### 데모 보기!

- **빠른 분석 수행**
  
https://github.com/user-attachments/assets/b65c3041-fde3-4803-8d99-45ca77dbe30a

- **취약점 빠르게 찾기**

https://github.com/user-attachments/assets/c184afae-3713-4bc0-a1d0-546c1f4eb57f

- **다중 AI 에이전트 지원**

https://github.com/user-attachments/assets/6342ea0f-fa8f-44e6-9b3a-4ceb8919a5b0

- **선호하는 LLM 클라이언트로 실행**

https://github.com/user-attachments/assets/b4a6b280-5aa9-4e76-ac72-a0abec73b809

- **APK 리소스 분석**

https://github.com/user-attachments/assets/f42d8072-0e3e-4f03-93ea-121af4e66eb1

- **JADX를 사용한 APK 디버깅 중 AI 어시스턴트**

https://github.com/user-attachments/assets/2b0bd9b1-95c1-4f32-9b0c-38b864dd6aec

두 가지 도구의 조합입니다:
1. JADX-AI-MCP
2. [JADX MCP SERVER](https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server)

## 🤖 JADX-MCP-SERVER란 무엇인가?

**JADX MCP Server**는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 `JADX-AI-MCP` 플러그인(참조: [jadx-ai-mcp](https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp))과 상호작용하는 독립형 Python 서버입니다. 이를 통해 LLM은 디컴파일된 Android 앱 컨텍스트와 실시간으로 통신할 수 있습니다.

---

## Zin MCP Suite의 다른 프로젝트
 - **[APKTool-MCP-Server](https://github.com/zinja-coder/apktool-mcp-server)**
 - **[JADX-MCP-Server](https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server)**
 - **[ZIN-MCP-Client](https://github.com/zinja-coder/zin-mcp-client)**

## 현재 MCP 도구

다음 MCP 도구를 사용할 수 있습니다:

- `fetch_current_class()` — 선택한 클래스의 클래스 이름과 전체 소스 가져오기
- `get_selected_text()` — 현재 선택된 텍스트 가져오기
- `get_all_classes()` — 프로젝트의 모든 클래스 나열
- `get_class_source()` — 주어진 클래스의 전체 소스 가져오기
- `get_method_by_name()` — 메서드의 소스 가져오기
- `search_method_by_name()` — 클래스 전체에서 메서드 검색
- `search_classes_by_keyword()` — 소스 코드에 특정 키워드가 포함된 클래스 검색 (페이지네이션 지원)
- `get_methods_of_class()` — 클래스의 메서드 나열
- `get_fields_of_class()` — 클래스의 필드 나열
- `get_smali_of_class()` — 클래스의 smali 가져오기
- `get_main_activity_class()` — AndroidManifest.xml 파일에 언급된 메인 액티비티를 jadx에서 가져오기
- `get_main_application_classes_code()` — AndroidManifest.xml에 정의된 패키지 이름을 기준으로 모든 메인 애플리케이션 클래스의 코드 가져오기
- `get_main_application_classes_names()` — AndroidManifest.xml에 정의된 패키지 이름을 기준으로 모든 메인 애플리케이션 클래스의 이름 가져오기
- `get_android_manifest()` — AndroidManifest.xml 콘텐츠 검색 및 반환
- `get_manifest_component` - 전체 매니페스트 파일 대신 특정 매니페스트 컴포넌트 검색
- `get_strings()` : strings.xml 파일 가져오기
- `get_all_resource_file_names()` : 애플리케이션에 존재하는 모든 리소스 파일 이름 검색
- `get_resource_file()` : 리소스 파일 콘텐츠 검색
- `rename_class()` : 클래스 이름 변경
- `rename_method()` : 메서드 이름 변경
- `rename_field()` : 필드 이름 변경
- `rename_package()` : 전체 패키지 이름 변경
- `rename_variable()` : 메서드 내 변수 이름 변경
- `debug_get_stack_frames()` : jadx 디버거에서 스택 프레임 가져오기
- `debug_get_threads()` : jadx 디버거에서 스레드 인사이트 가져오기
- `debug_get_variables()` : jadx 디버거에서 변수 가져오기
- `xrefs_to_class()` : 클래스에 대한 모든 참조 찾기 (메서드 수준 및 클래스 수준 참조 반환, 페이지네이션 지원)
- `xrefs_to_method()` : 메서드에 대한 모든 참조 찾기 (오버라이드 관련 메서드 포함, 페이지네이션 지원)
- `xrefs_to_field()` : 필드에 대한 모든 참조 찾기 (필드에 접근하는 메서드 반환, 페이지네이션 지원)
  
