背景

ChatGPT出来之后，就一直用AI帮我分析汇编代码，从逆向工具里复制过去，让AI帮我转换成通俗易懂的伪代码，确实方便了很多。

前两天分析一个C2后门的时候犯懒了，不想自己复制粘贴了，想让AI像Agent一样自己操作，于是搜了一下Ghidra相关的MCP库，发现还真有：

https://github.com/LaurieWired/GhidraMCP

体验了一下确实很好用，同时因为Ghidra是跨平台的，所以这个方案大家应该都能用，就简单写个文章宣传下。

提前准备

• Ghidra
• GhidraMCP
• OpenAPI/Dify
• Python>=3.10
• Cherry Studio (或者类似支持MCP服务调用的软件)

使用方法

1. 配置Ghidra

原作者写的很清楚了，这里简单补充一下

1. 从Github上下载发布的zip包，解压后能得到两个文件：一个py文件、一个新的zip
2. 运行 Ghidra
3. 菜单选择 File -> Install Extensions
4. 点击 + 按钮
5. 选择第一步解压出来的zip
6. 重启Ghidra
7. 确保 菜单中 File -> Configure -> Developer 开启了GhidraMCPPlugin
8. 可选 : 选择一个文件，进入到分析页面后，可以在菜单更改默认服务端口 Edit -> Tool Options -> GhidraMCP HTTP Server

2. 运行MCP代理服务

做完上面操作之后，你的Ghidra应该已经启动了MCP服务，但如果需要让其他工具如Cheery Studio能正常调用，还需要运行一下转换层，也就是刚才第一步解压出来的py文件

这个py文件需要安装一个叫做 mcp[cli] 的库，该库需要python >= 3.10才能装，而博主是Mac电脑，内置的Python版本是3.9，升级或卸载会影响系统正常功能，在系统里新装一个高版本Python又不优雅，所以推荐大家直接用uv这个包管理工具：https://docs.astral.sh/uv/

然后使用uv run直接运行bridge_mcp_ghidra.py即可。

3. 配置LLM客户端

打开Cherry Studio（确保是新版），在设置中按照下图配置MCP Server

然后配置好你的模型服务就行了：

我这里用的是公司的Dify平台，由于Cherry Studio不支持直接调用Dify API，所以我写了个转换层，主要功能：

• 完整支持 OpenAI API 格式转换为 Dify API
• 支持流式输出（Streaming）
• 智能动态延迟控制，提供流畅的输出体验
• 支持多种会话记忆模式，包括零宽字符模式和history_message模式
• 支持 OpenAI Function Call 和 MCP Server 功能
• 支持多个模型配置
• 支持Dify Agent应用，处理高级工具调用（如生成图片等）
• 兼容标准的 OpenAI API 客户端
• 自动获取 Dify 应用信息

开源发布在Github上了，大家按需自取：https://github.com/lzskyline/OpenDify

4. 开始使用

首先你要在Ghidra里正常打开一个要分析的文件，然后GhidraMCP Server才会真正的启动（如果你希望自动化完成这个步骤，可以去研究一下Ghidra的API，自己写一个MCP Server。Ghidra真的很open）

然后在Cherry Studio聊天页选中刚才添加的MCP Server，直接提问即可：

个人认为效果非常不错，极大的降低了逆向分析成本。

如果你还想全自动分析、修补，可以再写一个FridaMCP（或者Github上找一个），用来自动调用frida、frida-gadget之类命令完成hook，或者用radare2命令直接改二进制～