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Rust性能分析
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MCP工具

Rust性能分析

基于 Rust · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:hotpath-rs
⭐ 1.5k Stars 🍴 43 Forks 💻 Rust 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
Rust性能分析调试
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,Rust性能分析 获评「强烈推荐」。已获得 1.5k 颗 GitHub Star,这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

Rust性能分析 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Rust性能分析,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Rust性能分析 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Rust性能分析 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Rust性能分析 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 1.5k
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
43

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Rust性能分析 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/pawurb/hotpath-rs

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "rust----": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "hotpath-rs"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Rust性能分析 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Rust性能分析 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "rust____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "hotpath-rs"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 32/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

<img src="media/hotpath-logo2.png" alt="hotpath-rs logo" width="80px" align="left"> hotpath - Rust Performance, CPU & Memory Profiler

GH Actions Latest Version Downloads Sponsor

hotpath-rs is an easy-to-configure Rust performance profiler that shows exactly where your code spends time, burns CPU, and allocates memory.

It helps you distinguish between functions that are slow because they wait on I/O and those that are CPU-intensive. Instrument functions, channels, futures, streams, SQL queries, HTTP calls, and byte-level I/O to find bottlenecks and focus optimizations where they matter most. Get actionable insights into time, memory, and async data flow with minimal setup. Built-in support for Prometheus metrics and Grafana dashboards.

Try the TUI demo via SSH - no installation required:

ssh demo.hotpath.rs

Or let your own AI agent configure profiling in a repo:

cargo install hotpath
hotpath init --agent claude 

Explore the full documentation at hotpath.rs. See CONTRIBUTING.md for development setup and guidelines.

You can use it to produce one-off performance (timing, memory or CPU) reports:

hotpath alloc report

inspect throughput and latency of network, file or compression I/O streams:

hotpath-rs I/O profiling report showing per-stream read counts, bytes, transfer rate, average and P95 latency

analyze SQL/HTTP calls performance with automatic source function attribution:

hotpath-rs SQL query profiling report showing per-query call counts, source function attribution, average and P95 execution time

monitor throughput, performance and max queue depth of instrumented channels:

hotpath-rs channel profiling report showing throughput, send-to-receive latency and max queue depth per channel

or use the live TUI dashboard to monitor real-time performance and async data flow metrics with debug info:

https://github.com/user-attachments/assets/2e890417-2b43-4b1b-8657-a5ef3b458153

Features

  • Time, CPU & memory profiling - identify expensive functions, allocation hotspots, and investigate memory leaks.
  • Async observability - futures, channels and streams.
  • I/O monitoring - bytes, throughput, latency of any sync or async IO stream like files, TCP, or compression.
  • SQL query profiling - query performance metrics for sqlx and Diesel.
  • HTTP calls profiling - per-endpoint latency and error metrics for reqwest and ureq.
  • HTTP server profiling - per-route response time and error metrics for axum.
  • Concurrency metrics - Mutex/RwLock wait time and contention.
  • Tokio runtime monitoring - workers, scheduling and queues.
  • Prometheus & Grafana integration - export profiling metrics to your existing dashboards.
  • Live TUI dashboard & static reports - real-time or one-off analysis.
  • CI regression detection - benchmark every PR automatically.
  • MCP server for AI agents - query profiling data in real time.
  • Zero cost when disabled - fully feature-gated.

Getting Started

Manual installation

Add to your Cargo.toml:

[dependencies]
hotpath = "0.25"

[features]
hotpath = ["hotpath/hotpath"]
hotpath-cpu = ["hotpath/hotpath-cpu"]
hotpath-alloc = ["hotpath/hotpath-alloc"]
hotpath-prometheus = ["hotpath/hotpath-prometheus"]

This config ensures that the lib has no compile time or runtime overhead unless explicitly enabled via a hotpath feature. All the lib dependencies are optional (i.e. not compiled) and all macros are noop unless profiling is enabled.

