Every App Is Open Source

Name: Every App Is Open Source
Author: thomasisalwayslate

제작자: thomasisalwayslate버전 0.2.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.thomasisalwayslate/every-app-is-open-source

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Native reverse engineering with Ghidra and evidence on Apple Silicon macOS. Setup required.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: EAOS_RUNTIME_DIR

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "every-app-is-open-source": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "every-app-is-open-source",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "EAOS_RUNTIME_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add every-app-is-open-source --env EAOS_RUNTIME_DIR=your-value -- uvx every-app-is-open-source mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "every-app-is-open-source": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "every-app-is-open-source",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "EAOS_RUNTIME_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "every-app-is-open-source": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "every-app-is-open-source",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "EAOS_RUNTIME_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

EAOS_RUNTIME_DIR env
Optional custom Java/Ghidra directory. Use the same value when running eaos setup.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 thomasisalwayslate 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32700개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32700개 중 73%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32700개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Every App Is Open Source, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.0)은 14일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Agent Data Tools: Utilities

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트

설치

Agent Data Tools: Utilities

제작자: Nutshell2000

103 tools: JSON repair, CSV, hashes, cron, dates, units, validators. 25 free calls.

클라우드에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Every App Is Open Source

Give your AI agent a compiled program, and it works out how it's built. Ghidra does the decompiling. This is the agent's side of it: a small set of MCP tools, short answers by default, and evidence you can trace back to the binary.

The name is a provocation, not a license. Seeing how an app works doesn't give you the right to copy it. Read the disclaimer.

What it looks like

An agent connected only to EAOS was given a small compiled program and asked what quote(6) returns. These are its actual tool calls:

Tool call	What came back
`search {"kind":"functions","pattern":"quote"}`	`_quote` at `0x100000460`
`inspect {"addresses":["100000460"],"mode":"all"}`	Assembly and decompiled code, saved as evidence `fe8589bb…`
`read_evidence {"id":"fe8589bb…"}`	The saved evidence, hash-checked

Its answer: 45. Below 4 the function returns 19, otherwise 7*n + 3, citing the address and the evidence ID.

This is one recorded session on version 0.1.1 with an already-analyzed cache, not a benchmark. The full transcript has every call and its limits.

How it compares

I've compared it with REA and GhidraMCP on three modified programs, with the same model and questions for each tool. The results depend on the target, and EAOS doesn't win every time:

Target	EAOS version	vs GhidraMCP	vs REA
Modified Doom	0.1.0	16% cheaper, 17% faster; all 18/18 correct	36% cheaper, 27% faster; all 18/18 correct
Modified Ollama	0.1.4	28% more expensive, 23% slower; GhidraMCP missed 3 of 195 cases	14% cheaper, 17% faster; both 195/195
Modified Ollama, round 2	0.1.5	6% cheaper, similar time	25% cheaper, similar time

Costs are API-equivalent model costs; timings exclude initial analysis. Each row is three runs per tool, so these are descriptive results, not a general ranking. In round 2 the other tools' missed cases were mostly header order and incomplete error text, not wrong behavior. The modified programs and answer keys are private so the tests can't be spoiled. That means you can read every run summary, scoring review and protocol, but you can't replay these exact comparisons yourself. Every number, loss and limitation is in BENCHMARKS.md.

Get your first result

These instructions target 0.2.0. Before publication, use the reviewed local wheel path in place of the package requirement.

You need an Apple Silicon Mac, uv and Apple's Command Line Tools (xcode-select --install). Windows, Linux and Intel Macs aren't supported yet.

1. Install. This downloads checksum-pinned Java and Ghidra (about 770 MB) and builds Ghidra's Apple Silicon decompiler, which the official download doesn't include:

uvx --python 3.13 --from every-app-is-open-source==0.2.0 eaos setup

Everything goes into ~/Library/Application Support/Every App Is Open Source/. It doesn't touch your shell profile, your system Java or your agent's settings. Versions, sizes, troubleshooting and uninstall are in SETUP.md.

2. Build a tiny test program and analyze it:

mkdir -p /tmp/eaos-example

cat > /tmp/eaos-example/example.c <<'C' #include attribute((noinline)) int quote(int n) { return n < 4 ? 19 : n * 7 + 3; } int main(int argc, char **argv) { puts("eaos fixture anchor"); return quote(argc); } C clang -O0 /tmp/eaos-example/example.c -o /tmp/eaos-example/example uvx --python 3.13 --from every-app-is-open-source==0.2.0 eaos call /tmp/eaos-example/example open_program

You should see classification: computed, an ARM64 language, a SHA-256 and an evidence ID.

3. Connect your agent. For Claude Code:

claude mcp add --transport stdio --scope local eaos -- uvx --python 3.13 --from every-app-is-open-source==0.2.0 eaos mcp /tmp/eaos-example/example

Codex and other MCP clients are in CLIENTS.md.

