보안 우선 MCP 서버로, AI 에이전트가 Radare2, YARA, LIEF, Capstone 등을 기반으로 자동화된 리버스 엔지니어링, 악성코드 분석, 포렌식, 취약점 연구, SAST를 수행할 수 있도록 지원합니다.
Model Context Protocol을 통한 AI 기반 리버스 엔지니어링 및 보안 분석
Claude, Cursor와 같은 AI 어시스턴트가 자연어를 통해 리버스 엔지니어링, 악성코드 분석, 취약점 연구, 디지털 포렌식, 소스 코드 감사를 수행할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다.
Reversecore MCP는 177개의 분석 도구를 AI 어시스턴트가 자연어를 통해 호출할 수 있는 단일 인터페이스로 감싸는 Model Context Protocol 서버입니다.
수십 가지 도구의 명령줄 구문을 익히는 대신, 원하는 작업을 설명하기만 하면 됩니다:
"Decompile the main function of this malware sample, extract all network IOCs,
map the behavior to MITRE ATT&CK, and generate a triage report."
AI 어시스턴트는 이를 도구 호출로 분할합니다:
r2_decompile("sample.exe", "main")
→ extract_iocs("sample.exe")
→ add_mitre_technique(technique_id="T1071.001", ...)
→ create_analysis_report(template_type="quick_triage")
각 도구는 AI가 추론하고, 후속 쿼리로 연결하거나, 사용자를 위해 렌더링할 수 있는 타입 지정 데이터와 함께 구조화된 ToolResult(ToolSuccess 또는 ToolError)를 반환합니다.
| 도메인 | 수행할 수 있는 작업 |
|---|---|
| 정적 분석 | 디스어셈블리, 디컴파일(r2ghidra), 바이너리 파싱(LIEF), 패커 탐지(DIE), 기능 탐지(CAPA), 문자열 추출, 펌웨어 스캔(binwalk) |
| 동적 및 기호 실행 | ESIL 에뮬레이션, angr 기호 실행, 오염 분석, 퍼징 하네스 생성 |
| 악성코드 분석 | IOC 추출, YARA 스캔, 휴면 백도어 탐지, 적응형 백신 생성, 자율 취약점 사냥 |
| 취약점 연구 | 위험 API 탐지, ROP 가젯 발견, 힙 익스플로잇 분석, 크래시 트리아지, PoC 생성 |
| 디지털 포렌식 | 메모리 포렌식(Volatility3), PCAP 분석(Scapy), 디스크 포렌식(Sleuth Kit), 아티팩트 상관 분석 |
| 소스 코드 감사 | Python AST 스캔, C/C++ 정규식 패턴 스캔 |
| 보고 | MITRE ATT&CK 매핑이 포함된 세션 기반 보고서, SIGMA 규칙 생성, VEX 보고서, 이메일 전송 |
AI Client (Claude / Cursor / any MCP-compatible client)
│ MCP Protocol (stdio or HTTP/SSE)
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ FastMCP 3.4.4 Server │
│ 177 registered tools · Fully async │
│ Python 3.10–3.12 │
├────────────────────┬─────────────────────────────────┤
│ Guided Prompts │ Dynamic Resources │
│ (22 analysis │ (11 URI-based: per-binary │
│ modes) │ strings, IOCs, ASM, CFG, …) │
├────────────────────┴─────────────────────────────────┤
│ Core Infrastructure │
│ Config · Security · Validators · Exceptions (17) │
│ R2 Pool · Metrics · Memory (SQLite) · Task Queue │
│ MITRE Mapper · Evidence Engine · Resilience Layer │
│ Arch Registry (x86/ARM/MIPS/RISC-V/PPC) │
│ Result Cache (SHA256) · Analysis Cache (Redis+SQL) │
│ SAST (Python AST + C/C++ Regex) · Plugin System │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ Analysis Engines │
│ Radare2 6.0.4 │ YARA 4.3.1 · LIEF · Capstone │
│ r2ghidra │ CAPA · angr · Qiling │
│ Volatility3 · Scapy│ DIE · Binwalk · Sleuth Kit │
│ pwntools · ROPgadget│ Keystone (assembler) │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
서버는 Python 3.10–3.12를 지원합니다. 선택적 angr 심볼릭 실행 엔진은 보안 호환 릴리스가 제공되는 Python 3.12 이상에서 설치되며, Python 3.10 및 3.11 설치에서는 angr이 제외됩니다.
