JProfiler 中的 AI 与数据隐私
当 AI 工具成为企业工作流程的一部分时，数据防外泄至关重要。
JProfiler 完全运行在您自己的基础设施之上，不会向 ej-technologies 或任何第三方传输任何性能分析数据。
JProfiler 有两项功能会与 AI 系统交互：
- MCP 集成让 AI 编码代理能够获取性能分析数据。
- AI 探针会捕获您的应用程序发出的 LLM 调用。
两者各自拥有独立的数据流。
JProfiler 的 MCP 服务器是一个遵循模型上下文协议（Model Context Protocol）标准的本地进程。当配置 Claude Code、Cursor 或 Codex 等 AI 代理使用它时，该代理会在本地调用 MCP 服务器来获取性能分析数据：热点、调用树、堆分析结果等。
不过，AI 代理从 JProfiler 获取的数据随后会作为上下文窗口的一部分发送到其云后端。具体取决于您使用的 AI 代理，分为以下两种情况：
- 如果使用基于云的 AI 代理，性能分析数据（类名、方法名、SQL 查询、堆栈跟踪）将会离开您的基础设施，并由该提供商的云端进行处理。
- 如果使用自托管的 AI 代理，性能分析数据绝不会离开您的基础设施。
AI 探针是一种被动式可观测性探针，类似于 JProfiler 的 JDBC 或 HTTP 探针。它会对 LangChain4j 和 Spring AI 等 LLM 框架进行插桩，在您的应用程序调用外部 AI 服务时捕获提示词、模型名称、token 数量和请求时长。所有这些数据均在 JProfiler 中本地收集并显示，并且始终保留在您的 JProfiler 会话或快照文件中。
您的 LLM 服务提供商对这些提示词的处理方式由其服务条款决定，而非由 JProfiler 决定。
在这两种数据流中，数据防外泄保障均来自 AI 服务提供商，而非来自 JProfiler。
请查看您经由哪家提供商传输数据，并查阅其数据使用与训练政策：对于 MCP 集成，是 AI 代理的后端；对于 AI 探针，则是您的应用程序所调用的 LLM。大多数主流提供商均提供企业协议或零数据保留层级，明确将客户数据排除在训练之外。