プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

JVMind MAT Heap Dump Analyzer

作者:kengraryバージョン 0.2.1i★ 1iパソコンで動く
レジストリ名io.github.kengrary/jvmind-mat

インストール方法

What it does

Analyze Java heap dumps locally with Eclipse MAT, including live JVM capture.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server JVMind MAT Heap Dump Analyzer を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "jvmind-mat": { "command": "uvx", "args": [ "jvmind-mat-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "jvmind-mat": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "jvmind-mat-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使っていると言うか、回答に JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ JVMind MAT Heap Dump Analyzer につなげません

JVMind MAT Heap Dump Analyzer はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · JVMind MAT Heap Dump Analyzer につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server JVMind MAT Heap Dump Analyzer を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):claude mcp add --scope user jvmind-mat -- uvx jvmind-mat-mcp 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user jvmind-mat -- uvx jvmind-mat-mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    JVMind MAT Heap Dump Analyzer が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使っていると言うか、回答に JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server JVMind MAT Heap Dump Analyzer を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "jvmind-mat": { "command": "uvx", "args": [ "jvmind-mat-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使っていると言うか、回答に JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server JVMind MAT Heap Dump Analyzer を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "servers": { "jvmind-mat": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "jvmind-mat-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使っていると言うか、回答に JVMind MAT Heap Dump Analyzer のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?JVMind MAT Heap Dump Analyzer を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user jvmind-mat -- uvx jvmind-mat-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "jvmind-mat": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jvmind-mat-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "jvmind-mat": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jvmind-mat-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "jvmind-mat": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jvmind-mat-mcp"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
38/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.2.1
レジストリ公開日i
2026年10月23日
コードの最終更新i
2026年10月23日
作者
kengrary
パッケージ
pypi: jvmind-mat-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月15日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント kengrary で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:23 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

公開済みの脆弱性(OSV.dev)

まだ確認していません

確認していること → · JSON

作者の方へ:再確認の依頼・情報の誤りの報告

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5909件のうち69%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5909件のうち57%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5909件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

JVMind MAT Heap Dump Analyzerは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は23 日前、最新バージョン(0.2.1)がレジストリに届いたのは23 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitDiagram

Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.

作者:ahmedkhaleel2004広く使われている★ 1.9万2 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · gitdiagram.comPopNx チームが実際に試用

Appllama

Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.

作者:Appllama広く使われている★ 51743 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · appllama.io

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare広く使われている★ 446614 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · mcp.cloudflare.comPopNx チームが実際に試用

Omnara

Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.

作者:omnara-ai広く使われている★ 33952 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · omnara.com

Repowise

Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.

作者:repowise-dev広く使われている↓ 6506/週★ 8138 リポジトリ全体のスター一昨日更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · repowise.dev
  • GitDiagram — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Appllama — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Cloudflare MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Omnara — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Repowise — クラウドでもパソコンにインストールでも使える · キー不要

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

JVMind × MAT — Heap Dump Analysis

English | 中文

Java heap dump analysis built on the Eclipse Memory Analyzer (MAT) engine:

upload → parse → MAT-like web queries → domain diagnostics (connection-pool

leaks and more) → natural-language agent diagnosis.

Status: the Java parser and query service are tested. MCP Server v0.2.1

is published on PyPI and the official MCP Registry. Python platform

integration is still in progress. See PROJECT-STATUS.md.


Quick start

  1. Project overview → this file + mat-study/README.md (the design blueprint; Chinese).
  2. Current progress → PROJECT-STATUS.md (completed work, remaining tasks, lessons learned).
  3. Python team onboarding → TODO-PYTHON-TEAM.md (task list, API contract, acceptance criteria).
  4. Run the query service → query-service/DEPLOY.md (deploy + curl verification).
  5. Run the parser → parser-cli/v1-parsehd/README.md (no build required; uses the MAT distribution).
  6. Analyze heap dumps from Claude/Cursor/VS Code → mcp-server/README.md (uvx jvmind-mat-mcp, local stdio).