---

## 🗒️ 샘플 프롬프트

🔍 기본 코드 이해

    "Explain what this class does in one paragraph."

    "Summarize the responsibilities of this method."

    "Is there any obfuscation in this class?"

    "List all Android permissions this class might require."

🛡️ 취약점 탐지

    "Are there any insecure API usages in this method?"

    "Check this class for hardcoded secrets or credentials."

    "Does this method sanitize user input before using it?"

    "What security vulnerabilities might be introduced by this code?"

🛠️ 리버스 엔지니어링 도우미

    "Deobfuscate and rename the classes and methods to something readable."

    "Can you infer the original purpose of this smali method?"

    "What libraries or SDKs does this class appear to be part of?"

    "Tell me which classes contains code related to 'encryption'?"

📦 정적 분석

    "List all network-related API calls in this class."

    "Identify file I/O operations and their potential risks."

    "Does this method leak device info or PII?"

🤖 AI 코드 수정

    "Refactor this method to improve readability."

    "Add comments to this code explaining each step."

    "Rewrite this Java method in Python for analysis."

📄 문서화 및 메타데이터

    "Generate Javadoc-style comments for all methods."

    "What package or app component does this class likely belong to?"

    "Can you identify the Android component type (Activity, Service, etc.)?"

🐞 디버거 어시스턴트```
   "Fetch stack frames, varirables and threads from debugger and provide summary"

   "Based the stack frames from debugger, explain the execution flow of the application"

   "Based on the state of variables, is there security threat?"

<div align="center">
    <img alt="배너" height="480px" widht="620px" src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/1c2660639daf7352d2bdeafeb7b5e0846e3c0bed45846ee52256b7bf3d316386.png">
</div>

<div align="center">
    <img alt="배너" height="480px" widht="620px" src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/ccc2cc3566566517abad1097711afad3c668a999dc105d82686c4ffb791eba3b.png">
</div>

<div align="center">
    <img alt="배너" height="480px" widht="620px" src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/0f9770bc38f4234826a661e6d37bc205a801ad38380363fd4394a903bd35ff94.png">
</div>```bash
## 3. GUI method, download the .jar file and follow below steps shown in images

## a. Install uv (if you dont have it yet)

## 🤖 2. Claude Desktop 사용

Claude Desktop이 MCP를 활성화한 상태로 실행 중인지 확인하세요.

예를 들어, Kali Linux에서는 다음을 사용했습니다: https://github.com/aaddrick/claude-desktop-debian

MCP 서버를 구성하고 LLM 파일에 추가하세요:```bash
nano ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

다음 항목을 교체하세요:

- `path/to/uv`를 실제 `uv` 실행 파일의 경로로 교체하세요
- `path/to/jadx-mcp-server`를 이 저장소를 클론한
  절대 경로로 교체하세요

그런 다음 내장된 통합을 사용하여 실시간 코드 리뷰 프롬프트를 통해 코드를 탐색하고 상호작용하세요.

**또는**

또는 아래 명령어를 사용하여 jadx_mcp_server를 실행 파일로 직접 설치할 수 있습니다:```
uv tool install git+https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server

- `path/to/jadx-mcp-server` 이 저장소를 클론한 절대 경로를 지정합니다.

