jlens-mcp

JLens MCP 是一套專為 AI Agent 設計的工具包，旨在透過模型上下文協議 (MCP) 與複雜的 Java 專案進行深度互動。它透過即時位元組碼分析與反射技術，彌合高階架構理解與底層程式碼實作之間的差距。本技能適用於軟體工程師、DevOps 以及需負責維護、重構或除錯大型 Maven Java 專案的 AI 助理。它對於處理依賴地獄、遺留程式碼庫或複雜多模組架構的團隊特別有效，能解決傳統文字搜索無法捕捉語義關聯的問題。使用者可以利用此技能導航類別繼承關係、識別跨版本缺失的方法實作，並驗證函式庫變更對執行時期的影響。

• 執行 Java 類別深度檢查，包括利用位元組碼分析查看可見性修飾符、欄位結構與方法簽章。

• 解析複雜的 Maven 依賴樹，識別版本衝突、作用域相關問題及傳遞性依賴異常。

• 在 Agent 環境中直接執行自動化 Maven 建構與模組上下文刷新。

• 利用基於游標的分頁機制，在海量 Jar 歸檔與本地原始碼樹中進行高效能類別搜索。

• 支援多版本隔離分析，允許 Agent 評估同一類別在不同類別路徑上下文中的行為差異。

• 促進智慧型本地原始碼導航，無縫銜接已檢查的位元組碼與可編輯的原始碼檔案。

• 本技能優先使用已註冊的 MCP 服務以達最高效能，並為未配置服務的環境提供基於 npx 或 uvx 的 shell 備援機制。

• 底層分析引擎需要 JDK 25+ 環境才能正常執行。

• 效能提示：大型專案的首次索引可能需要約 60 秒，後續操作通常可在 100 毫秒內完成。

• 工作流建議：務必檢查狀態輸出。狀態為 'LOCAL_SOURCE' 時，Agent 應切換至原生的檔案讀取工具進行修改；狀態為 'SUCCESS' 則表示元數據已準備好供架構推理使用。

• 當處理近期修改過的程式碼時，請使用 'bypassCache' 參數以確保檢查器能捕捉到最新的結構變化。