Basic setup

You'll need only #[hotpath::main] and #[hotpath::measure] macros to get started:

#[hotpath::measure]
fn sync_function(sleep: u64) {
    std::thread::sleep(Duration::from_nanos(sleep));
    let vec1 = vec![1, 2, 3];
    std::hint::black_box(&vec1); // force mem allocation
}

#[hotpath::measure]
async fn async_function(sleep: u64) {
    tokio::time::sleep(Duration::from_nanos(sleep)).await;
}

// When using with tokio, place the #[tokio::main] first
#[tokio::main]
#[hotpath::main]
async fn main() {
    for i in 0..10000 {
        sync_function(i);
        async_function(i * 2).await;

        hotpath::measure_block!("custom_block", {
            std::thread::sleep(Duration::from_nanos(i * 3))
        });
    }
}

Now, run your program with hotpath (and optionally hotpath-alloc features):

cargo run --features='hotpath,hotpath-alloc'

On exit it will print a report with timings, memory allocations and thread usage metrics:

[hotpath] 1.20s | timing, alloc, threads

timing - Function execution time metrics.
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+
| Function                     | Calls | Avg      | P95      | Total    | % Total |
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+
| docs_example::main           | 1     | 1.20 s   | 1.20 s   | 1.20 s   | 100.00% |
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+
| docs_example::async_function | 1000  | 1.15 ms  | 1.20 ms  | 1.15 s   | 96.10%  |
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+
| custom_block                 | 1000  | 18.13 µs | 31.71 µs | 18.13 ms | 1.51%   |
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+
| docs_example::sync_function  | 1000  | 16.58 µs | 27.63 µs | 16.58 ms | 1.38%   |
+------------------------------+-------+----------+----------+----------+---------+

alloc - Cumulative allocations during each function call (including nested calls).
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+
| Function                     | Calls | Avg     | P95     | Total   | % Total |
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+
| docs_example::main           | 1     | 63.0 KB | 63.1 KB | 63.0 KB | 100.00% |
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+
| docs_example::sync_function  | 1000  | 12 B    | 12 B    | 11.7 KB | 18.58%  |
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+
| custom_block                 | 1000  | 0 B     | 0 B     | 0 B     | 0.00%   |
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+
| docs_example::async_function | 1000  | 0 B     | 0 B     | 0 B     | 0.00%   |
+------------------------------+-------+---------+---------+---------+---------+

threads - Thread CPU and memory statistics. (RSS: 7.8 MB, Alloc: 2.1 MB, Dealloc: 304.3 KB, Diff: 1.8 MB, 5/10)
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| Thread       | Max% | Avg% | Alloc    | Dealloc  | Diff     |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| hp-functions | 1.8% | 1.2% | 1.8 MB   | 291.3 KB | 1.5 MB   |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| main         | 6.3% | 5.1% | 367.8 KB | 9.9 KB   | 357.9 KB |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| hp-threads   | 0.0% | 0.0% | 10.3 KB  | 3.0 KB   | 7.3 KB   |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| hp-server    | 0.0% | 0.0% | 1.8 KB   | 56 B     | 1.7 KB   |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
| thread_5     | -    | -    | 640 B    | 24 B     | 616 B    |
+--------------+------+------+----------+----------+----------+
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-27

高效的Rust性能分析工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

hotpath-rs 是一款Rust开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Quickly find bottlenecks in Rust - one profiler for CPU, time, memory, and async。⭐1.5k · Rust 主要应用场景包括:优化Rust代码性能。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:Rust性能分析 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Rust性能分析
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🌐 原始信息
原始名称 hotpath-rs
原始描述 开源MCP工具:Quickly find bottlenecks in Rust - one profiler for CPU, time, memory, and async。⭐1.5k · Rust
Topics Rust性能分析调试
GitHub https://github.com/pawurb/hotpath-rs
License MIT
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/pawurb/hotpath-rs 🌐 官方网站  https://hotpath.rs

收录时间:2026-05-27 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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