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工欲善其事必先利其器，大预言模型LLM快速发展的今天已经诞生了众多工具，从ChatGPT -> AutoGPT -> Agent -> MCP -> Skill，并且从众多CTF竞赛中已经体现出了AI的强大生产力。本篇文章将简述如何通过常用逆向工程软件，使用AI进行赋能。

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Part I. 何为AI

AI本质上是一个方程式（很粗暴的讲法）

f(x)=a0+a1x+a2x2+...+anxn=∑i=0naixif(x) = a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n = \sum_{i=0}^{n} a_ix^i

其中的 xx 可以是一个向量，不仅仅是一个数字，其中 nn 可以理解为ai模型参数的个数。通过样本的训练我们就可以得到数列 ai{a_i} 的值，这样输入后就能根据公式直接得到结果了。

大语言模型经常讲的多少多少的参数就是指有多少个 aa 。例如DeepSeek R1满血版671 Billion个参数（6710亿）

MCP

模型上下文协议，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的通信协议。有了这个即使模型不支持Function Call也可以进行工具的调用。所以需要一个MCP的客户端来进行服务端（你的应用）进行和大预言模型的信息传递

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使用MCP

这个网站：https://www.pulsemcp.com/clients 搜集了MCP的客户端有哪些，我个人习惯使用5ire

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更新过后需要重新添加一遍MCP工具

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在服务商中写填写API-Key，我使用的是DeepSeek API，费用相对便宜，如果你能白嫖GPT4+的就更好了

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我是用这个版本在24年年底测试过使用 LMStudio + 5ire 可以是想本地7B的 DeepSeek V3的MCP调用，就是很卡。所以我的5ire就没更新过版本。

在5ire的工具市场中可以找到很多

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可能需要提前全局安装 python的uv或者java script的nodejs

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编写MCP

借助他人编写的框架也不难，最简单的就是python编写的fastmcp

from fastmcp import FastMCP
from datetime import datetime
import platform
import time

# 创建 MCP 实例
mcp = FastMCP("Local Time Service")

@mcp.tool()
def get_local_time() -> dict:
    """
    获取当前计算机的本地时间信息
    """
    now = datetime.now()

    return {
        "local_time": now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "timestamp": int(now.timestamp()),
        "timezone": time.tzname,
        "system": platform.system(),
        "node": platform.node()
    }

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

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Part II. 工具介绍

IDA Pro

MCP：https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp

由于插件使用到ida的api进行操作，所以得首先激活ida的python环境，具体的就是能运行ida python脚本就行。

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然后使用idapyswitch.exe就可以切换ida使用的python版本了

idapyswitch.exe --force-path .\python313\python3.dll

按照README文件进行安装

pip uninstall ida-pro-mcp
pip install https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp/archive/refs/heads/main.zip
ida-pro-mcp --install

把C:\Users\xxx\AppData\Roaming\Hex-Rays\IDA Pro\plugins下面的ida_mcp和ida_mcp.py剪切到包含ida.exe文件夹下的plugins目录中

在5ire中配置如下：

python C:\Develop\Python\python3.14.2\Lib\site-packages\ida_pro_mcp\server.py --ida-rpc http://127.0.0.1:13337

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使用时，打开ida，然后在Edit->Plugins->MCP打开

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最后在5ire中提问即可

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Ghidra

MCP：https://github.com/LaurieWired/GhidraMCP

Ghidra是美国国家安全局出品，完全开源的反汇编器。链接如下：

https://github.com/NationalSecurityAgency/ghidra

笔者最开始使用是当时ida对arm之类的异构指令集分析还不够充分，使用Ghidra对异构指令集的反编译要优于ida。（现在ida反而更好）

下载完成后点击ghidraRun.bat运行。Ghidra使用java编写，所以支持跨平台。使用时需要配置java环境，目前需要jdk21+

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MCP插件安装也很简单，下载，解压出现GhidraMCP-1-4.zip，然后直接安装

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重启程序，在已经打开文件的窗口，File -> Configure -> Developer开启

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插件给出了对5ire的配置，README也包含Claude Desktop和Cline的配置方法。

python /ABSOLUTE_PATH_TO/bridge_mcp_ghidra.py

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x64dbg

MCP：https://github.com/Wasdubya/x64dbgMCP

相比于初学使用的olldbg只支持32位程序，xdbg提供了更好的界面、反汇编架构，是逆向、调试软件的不二之选。同时也是开源的安全工具，地址如下：

https://github.com/x64dbg/x64dbg

软件安装就不多说了，下载MCP的压缩包，解压然后将插件放到<x64dbg_dir>/release/x64/plugins/里面（dp32是x32dbg的）

对于5ire的配置也很简单

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WinDBG

MCP：https://github.com/svnscha/mcp-windbg

可以说是windows调试、逆向的最佳之选了吧，从软件到内核，而且是微软官方出品的调试器，历史悠久。关于安装方法如下：

https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows-hardware/drivers/debugger/

安装MCP也只需要一条指令

pip install mcp-windbg

使用也很方便

python -m mcp_windbg

可能需要设置存储符号描述符的环境变量

{
  "id": "ab168ec4-6efc-4513-b8cb-1f54b65c354a",
  "lebel": "WinDBG-MCP",
  "description": "-",
  "type": "local",
  "command": "python",
  "arguments": [
    "-m",
    "mcp_windbg"
  ],
  "env": {
    "_NT_SYMBOL_PATH": "SRV*C:\\\$\Symbols$*https://msdl.microsoft.com/download/symbols"
  },
  "approval_policy": "always",
  "is_active": true
}

不过这个调试器目前还是以调试dmp文件设计的

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GDB

MCP：https://github.com/cnitlrt/pygdbmi-mcp-server

就是几个常见步骤

git clone https://github.com/cnitlrt/pygdbmi-mcp-server
cd pygdbmi-mcp-server
#进行配置
uv pip install -e .

如果使用5ire的话，需要先启动插件

uv run pygdbmi-mcp-server --transport streamable-http

然后再5ire设置远程

http://127.0.0.1:1111/mcp

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