MCP Server (published)

A local stdio MCP server that exposes MAT heap analysis to Claude Desktop, Cursor, and VS Code. It can discover local Java processes and capture a live heap dump from a running JVM, or open an existing .hprof file. Heap dumps never leave the machine; the MAT helper binds to 127.0.0.1 only.

uvx jvmind-mat-mcp doctor      # checks JDK 21 / MAT 1.17 / permissions
ChannelLocation
PyPIhttps://pypi.org/project/jvmind-mat-mcp/
Official MCP Registryio.github.kengrary/jvmind-mat
MCPRushhttps://mcprush.com/kengrary/jvmind-mat-heap-dump-analyzer-mcp
Documentationmcp-server/README.md

Capabilities: list_java_processes / dump_java_heap for live capture, open_heapdump for existing files, then mat_overview / mat_histogram / mat_dominator / mat_threads / mat_object / mat_path2gc / mat_oql / mat_leak_suspects / mat_diagnose_oom and more — 19 tools in total.

Requirements: Python 3.10+, JDK 21+, Eclipse MAT 1.17.x (a small query bundle is installed into MAT on first use).

Tools

All analysis tools take the report_id returned by open_heapdump.

  • open_heapdump — open a local .hprof, start background indexing, return a report_id
  • get_heapdump_status — poll parse status, progress, and phase
  • list_heapdumps — list heap dumps known to this MCP server
  • close_heapdump — release a heap dump handle and optionally stop the MAT helper
  • list_java_processes — discover local attachable JVMs (pid, main class, command; MAT helper excluded)
  • dump_java_heap — preview and capture a live heap dump, then start MAT parsing (confirm=true)
  • mat_overview — heap overview: used/committed/live heap, object/class/classloader counts, JDK version
  • mat_histogram — class histogram sorted by shallow, retained, or object count
  • mat_dominator — dominator tree of the largest retained objects, with parent drill-down
  • mat_threads — list threads or drill into stack frames and frame locals
  • mat_threadlocals — inspect ThreadLocal values grouped by value class or thread
  • mat_object — inspect a single object's fields, statics, references, and GC root
  • mat_path2gc — shortest path from an object to a GC root
  • mat_oql — run an OQL query and return rows plus a reusable result set id
  • mat_leak_suspects — run LeakHunter and return suspects with retained sizes and descriptions
  • mat_diagnose_oom — composite OOM diagnosis: leak suspects + SQL in threads + dominator analysis
  • mat_connection_pools — diagnose database connection pools and leaked connections
  • mat_top_consumers — top memory consumers by retained heap
  • mat_sql_in_threads — find SQL statements in thread stacks

Architecture

  User uploads a heap dump

│ [Python/FastAPI] ← in progress (TODO-PYTHON-TEAM.md) upload / queue / progress / auth / agent ├── fork ─────────────▶ [parser-cli / V1] hprof → *.index ✅ tested │ (writes to NFS) └── reverse proxy ────▶ [query-service] queries over indexes ✅ tested (OSGi bundle, :8090) histogram / dominators / threads / OQL

  • Leak Suspects / path2gc etc. Shared: NFS (dump files) + PostgreSQL (tasks/reports)

Local MCP path (v0.2.1 published): Claude Desktop / Cursor / VS Code │ stdio ▼ [mcp-server] ──HTTP 127.0.0.1──▶ [query-service :8090] └── runs MAT ParseHeapDump when index files are missing (reuses the parser-cli V1 logic)


