Java Decompiler MCP Sunucusu

Java Decompiler MCP Sunucusu

Java Decompiler AI Tools MCP

“Java Decompiler” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Java Decompiler MCP Sunucusu (mcp-javadc), Java sınıf dosyalarını decompile etmek için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanlarına ve MCP uyumlu geliştirme araçlarına Java bytecode’unu (.class dosyaları veya JAR içindeki sınıflar) okunabilir Java kaynak koduna dönüştürme imkanı sunar. Bu sunucu, API üzerinden otomatik decompile işlemini sağlayarak, üçüncü parti kütüphaneleri inceleme, eski kodları tersine mühendislik yapma veya orijinal kaynak kodu olmadan derlenmiş Java paketlerini analiz etme gibi görevlerde iş akışlarını kolaylaştırır. Stdio taşımacılığı ve geçici dosya yönetimi ile entegrasyon sunar, çeşitli MCP istemcileriyle uyumludur ve Java bytecode ile çalışan geliştiriciler ve AI ajanları için çok yönlü bir araçtır.

Komut Listesi

README veya depo dosyalarında herhangi bir prompt şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Dokümantasyon veya dosyalarda açık bir MCP kaynağı belirtilmemiştir.

Araç Listesi

  • decompile-from-path
    Belirtilen dosya yolundan bir Java .class dosyasını decompile eder.
    Parametre: classFilePath (.class dosyasının mutlak yolu)

  • decompile-from-package
    Paket adı (ör. java.util.ArrayList) ile bir Java sınıfını decompile eder.
    Parametre: (README’de ayrıntı verilmemiştir)

  • decompile-from-jar
    Bir JAR dosyasındaki Java sınıfını decompile eder.
    Parametre: (README’de ayrıntı verilmemiştir)

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Bağımsız Sınıf Dosyalarını Decompile Etme
    Derlenmiş .class dosyalarını hızlıca okunabilir Java kaynak koduna dönüştürerek hata ayıklama, denetim veya öğrenme amacıyla kullanabilirsiniz.

  • Üçüncü Parti Kütüphanelerde Tersine Mühendislik
    JAR dosyalarındaki veya paket adıyla sınıfları analiz ederek, kaynak kodu olmadığında davranış ve yapıyı inceleyebilirsiniz.

  • AI Geliştirme Araçlarıyla Entegrasyon
    AI ajanlarının veya asistanlarının, daha geniş bir kod analiz ya da göç iş akışında Java kodunu otomatik olarak decompile etmesine olanak tanır.

  • Otomatik Kod Tabanı Keşfi
    Talep üzerine decompile gerektiren araçların arka ucunda kullanılarak, büyük kod tabanlarında gezinmeye ve anlamaya yardımcı olur.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Node.js 16+ ve npm kurulu olduğundan emin olun.
  2. Windsurf yapılandırmanıza @idachev/mcp-javadc@latesti MCP sunucusu olarak ekleyin.
  3. Yapılandırma dosyanıza sunucuyu aşağıdaki gibi ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  5. Örnek bir decompile işlemiyle kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma:
Ortam değişkenleri tanımlamanız gerekiyorsa (ör. CLASSPATH):

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

Claude

  1. Node.js 16+ ve npm kurun.
  2. Claude CLI ile sunucuyu ekleyin:
    claude mcp add javadc -s project -- npx -y @idachev/mcp-javadc
    
  3. MCP istemci yapılandırmanızı gerektiği gibi güncelleyin.
  4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  5. Decompile isteği göndererek test edin.

Cursor

  1. Node.js 16+ ve npm kurulu olduğundan emin olun.
  2. Cursor MCP sunucu yapılandırmanıza aşağıdakini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  3. Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
  4. Test amaçlı bir decompile işlemi çalıştırın.

Cline

  1. Gereksinimler: Node.js 16+ ve npm.
  2. Cline MCP sunucu yapılandırmanızı düzenleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "javaDecompiler": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
        }
      }
    }
    
  3. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  4. Kurulumu doğrulamak için bir decompile işlemi çalıştırın.

