我在B站看到一个关于科技很好的文章，给大家分享一下
MCP技术已兴起一段时间。近期，我在寻找有趣的MCP服务时，偶然发现逆向分析神器IDA已支持AI联动功能。随后，我在本地部署了该工具，经过几天的使用体验，效果令人惊喜。
本期教程将演示如何实现IDA与大模型的联动，利用AI进行软件逆向分析。之后，我们将通过几道逆向题目测试其性能，并尝试分析我曾编写的木马程序行为模式。
在正式讲解前，需简要介绍MCP技术：MCP全称模型上下文协议，是一组实现AI模型与外部工具集成的协议规范。
通过MCP，原本仅能进行思考和表达的AI模型将具备调用外部软件与工具的能力，从而完成更多实际工作。
接下来，我们需要完成以下准备工作：[出自:jiwo.org]
1. 分别下载并安装Python 3.11、Cherry Studio以及IDA。
- 根据项目GitHub的说明，Python版本需不低于3.11，IDA版本需不低于8.6。
- 若不清楚这些工具的下载渠道，我已将所需文件打包整理，关注后可在后台获取。
- 安装完成后，请打开CMD并依次执行以下两条命令，随后重启IDA。
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在Edit菜单的Plugins选项中应能看到MCP插件，点击后将提示开启本地监听端口。
- 若未在Plugins中发现MCP，可能是由于IDA加载了Python的D版本导致插件不兼容。
此时可运行IDA安装目录下的IDI PYSwitch工具，并选择使用Python 3.11版本。
这样一来，我们就完成了MCP与IDA的连接。
接下来，我们将配置Cherry的MCP服务器，使AI能够通过MCP协议调用工具。
打开Cherry Studio，在设置中找到MCP服务器，点击左上角的编辑按钮，将配置信息粘贴并保存。配置成功后，界面会显示绿色电脑标志，表示配置完成。
随后进入攻防世界，下载一道简单的逆向入门题目，将文件拖入IDA。启动MCP后，AI会自动分析程序结构并尝试获取Flag。AI模型会智能选择工具，快速解析程序的主要结构。
第一道题目较为简单，经过反编译后，很快在输出语句中找到了Flag信息，提交后成功获得积分。接下来提高难度，选择一道往年高校网络信息安全赛事的真题，将附件拖入IDA进行分析。
首先简要分析该程序。主函数中描述的Flag格式以”ES(“开头，以”)“结尾，长度为29位。函数4410C0用于数据验证，当输入数据通过验证时游戏获胜。
进入4410C0函数后，程序对输入数据执行了一系列加密操作，最终与目标字符串进行比对。显然需要对该算法进行逆向工程，还原出加密前的字符串，使其加密结果与目标字符串匹配。
与其耗费精力手动分析，不如让AI处理程序逻辑。在不提供任何提示的情况下，观察AI会如何判断。
可以看到，AI根据任务复杂度自动选择了更多工具。我们跳过部分思考过程，直接查看结果。很快，屏幕上输出了关键分析信息，得出了与我们手工逆向相似的结论，并规划了后续工作步骤。
直接查看最终结果，可见AI不仅深入解析了程序逻辑，还自动识别出需破解加密前的字符串。
我们预先编写了脚本，从代码中可以观察到AI通过调用工具获取了内存中的加密数组。随后，AI给出了逆运算公式及其代码实现，不仅详细阐述了解题步骤，还深入分析了思路。最后，AI还贴心地运行脚本并输出了完整的flag。我们将AI提供的结果提交到工坊平台，答案正确，顺利获得了积分。
经过前两轮测试，我们发现AI与MCP配合确实具备一定的逆向分析能力。然而，仅解决几道CTF挑战题还不足以证明其能力，还需检验其在生产环境下的辅助分析能力。因此，我选取了一个未加壳的免杀木马样本，请AI进行分析并出具软件分析报告。该程序是一款远控shellcode加载器，采用了多种混淆加密及反沙箱技术。
我们将样本载入IDA，并向AI下达指令。由于思考过程较为冗长，此处直接查看结果。AI首先识别出程序具有动态加载shellcode的特征，并具备反沙箱调试能力。程序中的CPU特性检测和时间悖论机制均被AI准确识别。随后，AI给出了一个较为可靠的评分。但最后的结论略显夸张：AI竟将该样本评价为APT级恶意软件，并声称其具有军用级环境感知能力。这让我颇感意外，毕竟这只是我随手编写的程序。
在本期视频中，我们成功实现了AI与逆向神器IDA的联动。测试表明，该技术能有效提升软件逆向工程的工作效率。
若您有其他创新的MCP模型上下文协议应用方案，欢迎在评论区交流探讨。
我是寒某某，网络安全全民防线倡导者，我们下期再见。
