Robin: AI-Powered Dark Web OSINT
Dark web OSINT over Tor: search onion engines, scrape pages, report with your own model.
Security-first MCP server for reverse engineering, malware analysis, forensics, and SAST.
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"reversecore": {
"command": "uvx",
"args": [
"reversecore-mcp"
]
}
}
}Reversecore MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Reversecore MCP を使っていると言うか、回答に Reversecore MCP のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Reversecore MCP につなげません
Reversecore MCP はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · Reversecore MCP につなげるアプリを使う
B · サイバーセキュリティ の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user reversecore -- uvx reversecore-mcpReversecore MCP が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Reversecore MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Reversecore MCP を使っていると言うか、回答に Reversecore MCP のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Reversecore MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Reversecore MCP を使っていると言うか、回答に Reversecore MCP のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Reversecore MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Reversecore MCP を使っていると言うか、回答に Reversecore MCP のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
JSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add --scope user reversecore -- uvx reversecore-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"reversecore": {
"command": "uvx",
"args": [
"reversecore-mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"reversecore": {
"command": "uvx",
"args": [
"reversecore-mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"reversecore": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"reversecore-mcp"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月13日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント sjkim1127 で確認済みです
コードの最終更新:昨日
MITを使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は昨日、最新バージョン(3.1.0)がレジストリに届いたのは3 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv), Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Robin: AI-Powered Dark Web OSINT, HOL Guard, SonarQube MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Dark web OSINT over Tor: search onion engines, scrape pages, report with your own model.
Local-first AI agent security evidence and approval workflows through HOL Guard's stdio MCP server.
Analyze code quality and security with SonarQube Server or Cloud directly in AI assistants.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
AI-Powered Reverse Engineering & Security Analysis via Model Context Protocol
*An MCP server that gives AI assistants like Claude and Cursor the ability to perform reverse engineering, malware analysis, vulnerability research, digital forensics, and source code auditing through natural language.*
Reversecore MCP is a Model Context Protocol server that wraps 179 analysis tools into a single interface that AI assistants can call through natural language.
Instead of learning the command-line syntax for a dozen different tools, you describe what you want:
"Decompile the main function of this malware sample, extract all network IOCs,
map the behavior to MITRE ATT&CK, and generate a triage report."
The AI assistant breaks this into tool calls:
r2_decompile("sample.exe", "main")
→ extract_iocs("sample.exe") → add_mitre_technique(technique_id="T1071.001", ...) → create_analysis_report(template_type="quick_triage")
Each tool returns a structured ToolResult (either ToolSuccess or ToolError) with typed data that the AI can reason about, chain into follow-up queries, or render for the user.
| Domain | What you can do |
|---|---|
| Static analysis | Disassembly, decompilation (r2ghidra), binary parsing (LIEF), packer detection (DIE), capability detection (CAPA), string extraction, firmware scanning (binwalk) |
| Dynamic & symbolic | ESIL emulation, angr symbolic execution, taint analysis, fuzzing harness generation |
| Malware analysis | IOC extraction, YARA scanning, dormant backdoor detection, adaptive vaccine generation, autonomous vulnerability hunting |
| Vulnerability research | Dangerous API detection, ROP gadget discovery, heap exploit analysis, crash triage, PoC generation |
| Digital forensics | Memory forensics (Volatility3), PCAP analysis (Scapy), disk forensics (Sleuth Kit), artifact correlation |
| Source code audit | Python AST scanning, C/C++ regex pattern scanning |
| Reporting | Session-based reports with MITRE ATT&CK mapping, SIGMA rule generation, VEX reports, email delivery |
AI Client (Claude / Cursor / any MCP-compatible client)
│ MCP Protocol (stdio or HTTP/SSE) ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ FastMCP 3.4.11 Server │ │ 179 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) │ └──────────────────────────────────────────────────────┘
The server supports Python 3.10–3.12. The optional angr symbolic execution engine is installed on Python 3.12 and newer, where a secure compatible release is available; Python 3.10 and 3.11 installs omit angr.
