FridaC2MCP

一个基于流式 HTTP 传输的 MCP 服务器，完全在设备上运行 Frida 的动态插桩——无需客户端工具。

本项目直接在已 root 的 Android 和已越狱的 iOS 设备上运行，将 Frida 作为一组可通过 HTTP 调用的工具暴露出来。任何兼容 MCP 的客户端都可以连接到网络上的设备并执行动态插桩，而无需在本地安装任何 Frida 工具。

未来开发将主要面向 Gemini CLI 和 Claude Code 作为主要客户端，因为它们都在原生构建多智能体编排和 MCP 支持——这与本项目将多个 MCP 服务器（例如 FridaC2MCP + Jadx-MCP）组合成自动化工作流的定位一致。早期开发中广泛使用了 5ire，它仍然是与该服务器交互的极佳 GUI 选项。

Gemini CLI——注册设备 MCP 服务器（将 <DEVICE_IP> 替换为您手机的局域网地址）：

gemini mcp add --transport http frida-c2-mcp http://<DEVICE_IP>:6767/mcp

Android 演示

https://github.com/user-attachments/assets/7cee77c5-ed40-4797-b6b5-3edb5fdd03ce

iOS 演示

https://github.com/user-attachments/assets/1f0fa9c4-6fd0-4dfd-a640-78c9f8a95a6b

核心功能

• 进程与应用管理： 列出已安装的应用、枚举正在运行的进程、获取前台应用的信息。
• 应用控制： 通过应用标识符或 PID 启动和终止应用。
• 动态插桩： 通过附加到正在运行的进程创建交互式会话。
• 远程脚本执行： 在已附加的会话中执行自定义 Frida（JavaScript）脚本。脚本会即时编译以确保与 Frida 17+ 兼容。支持单次脚本和持久化钩子（keep_alive=True）。

预期用例

目标是实现完全自动化的、由智能体驱动的移动安全测试。通过将 Frida 暴露为 MCP 服务器，渗透测试人员或 AI 智能体可以在初始设置后无需直接 USB 连接或本地 shell 访问即可检查和操控应用行为。客户端无需任何 Frida 工具——一切都在目标设备上运行。

典型工作流程：

1. 将您的 AI 智能体（Claude Code、Gemini CLI 等）指向设备的 MCP 端点。
2. 智能体启动目标应用，附加 Frida 会话，并注入钩子。
3. 安全控制（root/越狱检测、SSL 证书锁定等）被动态绕过。
4. 智能体观察结果并迭代——全程无需人工干预。

这可以自然扩展到多设备设置：在同一网络上运行多部手机，每部手机拥有自己的 MCP 服务器，并通过单一智能体进行编排。

平台支持

Android（cli.py）

在已 root 的 Android 上的 Termux 中运行。使用 esbuild 进行即时脚本打包，以及 frida-java-bridge 进行 Java/Android 运行时插桩。虽然 frida-tools 中的 frida-compile 在技术上可用，但由于 Android 的 untrusted_app SELinux 域阻止了 V8 的 JIT 编译器所需的 W^X 内存映射，因此在 Termux 上无法使用——任何非平凡的脚本都会导致 SIGSEGV。esbuild 是一个静态链接的 Go 二进制文件，没有 JIT，因此可以在任何 SELinux 上下文中干净地运行。

iOS（ios.py）

在无根越狱的 iOS 上运行（已在装有 palera1n 的 iPhone X、iOS 16.7.12 上测试）。使用 frida-compile 进行脚本打包，以及 frida-objc-bridge 进行 Objective-C 运行时插桩。设备上不需要 Node.js。

iOS 移植需要为 arm64 自定义编译完整的 Python 3.12 工具链，因为这些包都无法用于无根越狱的 iOS：

预编译的 wheel 和 Python .deb 已包含在 ios_precompiled/ 中，因此您无需自行构建。iOS 安装说明请参见 setup.md。

架构与设计原理

• 设备端执行： Frida 服务器和客户端都在目标设备上运行。MCP 服务器将 HTTP 请求转换为 Frida 命令。这与传统模型（Frida 客户端在单独的计算机上运行）不同。

• 流式 HTTP 传输： 使用流式 HTTP 而非 stdio，以支持多个并发连接和多设备编排。

• 设备端脚本打包： Frida 17+ 要求打包 JavaScript。在 Android 上，esbuild 负责打包（它可以在任何 SELinux 上下文中运行，无需 JIT）。在 iOS 上，使用 frida-compile，并自动注入 ObjC 桥接导入。

• 优先为智能体设计： 专为 AI 智能体而非人类操作员设计。MCP 工具接口的设计使得 LLM 可以自主完成完整的渗透测试工作流——在单个对话中启动应用、附加会话、编写并注入钩子、读取结果。

愿景

FridaC2MCP 是一个自动化移动渗透测试框架的脚手架。其理念是将多个专门的 MCP 服务器组合在一起——例如 FridaC2MCP 用于动态插桩，Jadx-MCP 用于静态分析——并让 AI 智能体编排完整的工作流。反编译 APK，识别感兴趣的方法，然后实时钩住它们。无需手动切换工具，无需在终端之间复制粘贴。

这与 Gemini CLI 和 Claude Code 天然契合，它们已经原生支持多工具 MCP 工作流。该框架不需要实现自己的智能体编排——只需提供正确的 MCP 服务器，让现有智能体发挥所长。

已知问题

• iOS OpenSSL / SSL： Python 3.12 构建的 OpenSSL 集成不完全正确。这并没有阻塞 MCP 服务器（其自身传输不依赖 HTTPS），但若未来某个依赖需要在设备上使用正常的 TLS 上下文，则可能会成为问题。详见 devlog.md。

• 仅支持 FastMCP 2.x： FastMCP 3.x 引入了破坏性 API 变更。Android 和 iOS 均锁定在 3.x 以下。请通过 requirements-android.txt 或 requirements-ios.txt 安装——在本仓库迁移之前，不要升级到未锁定的 fastmcp。

致谢

本项目是 Daniel Nakov 原创 FridaMCP 的网络化演进版本。原创项目开创了将 Frida 作为 MCP 服务器通过 stdio 使用的先河，而 FridaC2MCP 则通过流式 HTTP 和现代 Frida 17 打包，将该理念适配到远程、多设备 C2 环境。

iOS Python 3.12 运行时基于 k1tty-xz 的 python3.12-ios-arm64。原项目针对完全越狱——为适配无根越狱环境（palera1n, /var/jb/ 布局）进行了大量修改。

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