원시 Stacktraces 읽기를 중단하세요: MCP와 AI-Powered Java Thread Dump 분석
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소개
솔직히 말해봅시다: 500 MB 규모의 로그 파일을 뒤져서 건초더미 속 바늘을 찾는 걸 누가 정말 즐기나요? 서비스가 중단되고, 알림이 쏟아지며, 여러분은 수백 줄에 달하는 스레드 덤프를 스크롤하면서 모든 것을 잡고 있는 모니터 락을 찾거나 http-nio-8080-exec-1이 몇 초 전에도 같은 라인에서 이미 멈춰 있었는지 확인하려고 애쓰고 있습니다. 지루하고, 실수하기 쉬우며, 지겨운 작업이죠.
디버깅 도구가 단순히 데이터를 보여주는 수준을 넘어 실제로 이해한다면 어떨까요? AI 에이전트(예: Claude, Cursor, Junie)에게 다음과 같이 물어볼 수 있다고 상상해 보세요:
“Hey, why is the database pool hanging?”
그리고 에이전트가 신뢰하는 분석 도구들을 백그라운드에서 실행해 답을 제공해 주는 모습을.
이 글에서는 TDA (Thread Dump Analyzer)—자바 스레드 덤프 분석을 위한 고전적인 오픈소스 GUI—에 새로운 **Model Context Protocol (MCP)**을 통합하여 어떻게 재활성화했는지 보여드리겠습니다. MCP 기반 AI 에이전트는 로컬 로그 파일에 직접 접근하고, 교착 상태를 찾아내며, 수동 분석보다 더 빠르고 정확하게 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다.
에이전트 기반 디버깅의 시대에 오신 것을 환영합니다.
TDA MCP 서버 추가
TDA 서버 항목을 포함하도록 mcp.json 설정을 만들거나 업데이트하십시오:
{
"mcpServers": {
"tda": {
"command": "java",
"args": [
"-Djava.awt.headless=true",
"-jar", "path/to/tda.jar",
"--mcp"
]
}
}
}--mcp 플래그는 TDA가 MCP‑호환 모드로 시작하도록 지정합니다.
Junie와 통합하기 (IntelliJ)
IntelliJ 내부의 AI 어시스턴트인 Junie에 MCP 서버를 다음과 같이 통합했습니다:
- TDA 소스를 MCP와 호환되도록 리팩터링했습니다.
- Junie 설정에 TDA 서버 구성을 추가했습니다.
통합이 성공적으로 완료되면 Junie 설정 패널에 TDA MCP 서버에서 사용할 수 있는 명령들이 표시됩니다.
로그 처리용 시스템 프롬프트
에이전트가 로그 파싱에 MCP 서버를 사용하도록 하고(비용이 많이 드는 토큰 사용을 방지하기 위해) 다음 시스템 프롬프트를 .junie/instructions.md에 추가하세요(또는 Cursor 사용자는 .cursorrules에 추가).
When you encounter a log file that appears to contain Java thread dumps:
1. DO NOT try to read or "cat" the entire file if it's large.
2. Use the `tda-analyzer` MCP toolset.
3. First, call `parse_log(path="...")` to initialize the analysis.
4. Use `get_summary()`, `check_deadlocks()`, and `find_long_running()` to perform the analysis.
5. Provide your insights based on the structured data returned by these tools rather than the raw log text.Source: …
통합 분석기 사용하기
프롬프트가 설정되면, Junie(또는 MCP와 호환되는 에이전트)에게 로그를 분석하도록 요청할 수 있습니다:
Junie: "Please analyze the thread dump in /var/logs/app.log."에이전트는 자동으로 다음을 수행합니다:
parse_log(path="/var/logs/app.log")호출.check_deadlocks()와find_long_running()실행.get_summary()를 사용해 결과를 요약.
출력에는 다음이 포함됩니다:
- 교착 상태가 감지되었는지 여부.
- 장시간 실행 중인 스레드 여부.
- 각 스레드 덤프에 대한 간결한 요약.
에이전트가 스레드 덤프를 생성한 동일한 코드베이스 내에서 실행 중이라면, 식별된 문제를 해결하기 위한 구체적인 코드 변경 사항을 제안할 수도 있습니다.
MCP‑Powered TDA의 장점
- 속도 – 여러 스냅샷에 걸친 시간 분석을 분 단위로 하던 것이 이제는 초 단위로 완료됩니다.
- 정확도 – MCP 도구의 구조화된 데이터가 원시 로그의 오해를 없애줍니다.
- 집중 – 개발자는 방대한 파일을 grep하는 대신 “플로우”에 머무를 수 있습니다.
향후 작업
- TDA MCP 툴셋을 정교화 (예:
filter_by_thread_name추가). - IDE 통합을 심화 (Cursor, IntelliJ via Junie).
- 오픈‑소스 MCP 모듈에 대한 커뮤니티 기여를 장려.
Get Started
- TDA Release 2.6 – https://github.com/your-org/tda/releases/tag/v2.6
- MCP 모듈을 탐색하고 풀 리퀘스트를 통해 기여하세요.
원시 스택 트레이스를 읽는 것을 멈추고 JVM과 대화를 시작하세요!