一句话介绍：一个 Spring Boot Starter，搞定方法追踪、性能监控、日志管理、在线反编译，还能让 AI Agent 直接帮你查 Bug。

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🤯 你是否也遇到过这些场景？

• 线上接口报错了，日志一大堆，却找不到完整调用链
• 想定位某个方法的耗时，却发现没有埋点数据
• 排查问题想反编译某个类看看逻辑，却发现环境没有工具
• 想给 AI 编程助手提供运行时上下文，却无从下手
• 接入 OpenTelemetry 成本太高，小项目根本折腾不起

如果你中了一条以上，methodTraceLog 就是为你准备的。

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🚀 methodTraceLog 是什么？

methodTraceLog 是一个面向 Spring Boot 应用的全功能方法级可观测性组件，只需引入一个 Starter 依赖，即可获得：

能力	说明
🔗 方法调用追踪	基于 AOP 自动拦截，生成 traceid / spanid，构建完整调用链
📊 性能监控	基于 Micrometer，每个方法自动注册 Timer，支持 Actuator 端点
📁 日志文件管理	在线查看、搜索、下载日志文件，支持 WebSocket 实时 Tail
🔍 在线反编译	内置 CFR 反编译器，支持 Spring Boot Fat-Jar，输出对 LLM 友好
🤖 AI Agent 集成	独立 MCP Server，让 Claude / GPT 等 AI 直接查询你的应用
📡 OpenTelemetry	可选 OTLP 导出，与主流可观测平台无缝对接

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⚡ 5 分钟快速接入

第一步：添加依赖

<dependency>
    <groupId>io.github.wb04307201</groupId>
    <artifactId>methodTraceLog-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.20</version>
</dependency>

第二步：配置（可选）

method-trace-log:
  log:
    enable: true
    sample-rate: 1.0          # 采样率，0.0 ~ 1.0
    trace-store:
      type: in-memory         # 支持 in-memory / file / none
  file:
    enable: true
    path: ./logs              # 日志文件目录
  security:
    api-key: your-secret-key  # API 鉴权密钥
  decompile:
    timeout-seconds: 10

第三步：开箱即用！

启动应用后访问：

http://localhost:8080/methodTraceLog/panel

你将看到一个功能完备的 Web 控制台 👇

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🖥️ Web 控制台一览

控制台包含四大功能模块：

📋 概览（Overview）

服务状态一目了然：各功能模块开关状态、方法调用统计、成功率、平均耗时等核心指标卡片。

🔗 调用记录（Traces）

• 按类名、方法名、traceId 搜索过滤
• 导出为 JSON / CSV
• 点击任意记录查看完整调用链树，父子关系清晰呈现
• 支持 W3C TraceParent 标准，与上下游系统无缝串联

📁 日志文件（Logs）

• 在线浏览日志目录，按关键字搜索
• 支持分页查看大文件
• WebSocket 实时 Tail：像 tail -f 一样实时查看日志输出

🔍 反编译（Decompile）

• 输入类名即可查看源码，无需本地安装反编译工具
• 支持 Spring Boot Fat-Jar 内嵌套的 class 文件
• 自动去除注解，输出干净的代码，适合喂给 AI 分析

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🤖 AI-First：让 AI Agent 直接帮你排查问题

这是 methodTraceLog 最独特的能力——通过独立的 MCP Server，AI 编程助手可以：

• 查询最近的方法调用记录
• 根据 traceId 获取完整调用链
• 在线反编译指定类/方法
• 查看和搜索日志文件内容
• 远程控制日志监控的启停

接入方式（以 Claude Code 为例）

{
  "mcpServers": {
    "methodTraceLog-mcp": {
      "command": "jbang",
      "args": [
        "io.github.wb04307201:methodTraceLog-mcp:1.0.20",
        "--method-trace-log.mcp.hosts[0].name=local-dev",
        "--method-trace-log.mcp.hosts[0].url=http://localhost:8080",
        "--method-trace-log.mcp.hosts[0].api-key=your-key"
      ]
    }
  }
}

配置完成后，AI 助手就拥有了 13 个工具，可以直接查询你的应用运行时数据。

零侵入设计：MCP Server 是独立进程，核心库不依赖任何 AI 框架，生产环境安心使用。

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🏗️ 架构设计亮点

模块化设计

methodTraceLog-parent
├── methodTraceLog                          # 核心库（无 AI 依赖）
├── methodTraceLog-spring-boot-autoconfigure # 自动配置
├── methodTraceLog-spring-boot-starter       # Starter 入口
├── methodTraceLog-mcp                       # MCP Server（独立进程）
└── methodTraceLog-test                      # 测试用例

安全第一

• 🔒 路径穿越防护：日志目录白名单校验
• 🔑 双重认证：API Key（CLI/MCP）+ Cookie Session（浏览器）
• ⏱️ 超时保护：反编译器默认 10s 超时
• 📦 大小限制：单类 50MB 上限

标准化

• 遵循 W3C Trace Context 规范传播 traceparent
• 兼容 OpenTelemetry OTLP/HTTP 导出
• 支持 Micrometer + Actuator 生态

可扩展

• 自定义 ICallService 实现自动发现
• 多种 Trace 存储策略：内存 / 文件 / 无存储
• 采样率灵活配置，适配不同流量场景

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📊 技术栈

技术	说明
Java 17+	最低要求
Spring Boot 3.5.x	框架基座
Spring AOP (AspectJ)	方法拦截
Micrometer	指标采集
CFR 0.152	反编译引擎
STOMP + SockJS	WebSocket 实时推送
OpenTelemetry SDK 1.41	可选 Tracing 导出
Spring AI MCP Server 1.1.7	AI Agent 协议支持

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🎯 适合谁用？

• 独立开发者：一个人维护多个服务，需要轻量级的观测方案
• 小中型团队：不想搭建完整的可观测平台，但需要调用链和性能数据
• AI 辅助开发：希望 AI 编程助手能感知运行时状态，提升排查效率
• 学习研究：想深入理解 AOP、分布式追踪、MCP 协议的实现细节

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📦 立即开始

<!-- Maven -->
<dependency>
    <groupId>io.github.wb04307201</groupId>
    <artifactId>methodTraceLog-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.20</version>
</dependency>

// Gradle
implementation 'io.github.wb04307201:methodTraceLog-spring-boot-starter:1.0.20'

开源协议：Apache License 2.0

项目地址：

• GitHub：https://github.com/wb04307201/methodTraceLog
• Gitee：https://gitee.com/wb04307201/methodTraceLog

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💡 写在最后

在微服务和分布式系统日益复杂的今天，可观测性不再是可选项，而是必备能力。methodTraceLog 的诞生，是为了让每一个 Spring Boot 应用都能以最低的成本获得最专业的方法级观测能力。

不需要搭建 Prometheus + Grafana，不需要接入 SkyWalking，不需要改造代码——一个依赖，全部搞定。

更重要的是，它是AI-First设计的。在 AI 编程助手日益普及的今天，methodTraceLog 让你的应用运行时对 AI 可见，让"AI 帮你查 Bug"从概念变成现实。

试试看，你会爱上这种透明感。 ✨