Call Graph

CallGraph MCP服务器

MCP服务器，用于使用ASM字节码分析分析Axelor项目中的调用图。

这是什么？

一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许Claude Code智能地查询项目的调用图：

• 查找方法/类的使用位置
• 分析变更影响
• 导航依赖关系
• 跨Java字节码跟踪调用链

主要特点:

• ASM字节码分析 而不是源解析（100%准确）
• SQLite关系数据库 代替矢量数据库
• Gradle依赖关系发现 用于自动Axelor包裹检测
• 智能缓存 基于SHA256的失效

快速开始

1.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

2.配置克劳德代码

添加到您的 .claude/mcp.json 或 claude_desktop_config.json:

视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-callgraph": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "C:/path/to/project/.callgraph.db"]
    }
  }
}

3.提取项目的调用图

cd /path/to/your/axelor/project

# Incremental extraction (default, uses cache)
python /path/to/CallGraph/run_asm_extraction.py .

# Full reset (first time or after schema changes)
python /path/to/CallGraph/run_asm_extraction.py . --init

# Limit extraction for testing (requires --init)
python /path/to/CallGraph/run_asm_extraction.py . --init --limit 100

这创造了 .callgraph.db 在您的项目目录中。

模式:

• 默认值（增量）：智能缓存-仅重新提取修改过的包
• --init：完全重置-删除所有表并从头开始重建

4.重新启动克劳德桌面

MCP服务器提供对调用图数据库的直接SQLite访问。

架构概述

Project (.callgraph.db SQLite database)
    ↓ Extraction via
run_asm_extraction.py
    ├─> GradleDependencyManager   # Auto-discover Axelor deps
    └─> ASMExtractor               # Python client
        ↓ REST API
    ASMAnalysisService (Java)      # Port 8766
        ↓ ASM ClassVisitor
    Bytecode Analysis (.class files)
        ↓ Storage
    SQLite Tables:
    ├─> symbol_index   # FQN → URI → package
    ├─> nodes          # classes, methods
    └─> edges          # calls, inheritance, member_of

组件

1. run_asm_extraction.py

提取管道的CLI入口点。

用法:

# Incremental extraction (default, uses cache)
python run_asm_extraction.py /path/to/project

# Full reset (first time or after schema changes)
python run_asm_extraction.py /path/to/project --init

# Limit extraction for testing (requires --init to avoid partial data)
python run_asm_extraction.py /path/to/project --init --limit 100

模式:

• 增量（默认）：使用SHA256缓存-仅重新提取修改过的包
• --init：完全重置-删除所有表并从头开始重建

过程（始终运行两个步骤）:

1. 包发现 通过 GradleDependencyManager （Gradle）
2. 符号索引 通过 ASMExtractor.build_symbol_index() （FQN→类型）
3. 调用图提取 通过 ASMExtractor.extract() （节点+边）

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2. GradleDependencyManager.py

通过Gradle发现和管理Axelor依赖关系。

特性:

• 查询Gradle以获取运行时JAR依赖关系（仅限Axelor）
• 提取JAR文件 axelor-repos/ 缓存目录
• 提供包元数据（组、工件、版本、jar、源代码、类）

缓存结构:

axelor-repos/
├── axelor-core-7.2.6/
│   ├── classes/    # .class files from JAR
│   └── sources/    # .java files from sources JAR
└── axelor-base-8.2.9/
    ├── classes/
    └── sources/

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3. ASMExtractor.py

Python客户端 ASMAnalysisService 使用SQLite存储。

数据库模式:

-- Symbol index (FQN → URI → package)
CREATE TABLE symbol_index (
    fqn TEXT PRIMARY KEY,
    uri TEXT NOT NULL,
    package TEXT NOT NULL,
    line INTEGER                    -- Line number (methods only)
);

-- Nodes (classes and methods)
CREATE TABLE nodes (
    fqn TEXT PRIMARY KEY,
    type TEXT NOT NULL,             -- 'class', 'interface', 'enum', 'method'
    package TEXT NOT NULL,
    line INTEGER,
    visibility TEXT,                -- 'public', 'private', 'protected', 'package'
    has_override BOOLEAN,           -- TRUE if @Override annotation present
    is_transactional BOOLEAN        -- TRUE if @Transactional annotation present
);

-- Edges (relationships)
CREATE TABLE edges (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    from_fqn TEXT NOT NULL,
    edge_type TEXT NOT NULL,        -- 'call', 'inheritance', 'member_of'
    to_fqn TEXT NOT NULL,
    kind TEXT,                      -- 'invoke', 'extends', 'implements', 'argument', 'return'
    from_package TEXT NOT NULL,
    to_package TEXT NOT NULL,
    from_line INTEGER
);

构造函数:

ASMExtractor(db_path=".callgraph.db", service_url="http://localhost:8766", init=False)

• init=True：完全重置-删除并重新创建所有表（INIT模式）
• init=False （默认）：增量模式-如果表不存在，则创建表

关键方法:

• init_database()：完全重置-删除并重新创建所有表（当init=True时自动调用）
• clean_package_data(package_name)：删除特定包的所有数据（在增量模式下自动使用）
• build_symbol_index()：构建FQN→ 具有自动缓存无效的URI映射
• extract()：从字节码中提取调用图

演出:

• 符号索引：39个包（107k个符号，9.4k个类别）约6分钟
• 调用图提取：9466.class文件约40秒（252个文件/秒）
• 总提取时间（--init）：~6-7分钟完成项目
• 增量模式：仅重新提取修改过的包（后续运行速度提高70%以上）

