mcpField
J
Jprofiler

Jprofiler

ローカル
github.com/ej-technologies開発ツール24 日前に更新

Jprofiler について

JProfiler MCP Server は、AI コーディングアシスタントを JProfiler に接続し、Java アプリケーションをプロファイルします。CPU のホットスポット、メモリ割り当て、JDBC クエリ、HTTP 呼び出しなどの性能データを調べられます。

主な機能

  1. 01CPU ホットスポットの分析
  2. 02メモリ割り当ての確認
  3. 03JDBC クエリの分析
  4. 04HTTP 呼び出しのプロファイル
  5. 05MCP クライアントからの接続

活用シーン

  1. 01Java コードの CPU 負荷箇所の特定
  2. 02メモリ割り当て動作の調査
  3. 03JDBC または HTTP 性能の確認

MCP 対応

MCP クライアントに JProfiler のプロファイリング機能を公開します。npx で起動でき、Claude Code、Codex、Cursor などに設定できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"jprofiler": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ej-technologies/jprofiler-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @ej-technologies/jprofiler-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@ej-technologies/jprofiler-mcp16.3.0

ツール

9

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
delayintegerいいえ任意の記録開始遅延時間。JVM 起動からの秒数で指定します。
maximumDurationintegerいいえ任意の最大記録時間。秒単位で指定します。指定しない場合、JVM の終了時、または 'stopRecording: true' を指定して check_status を呼び出したときにデータが保存されます。

詳細

JProfiler MCP サーバー

ej-technologies/jprofiler-mcp MCP server

JProfiler は、Model Context Protocol を介して AI エージェントと連携する Java プロファイラーです。 AI コーディングアシスタントから直接、CPU のホットスポット、メモリー割り当て、JDBC クエリー、HTTP 呼び出しなどをプロファイリングできます。

インストール

Claude Code
claude mcp add jprofiler -- npx -y @ej-technologies/jprofiler-mcp
Codex
codex mcp add jprofiler -- npx -y @ej-technologies/jprofiler-mcp
Cursor

cursor.directory に掲載されています。

Install MCP Server

その他の MCP クライアント

クライアントの設定で、以下の npx 呼び出しを MCP サーバーのコマンドとして使用します。

npx -y @ej-technologies/jprofiler-mcp@latest

JSON 設定ファイルを使用するクライアント(Claude Desktop、Antigravity、Windsurf、VS Code など)の場合:

{
  "mcpServers": {
    "jprofiler": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ej-technologies/jprofiler-mcp"]
    }
  }
}

ライセンス

JProfiler の使用にはライセンスが必要です。初回使用時に、10 日間の無料評価を開始するか、既存のライセンスキーを入力できます。購入先:https://www.ej-technologies.com/store/jprofiler。

ライセンス条項:https://www.ej-technologies.com/jprofiler/license

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。