zinja-coder/jadx-mcp-server

해결하는 문제

대규모 언어 모델(LLM)이 라이브 JADX 세션의 디컴파일된 코드와 컨텍스트에 직접 대화할 수 있게 함으로써 Android APK의 역공학을 간소화합니다. AI에 분석, 취약점 탐지, 디오브스큐레이션을 위해 수동으로 코드를 복사-붙여넣기할 필요가 없습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Python 기반의 MCP 서버와 JADX-AI-MCP 플러그인으로 구성됩니다. MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)를 사용해 브리지 역할을 하며, LLM 클라이언트(예: Claude Desktop)로부터의 요청을 HTTP 요청으로 변환하여 JADX-GUI 내부의 JADX-AI-MCP 플러그인이 처리합니다. 이를 통해 LLM은 실시간으로 디컴파일러에서 직접 작업을 수행하고 데이터를 수집할 수 있습니다.

대상 사용자

Android 애플리케이션의 취약점을 찾거나, 앱 로직을 이해하거나, 윤리적인 보안 평가를 수행하는 보안 연구자, 역공학자, 개발자들을 위한 것입니다.

주요 기능

• 실시간 컨텍스트 접근: 활성化的된 JADX 세션에서 현재 클래스, 선택된 텍스트, 전체 소스 코드를 직접 가져올 수 있습니다.
• 포괄적인 도구 세트: 메서드/클래스 검색, AndroidManifest.xml 가져오기, 리소스 파일 접근, 디버거 스택 프레임 및 변수 가져오기 등의 도구가 포함되어 있습니다.
• AI 기반 수정: AI 추천을 기반으로 메서드 내 변수 이름을 재명명하여 코드의 디오브스큐레이션을 지원합니다.
• 심층적 APK 분석: 패키지 이름을 기반으로 메인 액티비티 클래스와 애플리케이션 코드를 식별하는 전용 도구가 제공됩니다.
• 다중 기기 지원: 구성 가능한 호스트 및 포트 플래그를 통해 MCP 서버와 JADX-GUI를 서로 다른 기기에서 실행할 수 있습니다.