خادم MCP لفك تجميع جافا

خادم MCP لفك تجميع جافا

Java Decompiler AI Tools MCP

ماذا يفعل خادم MCP “Java Decompiler”؟

خادم MCP لفك تجميع جافا (mcp-javadc) هو خادم بروتوكول Model Context (MCP) مصمم لفك تجميع ملفات جافا class. يمكّن المساعدين الذكيين وأدوات التطوير المتوافقة مع MCP من تحويل بايت كود جافا (.class أو الفئات داخل ملفات JAR) إلى كود مصدر جافا قابل للقراءة. يسهّل هذا الخادم سير العمل من خلال السماح بفك التجميع تلقائيًا عبر API، ويدعم مهام مثل فحص مكتبات الطرف الثالث، والهندسة العكسية للكود القديم، أو تحليل حزم جافا المترجمة دون الحاجة إلى الكود المصدري الأصلي. يوفر تكاملًا عبر stdio وإدارة الملفات المؤقتة، وهو متوافق مع عملاء MCP المتعددين، ما يجعله أداة متعددة الاستخدامات للمطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعاملون مع بايت كود جافا.

قائمة القوالب

لم يتم ذكر قوالب أوامر في ملف README أو ملفات المستودع.

قائمة الموارد

لم يتم ذكر موارد MCP صريحة في التوثيق أو الملفات.

قائمة الأدوات

  • decompile-from-path
    يفك تجميع ملف جافا .class من مسار محدد.
    المعامل: classFilePath (المسار المطلق لملف .class)

  • decompile-from-package
    يفك تجميع فئة جافا باستخدام اسم الحزمة (مثال: java.util.ArrayList).
    المعامل: (غير مفصل في README)

  • decompile-from-jar
    يفك تجميع فئة جافا من داخل ملف JAR.
    المعامل: (غير مفصل في README)

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

  • فك تجميع ملفات class المستقلة
    تحويل ملفات .class المترجمة بسرعة إلى كود مصدر جافا قابل للقراءة لأغراض التصحيح أو التدقيق أو التعلم.

  • الهندسة العكسية لمكتبات الطرف الثالث
    تحليل الفئات داخل ملفات JAR أو حسب اسم الحزمة لفهم السلوك والبنية عند عدم توفر الكود المصدري.

  • التكامل مع أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي
    السماح لوكلاء أو مساعدين الذكاء الاصطناعي بفك تجميع كود جافا تلقائيًا كجزء من تحليلات الكود أو عمليات الترحيل.

  • استكشاف القواعد البرمجية تلقائيًا
    استخدامه كخلفية للأدوات التي تتطلب فك تجميع عند الطلب للمساعدة في التنقل وفهم قواعد الكود الكبيرة.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت Node.js 16+ و npm.
  2. أضف @idachev/mcp-javadc@latest كخادم MCP في إعدادات Windsurf.
  3. عدل ملف الإعدادات ليشمل الخادم:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من الإعداد بتشغيل فك تجميع تجريبي.

تأمين مفاتيح API:
إذا كنت بحاجة لتعيين متغيرات بيئة (مثل CLASSPATH):

{
  "mcpServers": {
    "javaDecompiler": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"],
      "env": {
        "CLASSPATH": "/path/to/java/classes"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. ثبّت Node.js 16+ و npm.
  2. استخدم CLI الخاص بـ Claude لإضافة الخادم:
    claude mcp add javadc -s project -- npx -y @idachev/mcp-javadc
    
  3. حدث إعدادات عميل MCP حسب الحاجة.
  4. احفظ وأعد تشغيل Claude.
  5. اختبر بإرسال طلب فك تجميع.

Cursor

  1. تأكد من تثبيت Node.js 16+ و npm.
  2. أضف ما يلي إلى إعدادات خادم MCP في Cursor:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  3. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cursor.
  4. قم بتشغيل اختبار فك تجميع.

Cline

  1. المتطلبات: Node.js 16+ و npm.
  2. عدل إعدادات خادم MCP في Cline:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  3. احفظ وأعد تشغيل Cline.
  4. شغل فك تجميع للتحقق من الإعداد.

ملاحظة:
دائمًا قم بتعيين القيم الحساسة (مثل CLASSPATH أو مفاتيح API) باستخدام حقل env في إعداداتك لأغراض الأمان.
مثال:

{
  "mcpServers": {
    "javaDecompiler": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"],
      "env": {
        "CLASSPATH": "/path/to/java/classes"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

FlowHunt MCP flow

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق:

{
  "javaDecompiler": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة بكامل وظائفها وإمكاناتها. تذكر تغيير "javaDecompiler" إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بخادم MCP لديك.


