模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）生態系統正在迅速擴充套件，像 GhidraMCP 這樣的工具使人工智慧模型能夠自主與複雜的軟體分析平臺互動。正如最近社群討論所揭示的，MCP 客戶端和伺服器的可用性正在增長，為人工智慧輔助的逆向工程創造了新的可能性。
GhidraMCP 為大型語言模型帶來自主逆向工程能力
GhidraMCP 作為一個 MCP 伺服器，向大型語言模型（LLM）開放了 Ghidra 強大的逆向工程能力。該工具允許人工智慧系統反編譯和分析二進位制檔案，自動重新命名方法和資料，以及列出方法、類、匯入和匯出——所有這些都無需直接的人類干預。這種整合代表了人工智慧如何輔助複雜軟體分析任務的重大進步，特別是在網路安全環境中，理解惡意軟體和其他二進位制檔案至關重要。
「我經常使用大型語言模型來反編譯位元組碼。」
MCP 討論中提到的客戶端
- Claude Desktop
- 5ire
- OpenAI Agents SDK
- Solace Agent Mesh (SAM)
- Block's Goose
- Cursor
- ChatGPT Desktop (即將推出)
- Cloudflare AI Playground
GhidraMCP 功能
- 在 Ghidra 中反編譯和分析二進位制檔案
- 自動重新命名方法和資料
- 列出方法、類、匯入和匯出
不斷增長的 MCP 客戶端生態系統
社群已經確認了幾個可以與 GhidraMCP 等工具介面的 MCP 客戶端。Claude Desktop 可能是最著名的實現，但替代方案正在迅速出現。5ire 提供了一種與模型無關的方法，而 OpenAI 最近宣佈在其 Agents SDK 中支援 MCP。其他選擇包括 Solace Agent Mesh（SAM），它透過 Slack 整合提供遠端訪問，Block 的開源工具 Goose，以及 Cursor。客戶端的這種增長表明行業對 MCP 作為人工智慧工具互動標準的興趣日益增長。
基準測試仍然是一個挑戰
儘管人們對人工智慧驅動的逆向工程充滿熱情，但社群對其有效性的體驗卻喜憂參半。雖然一些使用者報告成功分析了複雜程式碼，如 PlayStation 2 遊戲中的圖形函式，但其他人則指出了這項技術的侷限性。缺乏標準化的基準測試使客觀評估這些工具的效能變得困難。一些社群成員建議，理想的基準測試應該是將人工智慧生成的逆向工程結果與原始原始碼進行比較，儘管這種方法也有其自身的挑戰。
遠端 MCP 功能正在興起
討論的一個重要焦點是遠端 MCP 功能。雖然許多當前的實現都專注於本地執行，但像 Cloudflare 的 AI Playground 這樣的服務開始提供遠端 MCP 功能。社群成員還注意到，代理伺服器可以實現 MCP 伺服器的遠端執行，從而可能擴大可訪問性。這一發展可能會使傳統上需要大量本地計算資源的強大逆向工程工具的訪問民主化。
MCP 生態系統的快速發展表明，我們正在見證人工智慧與專業軟體工具互動方式的根本性轉變的早期階段。隨著更多的客戶端和伺服器變得可用，以及協議本身的成熟，我們可能會看到越來越複雜的人工智慧輔助逆向工程在網路安全和軟體開發工作流程中成為標準實踐。
參考：GhidraMCP