4. Ask:

Find the quote function. What does quote(6) return? Explain both branches and cite the function address and saved evidence.

The correct answer is 45. This checks that your setup works; it doesn't prove the agent will understand any app. Addresses depend on the compiler, so yours will differ from the example above.

For a standalone program, use the same eaos mcp /absolute/path/to/program command. For an application directory, select its root with an explicit external workspace:

uvx --python 3.13 --from every-app-is-open-source==0.2.0 eaos mcp /Applications/Example.app --workspace /absolute/path/outside-bundles/eaos-workspace

Ask the agent to inventory the root, select one native component by its returned ID, then inspect that component. Full native analysis remains the default; quick mode is opt-in. Individual executable paths inside bundles are still refused; copy the executable out for standalone analysis. For big standalone programs, terminal pre-analysis can finish before you connect your agent.

The tools

I started with seven tools based on the calls agents made across 24 earlier test runs. Native-file sessions now expose eight, including bounded static call traversal. Application-directory sessions expose eleven, adding inventory, explicit component selection and bounded JavaScript inspection.

Tool	What it does
`open_program`	What the program is: architecture, memory layout, analysis status
`search`	Find text inside the program and where it's used, or find functions
`inspect`	Decompiled code, raw instructions, callers and callees
`read_memory`	Read static memory or Go string tables, with provenance
`calculate`	Safe arithmetic and byte decoding, so the agent doesn't do math in its head
`decode_swift_string`	Recover text hidden inside Swift code on Apple platforms
`read_evidence`	Pull up the full saved evidence behind any reply, hash-checked
`trace_calls`	Follow bounded static caller/callee relationships, retaining indirect edges and cutoffs as unresolved

Application-directory sessions also expose:

Tool	What it does
`inventory_application`	Inventory a selected root and supported ASAR members, with explicit gaps and budgets
`select_component`	Capture and select one inventoried native component outside the original bundle
`inspect_javascript`	Inspect captured JavaScript source; development profiles add focused preload/module inspection and bounded evidence relationships

0.2.0 extends the initial JavaScript/ASAR inspection from 0.1.9, which was limited to 1 MiB of source.

The 0.2.0 source profiles accept coherent JavaScript captures up to 8 MiB, with explicit bounded syntax-index continuation and fixed result pages. Focus one observed preload API, inspect one selected module or its surrounding loader skeleton, then compose selected saved evidence into a compact source relationship pack. Every candidate retains its component, source, table and evidence identity; unknown bindings remain explicit. Python parser dependencies come with the package; no JavaScript or application is executed.

On official Electron Fiddle 0.39.0, the recorded development check inspected its large bundles and produced 60 selected source nodes, six conditional module-lookup candidates and three preserved narrow preload relationships. It established no complete main-process IPC edge: dynamic factory replacement, loader/interop identity, inherited dispatch and process context remain unresolved. These are local static checks, not a comparative benchmark or a test of reliable agent answers. A separate bounded Ghostty trace still did not establish the complete Swift/C/Zig reload chain. Full Electron support, reconstructed applications and REA parity are not established.

Native traversal also retains available names for unprepared quick-mode candidates. That does not prepare their instruction bodies or establish missing relationships. Full native analysis remains the default.

The exact inputs, outputs and limits of each one are in the tool contract.

Every tool result says what it is

Each tool result is labelled:

fact: read straight from the captured binary or source
computed: worked out from it, like decompiled code or a decoded string
guess: an inference that hasn't been verified

Decompiled code is computed, not the original source. Successful analysis results include saved evidence you can pull up with read_evidence. Status responses and errors don't include evidence IDs; a tool failure makes no analysis claim.

These labels describe the tool results, not your agent's final answer. An agent can still misread correctly labelled evidence. The labels and evidence IDs let you check a conclusion; they don't certify it.

Analyze once, reuse it

Ghidra's analysis is slow, so each standalone program gets its own eaos-analysis/ / folder right next to it, with the analyzed project and evidence. Reopening a compatible current-version profile reuses it; different engine, architecture or analysis profiles can require fresh analysis. Application-directory captures and native caches go into the explicit external workspace. Projects made before 0.1.7 are kept but not reused: 0.1.7 analyzes the program again in its new cache format.

Each session works on a read-only copy of the exact bytes it hashed, so changing the original file doesn't affect a session that's already open. If a cached project doesn't match the program's hash, it stops instead of guessing, and it never deletes old evidence.

One Ghidra quirk: it won't create proje

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Every App Is Open Source

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Agent Data Tools: Utilities

제작자의 README

Every App Is Open Source

What it looks like

How it compares

Get your first result

The tools

Every tool result says what it is

Analyze once, reuse it