Rikune

Rikune एक MCP सर्वर है जो विंडोज एक्जीक्यूटेबल्स और संबंधित बाइनरी प्रारूपों के रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए है। यह सैंपल इनटेक, स्टैटिक ट्राइएज, Ghidra-सहायता प्राप्त फंक्शन रिकवरी, प्लगइन-संचालित विशेषज्ञ टूलिंग, आर्टिफैक्ट प्रबंधन, और वैकल्पिक पृथक विंडोज रनटाइम निष्पादन को Model Context Protocol इंटरफ़ेस के पीछे संयोजित करता है।

वर्तमान AI-मुखी सर्वर वर्कफ़्लो एक न्यूनतम गेटवे सतह के चारों ओर व्यवस्थित है:

1. फ़ाइल प्रकार और उपयोगकर्ता लक्ष्य के लिए मिलान करने वाले प्रोफ़ाइल, वर्कफ़्लो, और विशेषज्ञ क्षमताओं को रैंक करने के लिए workflow.search का उपयोग करें।
2. होस्ट-फ़ाइल अपलोड के लिए workflow.run action=request_upload का उपयोग करें, या पीछे के क्लाइंट को छिपे हुए सैंपल-इनटेक संगतता टूल पर इंगित करने के लिए workflow.search को दें।
3. लौटाए गए sample_id के साथ workflow.run action=start का उपयोग करें।
4. स्टेज किए गए रन की निगरानी और गहरा करने के लिए workflow.run action=status और workflow.run action=promote का उपयोग करें।
5. जब कॉम्पैक्ट वर्कफ़्लो आउटपुट पर्याप्त नहीं है तो पूर्ण रूप से स्थायी आर्टिफैक्ट्स के लिए artifact.read का उपयोग करें।

sample.*, workflow.analyze.*, workflow.triage, tools.discover, और task.status संगतता या निम्न-स्तरीय निरीक्षण के लिए पंजीकृत रहते हैं, लेकिन नए क्लाइंट को workflow.search, workflow.run, और artifact.read पसंद करना चाहिए।

रिमोट rikune-agent गेटवे के माध्यम से कनेक्ट करते समय, MCP क्लाइंट स्थिर ट्रांसपोर्ट नाम देखते हैं: workflow_search, workflow_run, artifact_read, rikune_tool_call, और rikune_connection_* नियंत्रण। rikune_connection_refresh केवल आंतरिक अपस्ट्रीम क्षमता कैश को अपडेट करता है; यह MCP टूल सूची का विस्तार नहीं करता है। rikune_tool_call का उपयोग केवल तभी करें जब workflow_search किसी विशिष्ट आंतरिक विश्लेषक उप-टूल की पहचान करता है जो प्राथमिक वर्कफ़्लो या आर्टिफैक्ट गेटवे द्वारा कवर नहीं किया गया है।

