Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

JVMind MAT Heap Dump Analyzer

von kengraryVersion 0.2.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.kengrary/jvmind-mat

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

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

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kengrary bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32461 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 73 % der anderen 32461 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32461 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist JVMind MAT Heap Dump Analyzer sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.1) kam vor 14 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

dotnet-mcp

von Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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