로컬 또는 원격 LLM을 활용하여 역컴파일, 함수 설명, 취약점 탐지, 이름 변경 및 스크립트 기반 리버스 엔지니어링을 수행하는 Radare2 AI 플러그인입니다.
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이 저장소에는 radare2용 플러그인 두 개가 포함되어 있습니다:
MCP를 통해 radare2를 다른 에이전트와 함께 사용하려면:
radare2에 특화된 자율 에이전트를 찾고 있다면:
[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]>
r2ai 구성 요소를 설치하는 권장 방법은 r2pm을 이용하는 것입니다:
$ r2pm -Uci r2ai
$ r2pm -Uci decai
r2 -qc r2air2pm -r r2ai환경 변수에 API 키를 설정하거나 구성 파일을 사용하세요:
$ export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-CENSORED
$ export OPENAI_API_KEY=sk-proj-6rlSPS-zN1v...
또는 API 키 파일 ~/.config/r2ai/apikeys.txt를 편집한 후 실행하세요:
$ r2ai -K
운영 체제의 기본 설정 파일(예: Linux의 ~/.radare2rc)을 사용하여 구성 설정을 사용자 지정하고 저장할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 구성은 Claude 3.7을 기본값으로 설정하고 최대 출력 토큰을 64000으로 지정합니다.
$ r2ai -E
그런 다음 r2ai 플러그인이 로드될 때 실행하려는 명령을 입력할 수 있습니다:
r2ai -e api=anthropic
r2ai -e model=claude-3-7-sonnet-20250219
r2ai -e max_tokens=64000