优化:

• 批处理SQL查询（IN子句）：数据库查询减少99.95%
• 之前：约65万次查询→ 之后：约220次查询
• 按5000行批量插入

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4. ASMAnalysisService Java

使用ASM分析Java字节码的REST服务。

技术:

• ASM：字节码操作框架
• Spark Java：轻量级HTTP框架
• 杰克逊：JSON序列化

端点:

• GET /health -健康检查
• POST /index -使用nodeType和line提取符号（类和方法）
• POST /analyze -使用元数据提取完整的调用图
• POST /shutdown -优雅地关闭了服务

提取的元数据:

• 类修饰符（public、abstract、final等）
• 方法修饰符和可见性
• 注释： @Override, @Transactional （春季，雅加达，javax）
• 方法的行号
• 继承关系
• 带有行号的方法调用

运行服务:

cd Extracteurs/ASMAnalysisService
./gradlew.bat run
# Service starts on port 8766
# Logs written to asm-service.log

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MCP工具（SQLite）

使用您配置的SQLite MCP服务器进行直接SQL查询。

查询示例

查找使用类X作为参数的方法:

SELECT DISTINCT e.to_fqn AS method_fqn, e.from_fqn AS argument_type
FROM edges e
WHERE e.edge_type = 'member_of' AND e.kind = 'argument'
  AND e.from_fqn = 'com.axelor.apps.openauction.db.Lot'
ORDER BY e.to_fqn;

查找对某个方法的所有调用:

SELECT e.from_fqn AS caller, e.to_fqn AS callee, e.from_line AS line, e.from_package
FROM edges e
WHERE e.edge_type = 'call' AND e.to_fqn LIKE '%setStatus%'
ORDER BY e.from_package;

按包装计数符号:

SELECT package, COUNT(*) as symbol_count,
       SUM(CASE WHEN type = 'class' THEN 1 ELSE 0 END) as class_count,
       SUM(CASE WHEN type = 'method' THEN 1 ELSE 0 END) as method_count
FROM nodes
GROUP BY package ORDER BY symbol_count DESC;

查找事务处理方法:

SELECT fqn, package, line
FROM nodes
WHERE type = 'method' AND is_transactional = 1
ORDER BY package, line;

使用@Override查找公共方法:

SELECT fqn, package, line
FROM nodes
WHERE type = 'method' AND visibility = 'public' AND has_override = 1
ORDER BY package, line;

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比较：JavaParser与ASM

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ASM方法的好处

1. 无需源代码：直接使用Maven/Gradle缓存中的JAR
2. 自动依赖关系发现：Gradle集成
3. 100%准确：字节码分析反映了实际编译
4. 更快：无解析开销
5. 较小的数据库：关系存储与向量嵌入
6. 更好的缓存：基于SHA256的失效
7. 更简单的查询：SQL与向量相似性搜索

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演出

提取时间（实际项目-39个包）

完全提取（--init）：总共约6-7分钟

• 第一步（Gradle发现）：约10秒
• 第2步（符号索引）：107k个符号约6分钟
• 步骤3（调用图提取）：9466.class文件约40秒（252个文件/秒）

增量模式：仅重新提取修改过的包（速度提高70%以上）

数据库统计信息

实际项目示例:

• 尺寸：约292 MB
• 符号：107312（9466个类+97846个方法）
• 边缘：319272（调用、继承、member_of）
• 包裹：39个阿克塞尔包
• 实体：2089（占班级总数的22%）

数据库内容:

• symbol_index：107312行（约60 MB）
• nodes：94267行（约52 MB）
• edges：319272行（约180 MB）

查询性能

• 简单查询（COUNT、SELECT WHERE）：~10ms
• 复杂连接（调用链）：~50-100ms
• 全文搜索（LIKE）：约20-30ms

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故障排除

ASMAnalysisService未启动

解决方案:

1. 检查Java： java -version （需要Java 11+）
2. 构建服务： cd Extracteurs/ASMAnalysisService && gradlew.bat build
3. 手动启动： gradlew.bat service:run

未检测到缓存

验证:

ls axelor-repos/axelor-core-7.2.6/classes/
# Should contain .class files

FQN解析失败或数据过时

解决方案:

• 完全重置： python run_asm_extraction.py /path/to/project --init
• 这将删除所有表并从头开始重建

杀死卡住的Java进程

# Windows
wmic process where "name='java.exe' and CommandLine like '%ASMAnalysisService%'" delete

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发展

项目结构

CallGraph/
├── run_asm_extraction.py            # CLI entry point
├── mcp_callgraph_server.py          # Legacy MCP server
├── mcp.json                         # MCP configuration
├── ASM_ARCHITECTURE.md              # Detailed architecture
├── Extracteurs/
│   ├── GradleDependencyManager.py   # Gradle integration
│   ├── ASMExtractor.py              # Python client
│   └── ASMAnalysisService/          # Java service
│       └── service/                 # Kotlin/Gradle implementation
└── axelor-repos/                    # Cached Axelor packages

文件命名约定

帕斯卡命名法 对于Python文件（匹配主类）：

• ASMExtractor.py → class ASMExtractor
• GradleDependencyManager.py → class GradleDependencyManager

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许可证

麻省理工学院

资源

• ASM_建筑.md -详细的技术架构
• ASM文件
• Spark Java
• SQLite
• MCP协议