pprof
基于Go的MCP服务器，用于分析和输出pprof性能剖析文件。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：pprof。 它的用途是：基于Go的MCP服务器，用于分析和输出pprof性能剖析文件。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pprof/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析一下 `/tmp/profile.pprof` 这个文件，看看CPU耗时主要在哪里。” 它会调用集成的pprof MCP服务器，解析该性能剖析文件，并返回一个清晰的调用热点摘要或建议生成火焰图。你还可以接着说：“生成一个内存分配的调用树图。” 它便能执行相应的分析命令并返回结果。
介绍
pprof skill 是一个基于Go语言实现的MCP（Model Context Protocol）服务器，它解决了开发者在进行Go应用性能分析时，需要手动处理和分析复杂pprof文件的痛点。通过将pprof分析能力封装为MCP服务，它能够被集成到支持MCP的AI开发环境中，让开发者可以通过自然语言指令来执行性能剖析任务。
使用方式非常简单，开发者只需在配置了该MCP服务器的AI工具（如Claude Desktop）中，通过对话形式提出分析需求，例如“分析一下这个CPU profile文件”，服务器便会调用Go的pprof工具链，执行相应的分析并返回结构化的结果，如火焰图、调用树或文本报告，无需离开对话界面或记忆复杂的命令行参数。
这个skill非常适合需要频繁进行性能调优和问题排查的后端开发、全栈开发和运维工程师。他们通常在代码上线后出现性能瓶颈、内存泄漏或CPU使用率异常时，需要快速定位根因，此时通过AI对话来触发分析，可以极大提升排查效率。
建议在使用前确保你的Go环境已正确安装，并且profile文件路径可访问。由于它依赖于Go的pprof工具，因此主要针对Go语言生成的性能数据。对于其他语言（如Java、Python）的profile文件，虽然部分通用格式可能被支持，但分析深度和准确性可能不如原生工具。
核心特点
与通用的性能监控工具不同，它将Go pprof的强大命令行分析能力无缝集成到了MCP/AI工作流中，允许开发者通过自然语言交互来执行复杂的性能剖析，而无需切换上下文或记忆繁琐的命令行选项。
注意事项
主要针对Go语言应用的pprof文件进行优化，对其他语言或非标准格式的性能剖析文件支持有限。
常见问题
这个skill能分析非Go语言生成的profile文件吗？
主要针对Go的pprof格式，对其他语言的支持有限，可能无法提供深度分析。
需要提前安装Go吗？
是的，需要本地安装Go环境，因为skill底层调用的是Go的pprof工具链。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/pprof/raw/index.md 读取 pprof 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/pprof/raw/index.md（查看排版版本）