Repository layout

Top level
FileContents
README.mdEnglish overview (this file)
README.zh.mdChinese overview
PROJECT-STATUS.mdMilestones, module status, TODOs, lessons learned
TODO-PYTHON-TEAM.mdPython integration task list, API contract, acceptance
mat-study/ — design documents (Chinese)
#DocumentWhat it covers
—README.mdDesign blueprint (four-layer architecture, decisions, milestones)
01MAT source study and architectureHow MAT works and how to reuse it; index file format
02Core algorithms and implementationDominator tree, paths, retained size; web backend design
03Beyond OOM: connection-pool leaksWhat else a heap dump can answer; pools, thread pools, classloaders
04Tooling the MAT API for agentsHow an LLM drives MAT; tool granularity and output trimming
05End-to-end integration designUpload, queue, progress, three-layer soft-reference cache
06Technology choices and four-view APIFinalized choices and the four-view API contract
07Integrating with JVMindHow to connect to the existing platform (required for the Python team)
08MAT feature inventory and gaps57 queries reviewed; gap priorities
09Frontend implementation guidanceMaking the web UI feel like MAT
10MAT Inspector capabilitiesInspector features and what is already implemented
12Python integration planPhased plan for the Python side
13Thread-level OOM diagnosisFinding the OOM-triggering thread and its SQL
14Heap dump frontend designEndpoint mapping, async state machine, integration rules
parser-cli/ — parsing layer (hprof → index)
FileContents
README.mdParser overview (V1/V2 routes)
MAT-DEPENDENCIES.mdHow to obtain MAT dependencies, version/JDK matrix, bundle list
v1-parsehd/README.mdV1 (zero build; MAT distribution + text progress) — current
v1-parsehd/VERIFICATION.mdV1 verification report (real hprof, three bugs fixed)
v1-parsehd/mat_parse_runner.pyProgress parser (Python; reusable by the worker)
python-worker-snippet.pyWorker snippet for calling the parser
src/.../*.javaV2 skeleton (self-built jar + JSONL progress; not active)
query-service/ — query layer (OSGi bundle, :8090) ✅
FileContents
README.mdService overview (endpoints, SnapshotManager, route 2)
DEPLOY.mdDeploy + end-to-end verification (bundles.info + -clean, curl examples)
EQUINOX-A-VERIFICATION.mdEmbedded Equinox test and CNF fix (why route 2)
BUILD-TROUBLESHOOTING.mdBuild troubleshooting (p2 repositories, JDK versions)
src/.../*.java (21 files)Service implementation: core/http/model/task/view/equinox
mcp-server/ — local stdio MCP (✅ v0.2.1 published)
FileContents
README.mdInstall, client config, 19 tools, privacy, troubleshooting
src/jvmind_mat_mcp/server.pyMCP SDK tool registration
src/jvmind_mat_mcp/engine.pyHeap dump registry, background parsing, MAT lifecycle
src/jvmind_mat_mcp/vendor/Query-service OSGi bundle shipped with the package
DockerfileGlama review image (MAT/JDK not included; mount at runtime)
tests/Unit tests, stdio protocol tests, optional real-MAT integration tests
marketplace/ — directory submission pack (🟡 prepared, not submitted)
FileContents
README.mdPlatform status, remaining steps, quality gaps
metadata.jsonShared name, description, tags, install command
smithery/manifest.jsonMCPB manifest (Smithery skipped, kept for later)
mcp.so.md / glama.md / pulsemcp.mdForm copy and steps per platform

Module status

ModuleFormStatusEntry point
parser-cliV1 = MAT command; V2 = standalone jar✅ V1 testedv1-parsehd/mat_parse_runner.py
query-serviceOSGi bundle (HTTP :8090)✅ testedQueryServiceApp.java / QueryHttpServer.java
mcp-serverPython stdio MCP (PyPI + official Registry)✅ v0.2.1 publishedsrc/jvmind_mat_mcp/server.py
marketplaceDirectory copy (Smithery skipped)🟡 prepared, pending submissionmarketplace/README.md
Python integrationFastAPI + DB + agent⏳ in progressTODO-PYTHON-TEAM.md

Key facts (avoid re-learning these)

  • MAT dependencies are not on Maven Central → use Tycho (eclipse-plugin) with a p2 repository or a local Directory target; do not add .
  • Version ↔ JDK: 1.17 → JDK 21, 1.14 → JDK 17, 1.12 → JDK 11 (keep all three places in sync).
  • Deployment: copy the jar into plugins/, add a line to bundles.info (auto-start=true), and restart with `-clean` (not dropins/).
  • The query service has no authentication and is intranet-only. The Python proxy injects dumpDir (= the dump directory).
  • Reopening a dump requires both the hprof and index files on a seekable filesystem (NFS works).
  • MCP package jvmind-mat-mcp; Registry name io.github.kengrary/jvmind-mat. After changing the Java query layer, rerun mcp-server/scripts/vendor-bundle.sh, otherwise the wheel ships a stale bundle.
  • On first use the MCP server writes com.jvmind.mat.query into MAT's plugins/ and bundles.info; the MAT install must be writable.
  • Live capture uses jmap -dump:live: it dumps only live objects, triggers a Full GC, and may pause the target JVM. The default output is the server's current working directory; override it with JVMIND_MCP_DUMP_DIR or the tool's output_dir.
  • Smithery is skipped for now: its web UI only exposes remot

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