bethington/ghidra-mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 강력한 리버스 엔지니어링 도구인 Ghidra와 최신 AI 에이전트 간의 프로덕션급 브리지를 제공합니다. AI 모델이 Ghidra의 분석 엔진, 디버거, 에뮬레이터와 실시간으로 읽고, 쓰고, 상호작용할 수 있도록 하는 포괄적인 도구 세트를 제공함으로써 바이너리 분석에서 AI 통합이 제한적이었던 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)을 구현하여 AI 클라이언트(Claude 또는 Cursor 등)가 Ghidra와 통신할 수 있도록 합니다. Ghidra를 위한 Java 기반 확장 기능과 Python 기반 브리지로 구성되어 있습니다. 이 시스템은 디컴파일, 변수 이름 변경, 데이터 구조 생성, P-code 에뮬레이션 실행 등의 작업을 위해 250개 이상의 도구를 제공합니다. 또한 도구 계층에서 직접 명명 규칙과 문서 표준을 강제하여 AI 에이전트로부터 일관된 출력을 보장합니다.

대상 사용자

Ghidra를 사용하여 바이너리 분석을 수행하며, AI를 활용하여 문서화, 데이터 구조 발견 및 동적 분석을 자동화하려는 리버스 엔지니어, 보안 연구원 및 개발자.

주요 특징

• 방대한 도구 세트: 읽기/쓰기 작업, P-code 에뮬레이션 및 실시간 디버거 통합을 포함하는 253개의 MCP 도구가 포함되어 있습니다.
• 규칙 강제: 명명 규칙(예: 동사에 PascalCase 사용)을 자동으로 수정하거나 경고하여 AI가 생성한 레이블의 일관성을 유지합니다.
• 교차 바이너리 문서화: SHA-256 함수 해시 매칭을 사용하여 한 바이너리 버전의 문서를 다른 버전으로 전파합니다.
• 동적 분석: Ghidra의 TraceRmi 프레임워크와 통합되어 중단점, 레지스터 읽기 및 비중단형 함수 추적을 지원합니다.
• 프로덕션급 품질: 원자적 트랜잭션, API 호출을 줄이기 위한 배치 작업, CI/CD 파이프라인을 위한 헤드리스 모드(headless mode)를 지원합니다.