desktop 和 AI 助手功能。
- OpenJDK 社区 提供了强大的 Java 平台。
📞 支持
Made with ❤️ for the AI and Java communities