Model Context Protocol（MCP）エコシステムは急速に拡大しており、GhidraMCP のようなツールにより、AIモデルが複雑なソフトウェア分析プラットフォームと自律的に対話できるようになっています。最近のコミュニティディスカッションで明らかになったように、MCP クライアントとサーバーの利用可能性が高まり、AIを活用したリバースエンジニアリングの新たな可能性が生まれています。
GhidraMCP が自律型リバースエンジニアリングを大規模言語モデルにもたらす
GhidraMCP は、Ghidra の強力なリバースエンジニアリング機能を大規模言語モデルに公開する MCP サーバーとして機能します。このツールにより、AIシステムはバイナリの逆コンパイルと分析、メソッドとデータの自動リネーム、メソッド、クラス、インポート、エクスポートのリストアップなどを、人間の直接的な介入なしに行うことができます。この統合は、AIが複雑なソフトウェア分析タスクを支援する方法における重要な進歩を表しており、特にマルウェアやその他のバイナリファイルの理解が重要なサイバーセキュリティの文脈において顕著です。
「私はバイトコードの逆コンパイルに常にLLMを使用しています。」
MCPクライアントの議論で言及されたもの
- Claude Desktop
- 5ire
- OpenAI Agents SDK
- Solace Agent Mesh (SAM)
- Block's Goose
- Cursor
- ChatGPT Desktop （近日公開予定）
- Cloudflare AI Playground
GhidraMCPの機能
- Ghidraでバイナリを逆コンパイルして分析
- メソッドとデータの自動リネーム
- メソッド、クラス、インポート、エクスポートの一覧表示
成長する MCP クライアントのエコシステム
コミュニティは、GhidraMCP のようなツールとインターフェースできる複数の MCP クライアントを特定しています。Claude Desktop は最もよく知られた実装かもしれませんが、代替品が急速に登場しています。5ire はモデルに依存しないアプローチを提供し、OpenAI は最近、Agents SDK での MCP サポートを発表しました。その他の選択肢には、Slack 統合によるリモートアクセスを提供する Solace Agent Mesh（SAM）、Block のオープンソースツール Goose、そして Cursor があります。このようなクライアントの急増は、AIツール連携の標準としての MCP への業界の関心の高まりを示しています。
ベンチマークは依然として課題
AIを活用したリバースエンジニアリングへの熱意にもかかわらず、コミュニティはその効果に関して様々な経験を報告しています。PlayStation 2 ゲームのグラフィック関数などの複雑なコードの分析に成功したユーザーもいれば、この技術の限界を指摘する人もいます。標準化されたベンチマークがないため、これらのツールのパフォーマンスを客観的に評価することは困難です。一部のコミュニティメンバーは、理想的なベンチマークとして、AIが生成したリバースエンジニアリング結果とオリジナルのソースコードを比較することを提案していますが、このアプローチにも独自の課題があります。
リモート MCP 機能の出現
議論の重要なポイントは、リモート MCP 機能に集中しています。現在の多くの実装はローカル実行に焦点を当てていますが、Cloudflare の AI Playground のようなサービスがリモート MCP 機能を提供し始めています。コミュニティメンバーはまた、プロキシサーバーが MCP サーバーのリモート実行を可能にし、アクセシビリティを拡大する可能性があることも指摘しています。この発展により、従来は大量のローカルコンピューティングリソースを必要とする強力なリバースエンジニアリングツールへのアクセスが民主化される可能性があります。
MCP エコシステムの急速な進化は、AIが専門的なソフトウェアツールとどのように対話するかという根本的な変化の初期段階を目の当たりにしていることを示唆しています。より多くのクライアントとサーバーが利用可能になり、プロトコル自体が成熟するにつれて、ますます洗練された AIを活用したリバースエンジニアリングがサイバーセキュリティとソフトウェア開発のワークフローにおいて標準的な実践になる可能性があります。
参考： GhidraMCP