## 4. LMStudio 사용하기

JADX AI MCP Server는 mcp.json 파일을 구성하여 LM Studio와 함께 사용할 수도 있습니다. 다음은 비디오 가이드입니다.

https://github.com/user-attachments/assets/b4a6b280-5aa9-4e76-ac72-a0abec73b809

## 5. HTTP 스트림 모드에서 실행하기

Jadx는 다음과 같이 `jadx_mcp_server.py`에서 `--http` 옵션을 사용하여 HTTP 스트림 모드로 실행할 수도 있습니다.```bash
uv run jadx_mcp_server.py --http

OR

uv run jadx_mcp_server.py --http --port 9999

| Flag | Default | 제어 |
|------|---------|----------|
| `--http` | off | stdio 대신 HTTP 전송 사용 |
| `--host` | `127.0.0.1` | **MCP 서버가 수신 대기하는 위치** (LLM 클라이언트용 바인드 주소) |
| `--port` | `8651` | **MCP 서버가 수신 대기하는 포트** |
| `--jadx-host` | `127.0.0.1` | **JADX 플러그인을 찾을 위치** (대상 JADX-GUI 머신) |
| `--jadx-port` | `8650` | **JADX 플러그인이 사용하는 포트** |

### 사용 예제

**시나리오 1 — 모든 것이 동일한 머신에 있는 경우 (가장 일반적):**```bash
# Default: MCP server on localhost:8651, connects to JADX plugin on localhost:8650
uv run jadx_mcp_server.py --http

**시나리오 3 — 다른 머신에서 실행 중인 JADX-GUI (예: 원격 VM):**```bash
# MCP server runs locally, but connects to JADX plugin on a remote machine
uv run jadx_mcp_server.py --http --jadx-host 192.168.1.100

> [!CAUTION]
> ### ⚠️ 보안 경고 — 원격 바인딩
>
> `--host 0.0.0.0`(또는 localhost가 아닌 주소)을 사용하는 경우, MCP 서버는 **인증 없이 일반 HTTP**를 통해 **모든 네트워크 인터페이스**에 바인딩됩니다. 즉:
>
> - **네트워크상의 모든 사용자**가 연결하여 모든 MCP 도구를 호출할 수 있습니다
> - **TLS 암호화가 없으므로** 트래픽이 가로채질 수 있습니다
> - 공격자는 서버를 사용하여 **디컴파일된 코드를 읽고**, **클래스/메서드 이름을 변경**하며, **디버그 정보에 접근**할 수 있습니다
>
> **완화 방법:**
> - **신뢰할 수 있는 격리된 네트워크**(예: Docker 브리지, 로컬 VM)에서만 `0.0.0.0`에 바인딩하세요
> - **방화벽**을 사용하여 MCP 포트에 대한 접근을 제한하세요
> - **SSH 터널**을 대신 사용하는 것을 고려하세요: `ssh -L 8651:127.0.0.1:8651 remote-host`

### Stdio 모드 호환성

> [!NOTE]
> **stdio** 모드(기본값, `--http` 없이)로 실행하는 경우, 모든 사람이 읽을 수 있는 출력(배너, 상태 확인)은 **stderr**로 기록되어 **stdout**이 MCP JSON-RPC 스트림용으로 예약됩니다. 이는 Codex, Claude Desktop 및 기타 stdio 기반 MCP 클라이언트와의 호환성을 보장합니다.

## 6. JADX AI MCP 플러그인용 사용자 지정 포트 및 호스트 구성

<img width="800" height="335" alt="image" src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/34e13964afba1fa722733838892491b2ec9ea2d11f2dfd4e8612aa62817dfa41.png" />

1. 포트 구성: JADX AI MCP 플러그인이 수신할 포트를 구성합니다.
2. 기본 포트: 변경 사항을 되돌리고 기본 포트에서 수신합니다.
3. 서버 다시 시작: JADX AI MCP 플러그인 서버를 강제로 다시 시작합니다.
4. 서버 상태: JADX AI MCP 플러그인 서버의 상태를 확인합니다.