The reversecore_mcp/core/ directory contains the shared infrastructure that all tools build on:
| Module | Purpose |
|---|---|
config.py | Pydantic BaseSettings with 34+ environment variables |
security.py | Input sanitization, command argument validation |
validators.py | File and binary path validation with TOCTOU mitigation, symlink resolution |
r2_pool.py | Thread-safe Radare2 connection pool with configurable size |
r2_helpers.py | Structured Radare2 output parsing |
metrics.py | Per-tool execution times, call counts, error rates, cache statistics |
memory.py | Async SQLite-backed AI memory store for persisting analysis findings across sessions |
mitre_mapper.py | MITRE ATT&CK technique ID mapping engine |
evidence.py | Evidence classification system: OBSERVED, INFERRED, POSSIBLE |
resilience.py | Retry, circuit-breaker, and timeout decorator patterns |
task_queue.py | Background task queue via Redis + arq |
extension_registry.py | Plugin registration and lifecycle management |
arch_registry.py | Multi-architecture mapping (x86, x86_64, ARM32, ARM64, MIPS, RISC-V, PPC → r2 arch/bits/registers) |
result_cache.py | SHA256-based tool result caching decorator (@cache_tool_result) |
analysis_cache.py | Multi-level decompilation cache (L1: Redis, L2: SQLite) |
result.py | ToolSuccess / ToolError Pydantic models |
exceptions.py | 17 exception classes with RCMCP-E* error codes |
decorators.py | @log_execution, @track_metrics |
error_handling.py | @handle_tool_errors decorator |
error_formatting.py | Structured error response formatting |
execution.py | Safe subprocess execution with timeout and output limits |
command_spec.py | Command specification for subprocess calls |
loader.py | Dynamic tool module loader |
plugin.py | Plugin base class |
extension.py | Extension base class |
container.py | Container/sandbox execution support |
audit.py | Audit logging |
binary_cache.py | Binary file caching |
json_utils.py | JSON serialization via orjson (3-5x faster than stdlib json) |
logging_config.py | Loguru-based structured logging |
report_generator.py | Report rendering engine (Markdown, PDF via xhtml2pdf) |
resource_manager.py | MCP resource lifecycle management |
sast/python_ast_scanner.py | Python AST-based vulnerability scanner |
sast/regex_scanner.py | C/C++ regex-based vulnerability scanner |
sast/rule_manager.py | SAST rule loading and management |
📖 [Authoritative Tool Catalog & Parameter Reference (151 Tools)](docs/TOOLS.md)
📊 [Tool Profile Footprint & Context Benchmark Matrix](docs/benchmarks/profile_footprint.md)
Every tool returns a structured ToolResult — either a ToolSuccess with typed data or a ToolError with an RCMCP-E* error code. Tools are organized into 11 domain plugins across 5 modular execution profiles (full, static, malware, forensics, vuln-research):
| Profile | Registered Tools | Schema Size | LLM Context Saving vs Full | Recommended Domain |
|---|---|---|---|---|
full | 153 | 116.8 KB | Baseline (0%) | Complete enterprise reverse engineering suite |
vuln-research | 105 | 73.3 KB | -37.2% (~10,800 tokens) | Fuzzing, ASan crash triage, CVE hunting, exploit research |
static | 99 | 67.7 KB | -42.0% (~12,200 tokens) | Disassembly, decompilation (r2ghidra), LIEF, static triage |
malware | 67 | 62.8 KB | -46.2% (~13,500 tokens) | Threat triage, YARA scanning, deobfuscation, anti-analysis |
forensics | 57 | 37.0 KB | -68.4% (~19,500 tokens) | Memory forensics (Volatility3), network PCAP (Scapy), disk |
| # | Tool | Backend | Description |
|---|---|---|---|
| 1 | run_strings | strings CLI | ASCII/Unicode string extraction with configurable min-length |
| 2 | run_binwalk | Binwalk | Firmware deep-scan for embedded signatures and filesystems |
| 3 | run_binwalk_extract | Binwalk | Extract embedded files discovered by binwalk |
| 4 | parse_binary_with_lief | LIEF | Full PE/ELF/Mach-O header, section, import/export, TLS parsing |
| 5 | detect_packer | DIE | Quick packer/compiler detection |
| 6 | detect_packer_deep | DIE (diec) | Deep packer/protector analysis via Detect It Easy |
| 7 | run_capa | CAPA (Mandiant FLARE) | Capability detection — "encrypts data", "creates persistence", etc. |
| 8 | run_capa_quick | CAPA | Quick capability scan with a rule subset |
| 9 | generate_signature | Radare2 | Generate binary signatures for identification |
| 10 | generate_yara_rule | Radare2 + YARA | Generate YARA detection rules from binary patterns |
| 11 | generate_advanced_yara_rule | Radare2 + YARA | Advanced YARA rules with behavioral indicators |
| 12 | scan_for_versions | LIEF + strings | Scan binary for embedded version strings |
| 13 | extract_rtti_info | Radare2 | Extract C++ RTTI (Run-Time Type Information) |
| 14 | diff_binaries | Radare2 | Semantic binary diff between two file versions |
| 15 | analyze_variant_changes | Radare2 | Analyze changes between binary variants |
| 16 | match_libraries | Radare2 | Identify statically linked libraries by function fingerprint |
| 17 | patch_diff_1day | Radare2 + heuristics | Automated patch diff analysis for 1-day vulnerability research |
| 18 | analyze_patch_diff_auto | Radare2 + inference | Automated patch vulnerability inference |
| 19 | emulate_binary | Radare2 ESIL | Register/memory-traced code emulation |
| 20 | generate_fuzzing_harness | Qiling + AFL++ | G