
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 ...
Java Decompiler MCP Sunucusu ile Java bytecode’unu okunabilir kaynak koda decompile edin; FlowHunt ve diğer MCP istemcileriyle uyumludur, AI tabanlı iş akışlarınızda kullanın.
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.
README veya depo dosyalarında herhangi bir prompt şablonu belirtilmemiştir.
Dokümantasyon veya dosyalarda açık bir MCP kaynağı belirtilmemiştir.
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)
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.
@idachev/mcp-javadc@latest
i MCP sunucusu olarak ekleyin.{
"mcpServers": {
"javaDecompiler": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
}
}
}
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 mcp add javadc -s project -- npx -y @idachev/mcp-javadc
{
"mcpServers": {
"javaDecompiler": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"javaDecompiler": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@idachev/mcp-javadc"]
}
}
}
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"
}
}
}
}
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, iş akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
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.
Bölüm | Mevcutluk | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | MCP için Java decompile sunucusu |
Komut Listesi | ⛔ | Prompt şablonu bulunamadı |
Kaynak Listesi | ⛔ | Açık MCP kaynağı listelenmemiş |
Araç Listesi | ✅ | decompile-from-path, decompile-from-package, decompile-from-jar |
API Anahtarlarını Güvenli Tutma | ✅ | Yapılandırmada env ile |
Roots Desteği | ⛔ | Bahsedilmemiş |
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.
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
Lisansı Var mı | ✅ (ISC) |
---|---|
En az bir aracı var | ✅ |
Fork Sayısı | 0 |
Yıldız Sayısı | 2 |
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.
'env' alanını MCP sunucu yapılandırmanızda kullanarak CLASSPATH gibi ortam değişkenlerini güvenli şekilde tanımlayın. Böylece sınıf araması ve hassas verilere güvenli erişim sağlayabilirsiniz.
Mevcut araçlar arasında yol ile decompile (decompile-from-path), paket adıyla decompile (decompile-from-package) ve JAR'dan decompile (decompile-from-jar) bulunur.
Evet, Java Decompiler MCP Sunucusu; FlowHunt, Windsurf, Claude, Cursor ve Cline ile bütünleşerek AI tabanlı iş akışlarında otomatik kod decompile imkanı sunar.
Java bytecode'unun decompile edilmesini otomatikleştirerek hata ayıklama, denetim, tersine mühendislik ve orijinal kaynak kodu olmayan durumlarda AI kod analiz süreçlerine destek sağlar.
Analiz, hata ayıklama ve tersine mühendislik için Java sınıf ve JAR decompile işlemlerini otomatikleştirin. Sorunsuz AI iş akışları için FlowHunt ile entegre edin.
JFrog MCP Sunucusunu kullanarak AI asistanlarınızı JFrog Platform API ile entegre edin. Depo yönetimi, derleme takibi, çalışma zamanı izleme, artefakt arama ve ...
Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...
DevRev MCP Sunucusu, DevRev’in güçlü proje yönetimi ve iyileştirme araçlarını doğrudan FlowHunt ve yapay zeka asistanı iş akışlarına getirir. Çalışma öğelerine ...