基于 FastMCP 的 UML 图表渲染服务，支持通过 AI 对话生成各种 UML 图表。

• 🤖 MCP 协议支持 - 可作为 AI 工具调用，支持 Claude、Cursor 等客户端
• 📊 完整 UML 支持 - 支持类图、序列图、组件图等所有 PlantUML 图表类型
• 🎨 多格式输出 - PNG、SVG 格式，支持 Base64 编码和文件保存
• ⚡ 高性能异步 - 支持并发渲染，内置缓存机制
• 🔒 安全可靠 - 输入限制、超时控制、完善的错误处理

提供 7 个专业的 MCP 工具，可通过 AI 助手调用：

• Python 3.9+
• Java 8+ (运行 PlantUML)
• Graphviz (可选，渲染复杂图表)
• uv 包管理器 (推荐)

• 🔄 序列图、时序图、甘特图 —— 无需 Graphviz
• 📦 类图、组件图、状态图、用例图 —— 需要 Graphviz
• 🏗️ 部署图、活动图 —— 需要 Graphviz

# macOS
brew install graphviz

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install graphviz

# Windows
choco install graphviz

# 克隆项目
git clone https://github.com/icatw/uml-mcp
cd uml-mcp

# 安装依赖
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync

# 下载 PlantUML
curl -L -o plantuml.jar https://github.com/plantuml/plantuml/releases/latest/download/plantuml.jar

# 直接运行
uv run python server.py

# 或使用启动脚本
./start.sh

编辑配置文件 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "uml-mcp-renderer": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/uml-mcp",
        "run",
        "python",
        "server.py"
      ],
      "env": {
        "PLANTUML_JAR_PATH": "/path/to/uml-mcp/plantuml.jar",
        "JAVA_EXECUTABLE": "java",
        "RENDER_TIMEOUT": "30",
        "ENABLE_CACHE": "true",
        "OUTPUT_DIR": "/path/to/uml-mcp/output"
      }
    }
  }
}

• Cursor IDE: 在设置中添加 MCP 服务器配置
• VS Code: 安装支持 MCP 的 AI 扩展
• JetBrains: 在 AI Assistant 设置中配置 MCP 服务器

支持所有 PlantUML 图表类型：

• 🔄 序列图
• 📦 类图
• 👤 用例图
• 🔀 活动图
• 🧩 组件图
• 🏗️ 部署图
• 🔄 状态图
• ⏱️ 时序图

通过 AI 助手直接对话：

用户: 请帮我生成一个用户登录的序列图
AI: 我来为你生成用户登录的序列图...

AI 会自动调用 UML MCP 工具生成图表。

项目包含完整的示例代码和 8 个 UML 图表：

• 📊 项目架构图
• 🔄 渲染流程图
• 📦 类结构图
• 🎯 用例图
• 🏗️ 部署图

示例见 examples/ 目录

docker build -t uml-mcp .
docker run -p 8000:8000 uml-mcp

# 运行测试
uv run pytest

# 生成覆盖率报告
uv run pytest --cov=src

• ⚡ 渲染速度: < 3 秒
• 🚀 并发支持: 50+ 请求
• 💾 内存占用: < 500MB
• 🔒 安全限制: 输入验证 + 超时控制

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

MIT License

• FastMCP
• PlantUML
• Model Context Protocol

如果你在使用过程中遇到问题，或者想要交流 MCP 与 UML 渲染相关内容，可以通过以下方式联系我：

• 📧 Email: [email protected]
• 🐙 GitHub: @icatw
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