GhidraMCP
一个Ghidra插件，实现了模型上下文协议（MCP），用于AI辅助的二进制分析。
概述
Ghidra MCP通过模型上下文协议（MCP）结合了Ghidra强大的逆向工程能力与AI助手之间的差距。该插件使AI模型能够连接到Ghidra并协助完成二进制分析任务，从而使逆向工程更加高效和易于访问。
特性
- AI驱动的二进制分析：通过模型上下文协议将AI助手连接到Ghidra
- 自然语言界面：用简单的英语提出关于二进制文件的问题
- 深入的代码洞察：检索详细的函数信息和反编译代码
- 二进制结构分析：探索导入、导出和内存布局
- 自动化安全分析：获取有关潜在安全漏洞的AI辅助见解
- 基于套接字的架构：Ghidra与AI助手之间的高性能通信
- 跨平台兼容性：可在Ghidra支持的所有平台上运行
安装
先决条件
- Ghidra 11.2.1+
- Java 17或更新版本
- Python 3.8+（用于桥接脚本）
步骤
- 从发布页面下载最新的发布ZIP文件
- 打开Ghidra
- 导航到
文件 > 安装扩展 - 单击“+”按钮并选择下载的ZIP文件
- 重新启动Ghidra以完成安装
- 通过转到
文件 > 配置 > 其他并选中“MCPServerPlugin”旁边的框来启用扩展
用法
启动MCP服务器
在启用插件后打开Ghidra项目时，服务器会自动启动。默认情况下，它在以下位置运行：
- 主机：
localhost - 端口：
8765
您可以通过检查Ghidra控制台中的以下消息来验证服务器是否正在运行：
MCP服务器已在端口8765上启动与AI助手连接
与Claude连接
要将Claude连接到GhidraMCP插件：
- 安装MCP桥接脚本：
pip install FastMCP- 将以下配置添加到您的Claude MCP设置中：
{
"mcpServers": {
"ghidra": {
"command": "python",
"args": ["PATH-TO-REPO/GhidraMCP/ghidra_server.py"]
}
}
}桥接脚本在Ghidra和Claude之间创建连接，通过自然语言实现实时二进制分析。
可用工具
该插件通过MCP界面公开了几个强大的功能：
| 工具 | 描述 |
|---|---|
get_function(address, decompile=False) | 检索特定地址处的函数的详细信息 |
analyze_binary(question) | 用自然语言提问关于加载的二进制文件的问题 |
get_imports() | 列出二进制文件中的所有导入函数 |
get_exports() | 列出二进制文件中的所有导出函数 |
get_memory_map() | 获取二进制文件的内存布局 |
connect_to_ghidra(host, port) | 连接到特定的Ghidra实例 |
rename_function(current_name, new_name) | 按当前名称重命名函数 |
rename_data(address, new_name) | 重命名特定地址处的数据标签 |
extract_api_call_sequences(address) | 从函数中提取API调用以进行安全分析 |
identify_user_input_sources() | 在二进制文件中查找潜在的用户输入源 |
generate_call_graph(address, max_depth=3) | 生成函数调用的分层表示 |
identify_crypto_patterns() | 检测二进制文件中的加密实现 |
find_obfuscated_strings() | 定位可能被混淆的字符串 |
查询示例
以下是您可以通过与MCP兼容的AI客户端提出的问题示例：
- “此二进制文件中使用了哪些加密算法？”
- “您能向我展示地址为0x401000的函数的反编译代码吗？”
- “此恶意软件进行了哪些可疑的API调用？”
- “根据其导入和导出解释此二进制文件的用途。”
- “此程序中的身份验证机制如何工作？”
- “此代码中是否存在任何潜在的缓冲区溢出漏洞？”
- “此二进制文件建立了哪些网络连接？”
- “您能将此函数重命名为更具描述性的名称吗？”
- “向我显示所有可能被利用的潜在用户输入源。”
- “为主函数生成调用图。”
高级用法
安全分析功能
GhidraMCP为以安全为重点的分析提供了专门的工具：
API调用序列分析
从函数中提取和分类外部API调用以进行安全分析。这有助于识别潜在的危险函数并了解它们的交互。
用户输入源
识别外部数据进入程序的入口点，这对于漏洞评估和了解攻击面至关重要。
调用图生成
创建结构化的调用图以了解执行流程、跟踪数据传播并识别潜在的攻击路径。
加密模式检测
识别加密实现，包括标准算法（AES、RSA等）和基于代码模式的自定义实现。
混淆字符串检测
查找可能通过XOR编码或逐字符构造等技术混淆的字符串。
自定义配置
您可以通过编辑MCPServerPlugin.java文件来修改服务器端口：
server.setPort(YOUR_CUSTOM_PORT);与分析工作流集成
GhidraMCP可以集成到您现有的分析工作流中：
- 使用Ghidra的标准分析功能识别感兴趣的区域
- 通过GhidraMCP利用AI辅助以获得更深入的理解
- 将AI见解与您的手动分析相结合
- 根据AI见解重命名函数和数据以提高可读性
从源代码构建
要从源代码构建插件：
- 克隆此存储库
git clone https://github.com/yourusername/GhidraMCP.git- 按照Ghidra开发人员指南中的说明设置Ghidra开发环境
- 设置
GHIDRA_INSTALL_DIR环境变量：
export GHIDRA_INSTALL_DIR=/path/to/ghidra- 使用Gradle构建：
./gradlew buildExtension- 扩展ZIP文件将在
dist目录中创建
故障排除
常见问题
- 连接问题：确保Ghidra实例正在运行并且插件已启用
- 端口冲突：如果端口8765已被使用，请在插件配置中修改端口
- 桥接脚本错误：检查是否已使用
pip install FastMCP安装了所有必需的Python软件包 - 分析函数返回空结果：如果二进制文件不包含相关模式，某些安全分析函数可能会返回空结果
日志
检查以下日志以进行故障排除：
- Ghidra控制台中的服务器端消息
ghidra_mcp_bridge.log中的桥接脚本问题
贡献
欢迎贡献！请随时提交问题或拉取请求。
- Fork存储库
- 创建您的功能分支：
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交您的更改：
git commit -m 'Add some amazing feature' - 推送到分支：
git push origin feature/amazing-feature - 打开一个拉取请求
致谢
- 美国国家安全局（NSA）开发了Ghidra
- 模型上下文协议社区
- 本项目的所有贡献者
*GhidraMCP与NSA和Ghidra项目无关，也未得到其认可。*