Not:
Hassas değerleri (ör. CLASSPATH veya API anahtarları) daima yapılandırmada env alanını kullanarak tanımlayın.
Örnek:

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

Bu MCP’yi FlowHunt İş Akışlarında Kullanma

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, iş akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP akışı

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucunuzun detaylarını aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. "javaDecompiler" adını gerçek MCP sunucu adınız ve URL’yi kendi MCP sunucu adresiniz ile değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutlukDetaylar/Notlar
Genel BakışMCP için Java decompile sunucusu
Komut ListesiPrompt şablonu bulunamadı
Kaynak ListesiAçık MCP kaynağı listelenmemiş
Araç Listesidecompile-from-path, decompile-from-package, decompile-from-jar
API Anahtarlarını Güvenli TutmaYapılandırmada env ile
Roots DesteğiBahsedilmemiş
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Bahsedilmemiş

Tablolara göre, bu MCP sunucusu Java decompile işlemi için odaklı ve işlevseldir, fakat prompt şablonları, kaynaklar, roots veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerinden yoksundur. Net, pratik bir araç seti ve güvenli yapılandırma sunar; ancak daha geniş MCP genişletilebilirliği veya entegrasyonunu kapsamaz.

Bizim görüşümüz

MCP-javadc iyi dokümante edilmiş ve özgün, değerli bir amaca hizmet ediyor. Ancak standart promptlar, kaynaklar ve roots veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerinin eksikliği nedeniyle kullanımı sınırlı. MCP iş akışında Java decompile ihtiyacı duyan geliştiriciler için pratik ve etkili, fakat MCP’nin tüm potansiyelini sergilemiyor. Puan: 5/10

MCP Puanı

Lisansı Var mı✅ (ISC)
En az bir aracı var
Fork Sayısı0
Yıldız Sayısı2

Sıkça sorulan sorular

Java Decompiler MCP Sunucusu ne işe yarar?

Java sınıf dosyalarını ve JAR içindeki sınıfları okunabilir Java kaynak koduna decompile eder. Böylece kod analizi, öğrenme ve tersine mühendislik mümkün olur—özellikle orijinal kaynak kodu yoksa.

CLASSPATH veya API anahtarları gibi ortam değişkenlerini nasıl güvenli tutabilirim?

'env' alanını MCP sunucu yapılandırmanızda kullanarak CLASSPATH gibi ortam değişkenlerini güvenli şekilde tanımlayın. Böylece sınıf araması ve hassas verilere güvenli erişim sağlayabilirsiniz.

Bu MCP sunucusunda hangi araçlar mevcut?

Mevcut araçlar arasında yol ile decompile (decompile-from-path), paket adıyla decompile (decompile-from-package) ve JAR'dan decompile (decompile-from-jar) bulunur.

Bu sunucuyu FlowHunt ve diğer MCP uyumlu araçlarla kullanabilir miyim?

Evet, Java Decompiler MCP Sunucusu; FlowHunt, Windsurf, Claude, Cursor ve Cline ile bütünleşerek AI tabanlı iş akışlarında otomatik kod decompile imkanı sunar.

Bu sunucunun ana kullanım amacı nedir?

Java bytecode'unun decompile edilmesini otomatikleştirerek hata ayıklama, denetim, tersine mühendislik ve orijinal kaynak kodu olmayan durumlarda AI kod analiz süreçlerine destek sağlar.

FlowHunt'ta Java Decompiler MCP'yi Deneyin

Analiz, hata ayıklama ve tersine mühendislik için Java sınıf ve JAR decompile işlemlerini otomatikleştirin. Sorunsuz AI iş akışları için FlowHunt ile entegre edin.

Daha fazla bilgi

JFrog MCP Sunucu Entegrasyonu
JFrog MCP Sunucu Entegrasyonu

JFrog MCP Sunucu Entegrasyonu

JFrog MCP Sunucusunu kullanarak AI asistanlarınızı JFrog Platform API ile entegre edin. Depo yönetimi, derleme takibi, çalışma zamanı izleme, artefakt arama ve ...

4 dakika okuma
DevOps AI +5
Kubernetes MCP Sunucusu
Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...

4 dakika okuma
Kubernetes MCP Server +4
DevRev MCP Sunucusu
DevRev MCP Sunucusu

DevRev MCP Sunucusu

DevRev MCP Sunucusu, DevRev’in güçlü proje yönetimi ve iyileştirme araçlarını doğrudan FlowHunt ve yapay zeka asistanı iş akışlarına getirir. Çalışma öğelerine ...

4 dakika okuma
AI DevRev +4