사용자 지정 포트에서 실행 중인 JADX AI MCP 플러그인에 연결하려면 다음 예와 같이 `--jadx-port` 옵션을 사용합니다:

JADX AI MCP Plugin이 **다른 머신**(예: 원격 VM의 JADX, 로컬 호스트의 MCP 서버)에서 실행 중인 경우 `--jadx-host` 옵션을 사용하십시오:```bash
# Connect to JADX plugin on a remote host
uv run jadx_mcp_server.py --jadx-host 192.168.1.100 --jadx-port 8650

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
|------|---------|----------|
| `--http` | off | stdio 대신 HTTP 전송 사용 |
| `--host` | `127.0.0.1` | **MCP 서버가 수신 대기하는 위치** (LLM 클라이언트용 바인드 주소) |
| `--port` | `8651` | **MCP 서버가 수신 대기하는 포트** |
| `--jadx-host` | `127.0.0.1` | **JADX 플러그인을 찾을 위치** (대상 JADX-GUI 머신) |
| `--jadx-port` | `8650` | **JADX 플러그인이 사용하는 포트** |

### 사용 예시

**시나리오 1 — 모든 것이 동일한 머신에 있을 때 (가장 일반적):**```bash
# Default: MCP server on localhost:8651, connects to JADX plugin on localhost:8650
uv run jadx_mcp_server.py --http

**시나리오 3 — 다른 머신에서 실행되는 JADX-GUI (예: 원격 VM):**```bash
# MCP server runs locally, but connects to JADX plugin on a remote machine
uv run jadx_mcp_server.py --http --jadx-host 192.168.1.100

커스텀 jadx 포트에 대한 MCP 구성은 claude의 경우 다음과 같습니다:```
{
  "mcpServers": {
    "jadx-mcp-server": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/jadx-mcp-server/",
        "run",
        "jadx_mcp_server.py",
        "--jadx-port",
        "8652"
      ]
    }
  }
}

![img4.png](https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/ee08eb3d9daa060056adf519f725570e58e4b433ea4ea88c8c306fc107a7d0f1.png)

5. 메시지가 표시되면 액세스를 허용하세요:

![img_1.png](https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/82fcc3efe525650afcd7bba0b9b9c279bca53ea82339c6962cc91e5552765380.png)

6. 해킹!

![img_2.png](https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/6657/d4a6b947a4621a2fea630af77c9e61ac3651715091026625a578794165bae96f.png)

이 플러그인은 GUI와 내부 프로젝트 모델을 완전히 제어하여 더 깊은 LLM 통합을 지원하며, 다음을 포함합니다:

- 선택한 클래스를 MCP로 내보내기
- 자동화된 Claude 분석 실행
- 인라인으로 제안 받기

---

## 문제 해결

[여기에서 확인하세요](https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp/edit/jadx-ai/TROUBLESHOOTING.md)

## 기여자를 위한 참고사항

 - JADX-AI-MCP 관련 파일은 이 저장소에서 찾을 수 있습니다.

 - **jadx-mcp-server** 관련 파일은 [여기](https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server)에서 찾을 수 있습니다.

## 버그, 이슈, 기능 제안, 성능 문제, 일반 질문, 문서 문제를 보고하려면

 - 해당 템플릿을 사용하여 이슈를 열어 주시기 바랍니다.

 - Claude Desktop Client에서 테스트되었으며, 다른 AI 지원도 곧 테스트될 예정입니다!

