jlens-mcp

JLens MCP 是一套专为 AI Agent 设计的工具包，旨在通过模型上下文协议 (MCP) 与复杂的 Java 项目进行深度互动。它通过实时字节码分析与反射技术，弥合高阶架构理解与底层代码实现之间的差距。本技能适用于软件工程师、DevOps 以及需负责维护、重构或调试大型 Maven Java 项目的 AI 助理。它对于处理依赖地狱、遗留代码库或复杂多模块架构的团队特别有效，能解决传统文本搜索无法捕捉语义关联的问题。使用者可以利用此技能导航类继承关系、识别跨版本缺失的方法实现，并验证库变更对运行时的影响。

• 执行 Java 类深度检查，包括利用字节码分析查看可见性修饰符、字段结构与方法签名。

• 解析复杂的 Maven 依赖树，识别版本冲突、作用域相关问题及传递性依赖异常。

• 在 Agent 环境中直接执行自动化 Maven 构建与模块上下文刷新。

• 利用基于游标的分页机制，在海量 Jar 归档与本地源码树中进行高性能类搜索。

• 支持多版本隔离分析，允许 Agent 评估同一类在不同类路径上下文中的行为差异。

• 促进智能本地源码导航，无缝衔接已检查的字节码与可编辑的源码文件。

• 本技能优先使用已注册的 MCP 服务以达最高性能，并为未配置服务的环境提供基于 npx 或 uvx 的 shell 备援机制。

• 底层分析引擎需要 JDK 25+ 环境才能正常执行。

• 性能提示：大型项目的首次索引可能需要约 60 秒，后续操作通常可在 100 毫秒内完成。

• 工作流建议：务必检查状态输出。状态为 'LOCAL_SOURCE' 时，Agent 应切换至原生的文件读取工具进行修改；状态为 'SUCCESS' 则表示元数据已准备好供架构推理使用。

• 当处理近期修改过的代码时，请使用 'bypassCache' 参数以确保检查器能捕捉到最新的结构变化。