Rikune क्या प्रदान करता है

• AI क्लाइंट और एजेंट रनटाइम के लिए MCP stdio सर्वर।
• अपलोड, डाउनलोड, स्वास्थ्य जाँच, SSE इवेंट, और आर्टिफैक्ट एक्सेस के लिए वैकल्पिक HTTP API और डैशबोर्ड।
• SHA-256 आधारित सैंपल वर्कस्पेस जिसमें स्थायी मूल फ़ाइलें, कैश निर्देशिका, विश्लेषण आर्टिफैक्ट, और अपलोड सत्र हैं।
• सैंपल, विश्लेषण, जॉब, साक्ष्य, आर्टिफैक्ट, बैच, डीबग सत्र, और शेड्यूलर टेलीमेट्री के लिए SQLite-समर्थित दृढ़ता।
• 111 अंतर्निहित प्लगइन और बाहरी प्लगइन खोज के साथ प्लगइन आर्किटेक्चर।
• प्रगतिशील टूल सतह: डिफ़ॉल्ट AI-मुखी गेटवे जानबूझकर छोटा है; workflow.search हर टूल को पहले से उजागर किए बिना विशेषज्ञ क्षमताओं की ओर रूट करने के लिए सैंपल प्रकार, निष्कर्ष, और प्रोफ़ाइल मेटाडेटा का उपयोग करता है।
• PE, ELF, Mach-O, APK/DEX, Office, फर्मवेयर, UEFI/SMM, CUDA PTX/CUBIN/fatbin, स्ट्रिंग्स, YARA, SBOM, हस्ताक्षर, पैकर, .NET, Go, Rust, और अधिक के लिए स्थैतिक विश्लेषण और संवर्धन।
• जहां उपलब्ध हो Ghidra, Rizin, RetDec, angr, Capstone, Graphviz, Qiling, PANDA, Speakeasy, Wine, Frida, और डायनेमिक-रनटाइम एकीकरण।
• प्लगइन-संचालित Docker बैकएंड स्थापना जिसमें डिफ़ॉल्ट, वैकल्पिक, अनुसंधान, रनटाइम, GPU, BYO, और साइडकार स्तर हैं जो कार्यकर्ता-समर्थित रिवर्स-इंजीनियरिंग टूल के लिए हैं।
• लाइव विंडोज निष्पादन के लिए वैकल्पिक विश्लेषक/रनटाइम विभाजन विंडोज होस्ट एजेंट, विंडोज सैंडबॉक्स, या Hyper-V VM के माध्यम से।
• लाइव निष्पादन, नेटवर्क एक्सेस, बाहरी अपलोड, और बल्क डीकंपाइलेशन के लिए पॉलिसी गेट्स।

त्वरित आरंभ

स्थैतिक Docker विश्लेषक

स्थैतिक Docker सबसे सुरक्षित डिफ़ॉल्ट है। यह सैंपल निष्पादित नहीं करता है।

.\rikune.ps1 install -Profile static -DataRoot "D:\Docker\rikune"

./rikune.sh install --profile static --data-root "$HOME/.rikune"

मैन्युअल समतुल्य:

npm install
npm run build
npm run docker:generate:all
docker compose --env-file .docker-runtime.env -f docker-compose.analyzer.yml up -d --build analyzer

हाइब्रिड Docker + विंडोज रनटाइम

हाइब्रिड मोड विश्लेषक को Docker में चलाता है और लाइव विंडोज कार्य को विंडोज होस्ट एजेंट को सौंपता है। होस्ट एजेंट मांग पर विंडोज सैंडबॉक्स शुरू कर सकता है या कॉन्फ़िगर किए गए Hyper-V VM को नियंत्रित कर सकता है।

.\rikune.ps1 install -Profile hybrid -InstallRuntime

रिमोट विंडोज रनटाइम होस्ट के साथ Linux/macOS से:

./rikune.sh install --profile hybrid --windows-host <windows-host> --windows-user <windows-user>

MCP क्लाइंट को कनेक्ट करने से विंडोज सैंडबॉक्स शुरू नहीं होता है या सैंपल नहीं चलता है। लाइव रनटाइम कार्य तभी शुरू होता है जब कोई टूल स्पष्ट रूप से इसका अनुरोध करता है, जैसे runtime.debug.session.start, runtime.debug.command, sandbox.execute, या एक प्रमोटेड डायनेमिक निष्पादन चरण।

मूल विकास

npm install
npm run build
npm test
node dist/index.js

रूट पैकेज के लिए Node.js 22 या नए की आवश्यकता है। कुछ रनटाइम उप-पैकेज पुराने Node संस्करणों पर चल सकते हैं, लेकिन रिपॉजिटरी विकास और प्रकाशित रूट CLI के लिए Node 22+ का उपयोग करना चाहिए।

प्राथमिक गेटवे प्रवाह

खोज और अपलोड

जब भी अनुरोधित वर्कफ़्लो, फ़ाइल प्रकार, या बैकएंड स्पष्ट नहीं है, तो workflow.search से शुरू करें। यह छिपे हुए विशेषज्ञ टूल को सक्रिय किए बिना मिलान करने वाले प्रोफ़ाइल को रैंक करता है और कॉम्पैक्ट तैयारी/रूटिंग संकेत लौटाता है।