## 🙏 크레딧

이 프로젝트는 [@skylot](https://github.com/skylot) 님이 만들고 유지 관리하는 놀라운 오픈소스 Android 디컴파일러인 JADX의 플러그인입니다. 모든 핵심 디컴파일 로직은 그분들의 것입니다. 저는 AI 기능을 갖춘 MCP 서버를 지원하도록 확장했을 뿐입니다.

[📎 원본 README (JADX)](https://github.com/skylot/jadx)

JADX의 원본 README.md는 참조 및 크레딧을 위해 이 저장소에 포함되어 있습니다.

이 MCP 서버는 JADX-GUI의 확장성과 훌륭한 Android 리버스 엔지니어링 커뮤니티 덕분에 가능했습니다.

또한 Debian 기반 Linux용 Claude 데스크톱을 개발해 주신 [@aaddrick](https://github.com/aaddrick)님께도 큰 감사를 드립니다.

마지막으로 Model Context Protocol을 개발한 [@anthropics](https://github.com/anthropics)와 [@FastMCP](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) 팀에게 감사드립니다.

이 외에도 이 프로젝트의 의존성 역할을 하며 이 프로젝트를 가능하게 해 준 모든 오픈소스 프로젝트에 큰 감사를 드립니다.

### 의존성

이 프로젝트는 다음과 같은 멋진 라이브러리를 사용합니다.

- 플러그인 - Java
  - Javalin     - https://javalin.io/ - Apache 2.0 License
  - SLF4J       - https://slf4j.org/  - MIT License
  - org.w3c.dom - https://mvnrepository.com/artifact/org.w3c.dom - W3C Software and Document License

- MCP 서버 - Python
  - FastMCP - https://github.com/jlowin/fastmcp - Apache 2.0 License
  - httpx   - https://www.python-httpx.org      - BSD-3-Clause (“BSD licensed”) 

## 📄 라이선스

JADX-AI-MCP 및 모든 관련 프로젝트는 원본 JADX 저장소에서 Apache 2.0 라이선스를 상속받습니다.

## ⚖️ 법적 경고

**면책 조항**

`jadx-ai-mcp` 및 `jadx_mcp_server` 도구는 교육, 연구, 윤리적 보안 평가 목적으로만 제공됩니다. 이 도구는 명시적이거나 묵시적인 어떠한 보증 없이 "as-is"로 제공됩니다. 사용자는 이러한 도구의 사용이 모든 관련 법률, 규정 및 윤리 지침을 준수하는지 확인할 전적인 책임이 있습니다.

`jadx-ai-mcp` 또는 `jadx_mcp_server`를 사용함으로써, 귀하는 소유한 애플리케이션이나 명시적 분석 허가를 받은 환경 등 테스트 권한이 있는 환경에서만 사용하는 데 동의하게 됩니다. 승인되지 않은 리버스 엔지니어링, 지적 재산권 침해 또는 악의적인 활동에 이러한 도구를 사용하는 행위는 엄격히 금지됩니다.

`jadx-ai-mcp` 및 `jadx_mcp_server`의 개발자는 이러한 도구의 사용 또는 오용으로 인해 발생하는 손해, 데이터 손실, 법적 결과 또는 기타 결과에 대해 책임을 지지 않습니다. 사용자는 자신의 행동과 사용으로 인한 모든 영향에 대해 전적인 책임을 집니다.

책임감 있게 사용하세요. 지적 재산권을 존중하세요. 윤리적 해킹 관행을 따르세요.

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## 🙌 기여 또는 후원

- 유용하다고 생각하시나요? ⭐️를 남겨주세요
- 아이디어가 있으신가요? [이슈](https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp/issues)를 열거나 PR을 제출하세요
- 이것을 기반으로 무언가를 만드셨나요? DM이나 멘션을 보내주세요 — README에 추가하겠습니다!
- 제 작업이 마음에 드시고 계속 유지되고 싶으신가요? 이 프로젝트를 후원해 주세요.
  
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리버스 엔지니어링과 AI 커뮤니티를 위해 ❤️로 제작되었습니다.