프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

JVMind MAT Heap Dump Analyzer

제작자: kengrary버전 0.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.kengrary/jvmind-mat

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add jvmind-mat -- uvx jvmind-mat-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 kengrary 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5567개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5567개 중 63%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5567개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

JVMind MAT Heap Dump Analyzer, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.1)은 16일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만5일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만18일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare널리 사용됨★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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