होस्ट फ़ाइलों के लिए, workflow.run action=request_upload कॉल करें, लौटाए गए अपलोड URL पर कच्चे बाइट्स POST करें, फिर HTTP प्रतिक्रिया से sample_id पढ़ें। sample.request_upload और sample.ingest सामान्य AI-मुखी पथ के बजाय संगतता सहायक हैं।

रिमोट विश्लेषक या rikune-agent परिनियोजन के लिए, API_PUBLIC_BASE_URL, RIKUNE_API_PUBLIC_BASE_URL, या RIKUNE_ANALYZER_PUBLIC_URL को क्लाइंट-पहुंच योग्य HTTP API बेस पर सेट करें, उदाहरण के लिए http://159.195.136.226:18080। अपलोड सत्र तब कंटेनर-स्थानीय localhost URL के बजाय सार्वजनिक upload_url / status_url मान लौटाते हैं। रिमोट गेटवे पुराने विश्लेषकों से localhost अपलोड URL को अपने कॉन्फ़िगर किए गए विश्लेषक एंडपॉइंट पर सामान्यीकृत भी करता है।

यदि HTTP API सक्षम है, तो गैर-MCP एकीकरण के लिए POST /api/v1/samples अभी भी उपलब्ध है। सफल इनटेक एक sample_id लौटाता है; आयात के बाद विश्लेषण को स्थानीय पथ के बजाय sample_id का उपयोग करना चाहिए।

विश्लेषण शुरू करें

sample_id के साथ workflow.run action=start कॉल करें। पहला चरण एक तेज़ प्रोफ़ाइल करता है और एक विश्लेषण रन बनाता है या पुन: उपयोग करता है। लौटाया गया plan_id स्थायी विश्लेषण रन से मैप होता है।

चरणों को बढ़ावा दें

गहरे चरणों का अनुरोध करने के लिए workflow.run action=promote का उपयोग करें। पाइपलाइन वर्तमान में इन चरणों को मॉडल करती है:

• fast_profile
• enrich_static
• function_map
• reconstruct
• semantic_reviews
• dynamic_plan
• dynamic_execute
• summarize

लंबे समय तक चलने वाले कार्य को जॉब सिस्टम के माध्यम से कतारबद्ध किया जाता है। workflow.run action=status के साथ कॉम्पैक्ट स्टेज की स्थिति का पोल करें।

workflow.run action=status प्राथमिक स्टेज-रन दृश्य है। बड़े ऐतिहासिक चरण पेलोड को शीर्ष-स्तरीय चेतावनी के साथ छंटनी की जा सकती है; पूर्ण आर्टिफैक्ट के लिए artifact.read का उपयोग करें। task.status एक कच्चा कतार/प्रक्रिया संगतता दृश्य है और इसमें विश्लेषक उप-प्रक्रियाओं के लिए external_active_* मेमोरी टेलीमेट्री शामिल है।

परिणामों की समीक्षा करें

उपयोगी अनुवर्ती सतहें:

• workflow.search
• workflow.run
• analysis.context.get
• artifact.read, साथ ही संगतता आर्टिफैक्ट सहायक जैसे artifact.list, artifact.diff, और artifact.download
• report.summarize, report.generate, workflow.summarize
• workflow.semantic_name_review
• workflow.function_explanation_review
• workflow.module_reconstruction_review
• tool.help, tool.readiness, और संगतता/डीबग निरीक्षण के लिए tools.discover

वास्तुकला

वर्तमान कोड पथ है:

src/index.ts
  -> loadConfig()
  -> WorkspaceManager / DatabaseManager / PolicyGuard / CacheManager / StorageManager / JobQueue
  -> optional RuntimeClient or Windows sandbox bootstrap
  -> registerAllTools()
  -> MCP stdio server

मुख्य सर्वर मॉड्यूल src/core/ के अंतर्गत रहते हैं: