最近一在使用AI辅助编程，所在公司系统间对接使用的是Feign接口，引用外部服务接口时，AI拿不到接口API的class信息导致生成代码效果不太理想。

这个问题困扰我挺久的，所以写了这个MCP工具来解决它。

这东西能干嘛

简单说，它能让支持MCP协议的AI助手（比如Cursor、VSCode的Copilot等）直接读取Maven依赖中的Java类源码。

举个实际场景：你在项目里用了Spring框架，想让AI解释一下ApplicationContext的初始化流程。以前AI只能根据文档和记忆来回答，现在可以直接把源码拉出来分析。

项目GitHub地址：https://github.com/jcxzzy/Maven-Jar-Analyzer

工作原理

整个工具分两层：

远程执行层 - 负责脏活累活

• 根据Maven坐标下载jar包和所有依赖
• 在jar包里搜索指定的类
• 用CFR反编译器把class文件还原成Java源码

MCP代理层 - 负责跟AI对话

• 实现MCP协议，让AI工具能够调用
• 把AI的请求转发给远程执行层
• 返回格式化的结果

为什么要分两层？因为下载jar包、运行Maven需要完整的Java环境，很多开发机上不一定配齐全了。分层之后，可以把执行层部署在一台配好环境的服务器上，本地只跑个轻量的代理就行。当然，如果你本地环境齐全，两个都跑在本地也没问题。

三个核心功能

工具提供三个能力：

analyze_maven_dependency - 分析依赖
给定Maven坐标和要找的类名，返回类在哪个jar包里、完整类路径是什么。适合先探探路，看看类存不存在。

decompile_class - 反编译
给定jar包路径和类路径，直接返回反编译后的Java源码。需要配合第一个功能使用。

find_and_decompile - 一站式服务
把上面两步合成一步：给坐标和类名，直接返回源码。省事，推荐用这个。

部署方法

需要准备的环境：

• Python 3.8及以上
• Java 8及以上
• Maven 3.6及以上
• CFR反编译器

启动远程服务

pip install fastapi uvicorn pydantic
python maven_jar_remote_server.py

默认监听8000端口，可以通过环境变量改：

SERVER_HOST=0.0.0.0 SERVER_PORT=9000 python maven_jar_remote_server.py

启动MCP代理

pip install mcp fastapi uvicorn httpx sse-starlette
REMOTE_SERVER_URL=http://localhost:8000 python maven_jar_mcp_proxy.py

代理默认监听8001端口。

配置AI工具

以Cursor为例，在MCP配置里加上：

{
  "mcpServers": {
    "maven-jar-analyzer": {
      "type": "streamable_http",
      "url": "<http://localhost:8001>"
    }
  }
}

实际使用

配置好之后，直接跟AI说就行：

帮我分析一下spring-core 5.3.20里的ApplicationContext接口

或者更具体一点：

用maven-jar-analyzer查看com.google.guava:guava:31.1-jre中的Lists类的源码

AI会自动调用工具，下载依赖，找到类，反编译，然后把源码展示出来，再根据源码回答你的问题。

几个注意事项

1. 第一次分析某个依赖会比较慢，因为要下载jar包。后续再分析同一个依赖会快很多，Maven有本地缓存。
2. 如果要访问公司内部的私有Maven仓库，需要在调用时传入仓库配置，或者在服务器的Maven settings.xml里配好。
3. CFR反编译的结果不是百分百准确，特别是对于混淆过的代码。但对于开源框架来说足够用了。
4. 反编译的是class文件，所以能看到的是编译后的代码，注释和部分泛型信息会丢失。如果需要完整源码，建议还是去GitHub找原始仓库。

最后

这个工具主要解决的是AI编程场景下的一个痛点。以前让AI分析第三方库的实现细节，它只能靠"猜"或者根据训练数据里的知识来回答。现在可以直接把源码喂给它，回答的准确性会好很多。

代码已经在实际项目里用了一段时间，比较稳定。如果你也有类似的需求，可以试试。

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项目GitHub地址：https://github.com/jcxzzy/Maven-Jar-Analyzer