نظرة عامة

القسممتوفرالتفاصيل/ملاحظات
نظرة عامةخادم فك تجميع جافا لـ MCP
قائمة القوالبلم يتم العثور على قوالب أوامر
قائمة المواردلم يتم ذكر موارد MCP صريحة
قائمة الأدواتdecompile-from-path, decompile-from-package, decompile-from-jar
تأمين مفاتيح APIعبر env في الإعدادات
دعم الجذورغير مذكور
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم)غير مذكور

استنادًا إلى الجدول، يركز هذا الخادم MCP على فك تجميع جافا ويؤدي وظيفته بوضوح، لكنه يفتقر إلى ميزات MCP المتقدمة مثل قوالب الأوامر والموارد والجذور أو العينات. يقدم مجموعة أدوات عملية وإعدادًا آمنًا، لكنه لا يغطي قابلية التوسع أو التكامل الموسع لـ MCP.

رأينا

MCP-javadc موثق بشكل جيد ويخدم غرضًا محددًا وقيمًا. مع ذلك، فإن فائدته محدودة بغياب قوالب الأوامر المعيارية والموارد وميزات MCP المتقدمة مثل الجذور والعينات. للمطورين الساعين لفك تجميع جافا ضمن سير عمل MCP، هو عملي وفعّال، لكنه لا يعكس كامل إمكانيات MCP. التقييم: 5/10

تقييم MCP

يحتوي على ترخيص✅ (ISC)
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد التفرعات0
عدد النجوم2

الأسئلة الشائعة

ما وظيفة خادم MCP لفك تجميع جافا؟

يقوم بفك تجميع ملفات جافا class والملفات داخل JAR إلى كود مصدر جافا مقروء، ما يمكّن من تحليل الكود والتعلم والهندسة العكسية—خاصة عند عدم توفر الكود المصدري الأصلي.

كيف يمكنني تأمين متغيرات البيئة مثل CLASSPATH أو مفاتيح API؟

استخدم الحقل 'env' في إعدادات خادم MCP الخاص بك لتعيين متغيرات البيئة بأمان، مثل CLASSPATH، للتحكم في البحث عن الفئات والوصول الآمن للبيانات الحساسة.

ما الأدوات المتوفرة مع هذا الخادم MCP؟

الأدوات المتوفرة تشمل decompile-from-path (حسب مسار الملف)، decompile-from-package (حسب اسم الحزمة)، وdecompile-from-jar (من ملفات JAR).

هل يمكنني استخدام هذا الخادم مع FlowHunt وأدوات MCP الأخرى؟

نعم، يتكامل خادم MCP لفك تجميع جافا مع FlowHunt وWindsurf وClaude وCursor وCline لأتمتة فك تجميع الكود في سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ما هو الاستخدام الرئيسي لهذا الخادم؟

أتمتة فك تجميع بايت كود جافا لأغراض تصحيح الأخطاء أو التدقيق أو الهندسة العكسية ودعم خطوط تحليل الكود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عند عدم توفر الكود المصدري.

جرّب خادم MCP لفك تجميع جافا في FlowHunt

قم بأتمتة فك تجميع ملفات جافا class وJAR للتحليل وتصحيح الأخطاء والهندسة العكسية. تكامل سلس مع FlowHunt لسير عمل الذكاء الاصطناعي.

اعرف المزيد

تكامل خادم Todoist MCP
تكامل خادم Todoist MCP

تكامل خادم Todoist MCP

يصل خادم Todoist MCP بين المساعدين الذكيين وTodoist، مما يمكّن إدارة المهام بلغة طبيعية—أنشئ، حدّث، أكمل، وابحث عن المهام مباشرة من سير عمل FlowHunt لتحقيق إنتا...

4 دقيقة قراءة
AI Automation +4
خادم Xcode MCP
خادم Xcode MCP

خادم Xcode MCP

يعمل خادم Xcode MCP كجسر بين المساعدين الذكيين وبيئة تطوير Xcode، مما يمكّن من أتمتة إدارة المشاريع، وعمليات الملفات، والبناء، والاختبار، وإدارة الاعتمادات، وال...

5 دقيقة قراءة
MCP Server Xcode +7
تكامل خادم JetBrains MCP
تكامل خادم JetBrains MCP

تكامل خادم JetBrains MCP

يعمل خادم JetBrains MCP على الربط بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وبيئات تطوير JetBrains مثل IntelliJ وPyCharm وWebStorm وAndroid Studio، مما يتيح سير عمل مؤتمت، وتن...

4 دقيقة قراءة
AI MCP +4