R2AI - radare2向けLLMによる拡張リバースエンジニアリング

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コンポーネント

このリポジトリには、radare2用の2つのプラグインが含まれています:

r2ai - radare2用のネイティブAIプラグイン
decai - 逆コンパイルに特に焦点を当てたr2jsプラグイン

MCPを介してradare2を他のエージェントと併用したい場合:

r2mcp - 公式radare2 MCP
r2copilot - CTFに焦点を当てたMCP r2copilot

radare2に特化した自律エージェントをお探しの場合:

r2agent - 自律エージェントによるradare2ワークフローの自動化。r2agent

機能

異なるロールの設定とプロンプトのカスタマイズ
r2aiコマンドを介したr2pipeによるスクリプト実行が可能
CLIまたはr2プロンプトからREPLおよびバッチモードでライブ実行
関数呼び出しを使用してタスクを解決するAutomatic (ReAct)モードをサポート
ローカルおよびリモートの言語モデルを使用可能 (ollama、openai、grok、anthropicなど)
ネイティブのベクターデータベースを使用したmarkdown、コード、テキストファイルのRAG
r2コマンドの出力を埋め込み、指定されたデータに関する質問を解決

ユーザー定義プロンプト

[0x00000000]> r2ai -q
explain: Explain the current function -
devices: Find and explain devices used -
libs: Group imports by Libraries -
varnames: Better variable names -
autoname: Automatically suggest a better name for this function -
vulns: Find vulnerabilities or bugs in the current function -
signature: Suggest an improved function signature -
dlopen: List libraries loaded with dlopen - Some libraries are loaded
decompile: Augmented decompilation based on LLM -
[0x00000000]>

インストール

r2aiの各コンポーネントをインストールする推奨方法は、r2pmを使用することです:

$ r2pm -Uci r2ai
$ r2pm -Uci decai

r2aiの使用方法

radare2シェルにr2aiコマンドを追加: r2 -qc r2ai
$PATHにあるラッパーを実行することも可能: r2pm -r r2ai

APIキーを環境変数に設定するか、設定ファイルを使用してください:

$ export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-CENSORED
$ export OPENAI_API_KEY=sk-proj-6rlSPS-zN1v...

または、APIキーファイル~/.config/r2ai/apikeys.txtを編集して実行:

$ r2ai -K

設定の保存

OSのデフォルト設定ファイル (例: Linuxでは~/.radare2rc) を使用して、設定をカスタマイズして保存できます。例えば、次の設定ではClaude 3.7をデフォルトにし、最大出力トークンを64000に設定します。

$ r2ai -E

次に、r2aiプラグインが読み込まれたときに実行したいコマンドを入力できます:

r2ai -e api=anthropic
r2ai -e model=claude-3-7-sonnet-20250219
r2ai -e max_tokens=64000

動画

r2ai v1.4.4

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