ai逆向一把梭 ida-no-mcp

2026-04-11 13:241阅读0评论SEO问题
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问题描述:

今天早上发现了一个让人眼前一亮的项目:IDA-NO-MCP

它彻底改变了传统 IDA + MCP 的交互方式,告别了复杂、冗长、卡顿的操作体验。

核心设计理念

作者提出了一个非常前瞻的观点:

Text、Source Code、Shell 才是 LLM 的原生语言。

在 AI 技术飞速迭代的今天,工具不应该追求复杂的架构,而应该保持简单、灵活

IDA-NO-MCP 的做法很聪明:直接将 IDA 的反编译结果导出为标准源码文件,然后丢进任何 AI IDE(Cursor / Claude Code / Windsurf 等),天然就能享受到:

  • 代码索引
  • 并行分析
  • 智能切片(轻松处理超大函数反编译结果)

等一系列现代 IDE 的优化能力。

使用方法

简单到令人发指:

  1. 复制 INP.py 的全部内容
  2. 粘贴到 IDA 的 Python 窗口
  3. 回车

就这么简单!

导出目录会自动生成在:{IDB所在目录}/export-for-ai/

导出内容结构

文件/目录 内容说明
decompile/ 反编译的 C 代码(包含完整调用关系)
strings.txt 二进制文件的字符串表
imports.txt 导入函数表
exports.txt 导出函数表
memory/ 内存 hexdump(自动按 1MB 分片)

实战测试

复制 INP.py 的全部内容回车后效果如下:

image2226×1118 289 KB

我用几个经典案例测试了一下效果:

测试 1:魔改 MD5 算法识别
image2114×1268 266 KB

测试 2:XXTea 算法识别

image2248×1276 286 KB

测试 3: aes白盒 dfa
image2234×1252 334 KB

总结

真的太强了! 这个工具完美诠释了"简单即美"的哲学,把逆向分析和 AI 辅助的结合做到了极致流畅。

网友解答:
--【壹】--:

试下效果,部分导出失败,挺强的了
image337×102 1.6 KB


--【贰】--:

dddd 老师


--【叁】--:

是啊 可以先去花


--【肆】--:

好不好用呢


--【伍】--:

太好了


--【陆】--:

GitHub上有Frida的mcp


--【柒】--:

分析利器


--【捌】--:

感谢分享


--【玖】--:

佬有试过对庞大工程效果怎么样吗?


--【拾】--:

一个间接跳转混淆伪c就没办法生成了直接是jumpout。。。

还有几万个函数咋办。。。


--【拾壹】--:

实际上 Lumina配合 bindiff最舒服


--【拾贰】--:

有些特殊处理过的会导致ida无法反编译伪c代码!不过还是很强的,支持佬


--【拾叁】--:

IDA可以逆APK的,理论上这个mcp应该是支持的吧。


--【拾肆】--:

很棒的啊


--【拾伍】--:

有安卓逆向的mcp就安逸了


--【拾陆】--:

牛逼plus啊这个逆向手段


--【拾柒】--:

正常的啊 先手动去花了啊


--【拾捌】--:

老师,带带弟弟


--【拾玖】--:

我就试了三个以前搞过的验证下 都出结果了 大佬说的庞大项目可以自己试试啊

标签:人工智能
问题描述:

今天早上发现了一个让人眼前一亮的项目:IDA-NO-MCP

它彻底改变了传统 IDA + MCP 的交互方式,告别了复杂、冗长、卡顿的操作体验。

核心设计理念

作者提出了一个非常前瞻的观点:

Text、Source Code、Shell 才是 LLM 的原生语言。

在 AI 技术飞速迭代的今天,工具不应该追求复杂的架构,而应该保持简单、灵活

IDA-NO-MCP 的做法很聪明:直接将 IDA 的反编译结果导出为标准源码文件,然后丢进任何 AI IDE(Cursor / Claude Code / Windsurf 等),天然就能享受到:

  • 代码索引
  • 并行分析
  • 智能切片(轻松处理超大函数反编译结果)

等一系列现代 IDE 的优化能力。

使用方法

简单到令人发指:

  1. 复制 INP.py 的全部内容
  2. 粘贴到 IDA 的 Python 窗口
  3. 回车

就这么简单!

导出目录会自动生成在:{IDB所在目录}/export-for-ai/

导出内容结构

文件/目录 内容说明
decompile/ 反编译的 C 代码(包含完整调用关系)
strings.txt 二进制文件的字符串表
imports.txt 导入函数表
exports.txt 导出函数表
memory/ 内存 hexdump(自动按 1MB 分片)

实战测试

复制 INP.py 的全部内容回车后效果如下:

image2226×1118 289 KB

我用几个经典案例测试了一下效果:

测试 1:魔改 MD5 算法识别
image2114×1268 266 KB

测试 2:XXTea 算法识别

image2248×1276 286 KB

测试 3: aes白盒 dfa
image2234×1252 334 KB

总结

真的太强了! 这个工具完美诠释了"简单即美"的哲学,把逆向分析和 AI 辅助的结合做到了极致流畅。

网友解答:
--【壹】--:

试下效果,部分导出失败,挺强的了
image337×102 1.6 KB


--【贰】--:

dddd 老师


--【叁】--:

是啊 可以先去花


--【肆】--:

好不好用呢


--【伍】--:

太好了


--【陆】--:

GitHub上有Frida的mcp


--【柒】--:

分析利器


--【捌】--:

感谢分享


--【玖】--:

佬有试过对庞大工程效果怎么样吗?


--【拾】--:

一个间接跳转混淆伪c就没办法生成了直接是jumpout。。。

还有几万个函数咋办。。。


--【拾壹】--:

实际上 Lumina配合 bindiff最舒服


--【拾贰】--:

有些特殊处理过的会导致ida无法反编译伪c代码!不过还是很强的,支持佬


--【拾叁】--:

IDA可以逆APK的,理论上这个mcp应该是支持的吧。


--【拾肆】--:

很棒的啊


--【拾伍】--:

有安卓逆向的mcp就安逸了


--【拾陆】--:

牛逼plus啊这个逆向手段


--【拾柒】--:

正常的啊 先手动去花了啊


--【拾捌】--:

老师,带带弟弟


--【拾玖】--:

我就试了三个以前搞过的验证下 都出结果了 大佬说的庞大项目可以自己试试啊

标签:人工智能