reversecore_mcp/core/ 디렉터리에는 모든 도구가 기반으로 삼는 공유 인프라가 포함되어 있습니다:
| 모듈 | 용도 |
|---|---|
config.py | 34개 이상의 환경 변수를 갖춘 Pydantic BaseSettings |
security.py | 입력 정제, 명령 인자 검증 |
validators.py | TOCTOU 완화 및 심볼릭 링크 해석을 포함한 파일 및 바이너리 경로 검증 |
r2_pool.py | 크기 구성이 가능한 스레드 안전 Radare2 연결 풀 |
r2_helpers.py | 구조화된 Radare2 출력 파싱 |
metrics.py | 도구별 실행 시간, 호출 횟수, 오류율, 캐시 통계 |
memory.py | 세션 간 분석 결과를 영속화하기 위한 비동기 SQLite 기반 AI 메모리 저장소 |
mitre_mapper.py | MITRE ATT&CK 기법 ID 매핑 엔진 |
evidence.py | 증거 분류 시스템: OBSERVED, INFERRED, POSSIBLE |
resilience.py | 재시도, 회로 차단기, 타임아웃 데코레이터 패턴 |
task_queue.py | Redis + arq 기반 백그라운드 작업 큐 |
extension_registry.py | 플러그인 등록 및 수명 주기 관리 |
arch_registry.py | 다중 아키텍처 매핑 (x86, x86_64, ARM32, ARM64, MIPS, RISC-V, PPC → r2 arch/bits/registers) |
result_cache.py | SHA256 기반 도구 결과 캐싱 데코레이터 (@cache_tool_result) |
analysis_cache.py | 다단계 디컴파일 캐시 (L1: Redis, L2: SQLite) |
result.py | ToolSuccess / ToolError Pydantic 모델 |
exceptions.py | RCMCP-E* 오류 코드를 갖춘 17개 예외 클래스 |
decorators.py | @log_execution, @track_metrics |
error_handling.py | @handle_tool_errors 데코레이터 |
error_formatting.py | 구조화된 오류 응답 포매팅 |
execution.py | 타임아웃 및 출력 제한을 갖춘 안전한 서브프로세스 실행 |
command_spec.py | 서브프로세스 호출을 위한 명령 명세 |
loader.py | 동적 도구 모듈 로더 |
plugin.py | 플러그인 기본 클래스 |
extension.py | 확장 기본 클래스 |
container.py | 컨테이너/샌드박스 실행 지원 |
audit.py | 감사 로깅 |
binary_cache.py | 바이너리 파일 캐싱 |
json_utils.py | orjson을 통한 JSON 직렬화 (표준 라이브러리 json보다 3-5배 빠름) |
logging_config.py | Loguru 기반 구조화 로깅 |
report_generator.py | 보고서 렌더링 엔진 (Markdown, xhtml2pdf를 통한 PDF) |
resource_manager.py | MCP 리소스 수명 주기 관리 |
sast/python_ast_scanner.py | Python AST 기반 취약점 스캐너 |
sast/regex_scanner.py | C/C++ 정규식 기반 취약점 스캐너 |
sast/rule_manager.py | SAST 규칙 로딩 및 관리 |
📖 권위 있는 도구 카탈로그 및 매개변수 참조 (151개 도구) 📊 도구 프로필 풋프린트 및 컨텍스트 벤치마크 매트릭스
모든 도구는 구조화된 ToolResult를 반환합니다 — 타입이 지정된 data를 갖춘 ToolSuccess 또는 RCMCP-E* 오류 코드를 갖춘 ToolError 중 하나입니다. 도구는 5개의 모듈식 실행 프로필(full, static, malware, forensics, vuln-research)에 걸쳐 11개의 도메인 플러그인으로 구성됩니다: