Ekosistem Model Context Protocol (MCP) sedang berkembang pesat, dengan alat seperti GhidraMCP membolehkan model AI berinteraksi secara automatik dengan platform analisis perisian yang kompleks. Seperti yang didedahkan dalam perbincangan komuniti baru-baru ini, ketersediaan klien dan pelayan MCP semakin meningkat, mewujudkan kemungkinan baru untuk kejuruteraan balikan berbantukan AI.
GhidraMCP Membawa Kejuruteraan Balikan Automatik kepada LLM
GhidraMCP berfungsi sebagai pelayan MCP yang mendedahkan keupayaan kejuruteraan balikan Ghidra yang berkuasa kepada Model Bahasa Besar (LLM). Alat ini membolehkan sistem AI untuk menyahkompil dan menganalisis binari, menamakan semula kaedah dan data secara automatik, serta menyenaraikan kaedah, kelas, import, dan eksport—semuanya tanpa campur tangan manusia secara langsung. Integrasi ini mewakili kemajuan yang signifikan dalam bagaimana AI boleh membantu tugas analisis perisian yang kompleks, terutamanya dalam konteks keselamatan siber di mana pemahaman perisian hasad dan fail binari lain adalah kritikal.
Saya menggunakan LLM untuk menyahkompil kod bait sepanjang masa.
Pelanggan MCP yang Disebut dalam Perbincangan
- Claude Desktop
- 5ire
- OpenAI Agents SDK
- Solace Agent Mesh (SAM)
- Block's Goose
- Cursor
- ChatGPT Desktop (akan datang)
- Cloudflare AI Playground
Ciri-ciri GhidraMCP
- Nyahkompil dan analisis binari dalam Ghidra
- Menamakan semula kaedah dan data secara automatik
- Senaraikan kaedah, kelas, import, dan eksport
Ekosistem Klien MCP yang Berkembang
Komuniti telah mengenal pasti beberapa klien MCP yang boleh berinteraksi dengan alat seperti GhidraMCP. Claude Desktop mungkin merupakan implementasi yang paling terkenal, tetapi alternatif sedang muncul dengan cepat. 5ire menawarkan pendekatan yang tidak bergantung pada model tertentu, manakala OpenAI baru-baru ini mengumumkan sokongan MCP dalam SDK Agents mereka. Pilihan lain termasuk Solace Agent Mesh (SAM), yang menyediakan akses jarak jauh melalui integrasi Slack, alat sumber terbuka Block iaitu Goose, dan Cursor. Percambahan klien ini menunjukkan minat industri yang semakin meningkat terhadap MCP sebagai standard untuk interaksi alat AI.
Penanda Aras Masih Menjadi Cabaran
Walaupun terdapat sambutan yang menggalakkan terhadap kejuruteraan balikan berkuasa AI, komuniti melaporkan pengalaman yang bercampur-campur mengenai keberkesanannya. Walaupun sesetengah pengguna melaporkan analisis kod kompleks yang berjaya, seperti fungsi grafik dari permainan PlayStation 2, yang lain mencatat batasan dalam teknologi tersebut. Kekurangan penanda aras yang standard menjadikan ia sukar untuk menilai prestasi alat-alat ini secara objektif. Sesetengah ahli komuniti mencadangkan bahawa penanda aras yang ideal akan melibatkan perbandingan hasil kejuruteraan balikan yang dijana oleh AI dengan kod sumber asal, walaupun pendekatan ini mempunyai cabaran tersendiri.
Keupayaan MCP Jarak Jauh Mula Muncul
Satu perkara penting dalam perbincangan tertumpu pada fungsi MCP jarak jauh. Walaupun kebanyakan implementasi semasa fokus pada pelaksanaan tempatan, perkhidmatan seperti AI Playground dari Cloudflare mula menawarkan keupayaan MCP jarak jauh. Ahli komuniti juga menyatakan bahawa pelayan proksi boleh membolehkan pelaksanaan jarak jauh pelayan MCP, berpotensi meningkatkan kebolehcapaian. Perkembangan ini boleh mendemokrasikan akses kepada alat kejuruteraan balikan berkuasa yang secara tradisinya memerlukan sumber pengkomputeran tempatan yang besar.
Evolusi pesat ekosistem MCP menunjukkan bahawa kita sedang menyaksikan peringkat awal perubahan asas dalam cara AI berinteraksi dengan alat perisian khusus. Apabila lebih banyak klien dan pelayan menjadi tersedia, dan protokol itu sendiri semakin matang, kita mungkin akan melihat kejuruteraan balikan berbantukan AI yang semakin canggih menjadi amalan standard dalam aliran kerja keselamatan siber dan pembangunan perisian.
Rujukan: GhidraMCP