ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Reversecore MCP

โดย sjkim1127รุ่น 3.0.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sjkim1127/reversecore-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Security-first MCP server for reverse engineering, malware analysis, forensics, and SAST.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ความปลอดภัยไซเบอร์

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "reversecore": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "reversecore-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add reversecore -- uvx reversecore-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "reversecore": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "reversecore-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "reversecore": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "reversecore-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sjkim1127 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ความปลอดภัยไซเบอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1003 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 50% ของอีก 1003 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1003 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Reversecore MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.0.5) เข้า registry 42 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv), Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Draugr, Harbor, Microsoft Windows Security Updates (MSRC CVRF) — buy per-query in-session (msrc…

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Draugr

Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.

โดย draugr-devยังใหม่มากอัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง✓ draugr.dev

Harbor

Read-only access to Harbor: projects, artifacts, vulnerabilities, robots, replication, agent skills.

โดย oreondevยังใหม่มากอัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Reversecore MCP

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.*



Table of Contents

  • What is Reversecore MCP?
  • Architecture
  • Tool Catalog (179 Tools)
  • Guided Analysis Prompts (22 Modes)
  • MCP Resources (11 URIs)
  • Quick Start
  • Connect to Your AI Client
  • Configuration
  • Security Model
  • Development
  • CI/CD Pipeline
  • Docker Build Architecture
  • System Requirements
  • Project Structure
  • Error Handling
  • Adding New Tools
  • Contributing
  • Documentation
  • License

What is Reversecore MCP?

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.

What it covers
DomainWhat you can do
Static analysisDisassembly, decompilation (r2ghidra), binary parsing (LIEF), packer detection (DIE), capability detection (CAPA), string extraction, firmware scanning (binwalk)
Dynamic & symbolicESIL emulation, angr symbolic execution, taint analysis, fuzzing harness generation
Malware analysisIOC extraction, YARA scanning, dormant backdoor detection, adaptive vaccine generation, autonomous vulnerability hunting
Vulnerability researchDangerous API detection, ROP gadget discovery, heap exploit analysis, crash triage, PoC generation
Digital forensicsMemory forensics (Volatility3), PCAP analysis (Scapy), disk forensics (Sleuth Kit), artifact correlation
Source code auditPython AST scanning, C/C++ regex pattern scanning
ReportingSession-based reports with MITRE ATT&CK mapping, SIGMA rule generation, VEX reports, email delivery

Architecture

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.

Core Infrastructure (37 modules)

The reversecore_mcp/core/ directory contains the shared infrastructure that all tools build on:

ModulePurpose
config.pyPydantic BaseSettings with 34+ environment variables
security.pyInput sanitization, command argument validation
validators.pyFile and binary path validation with TOCTOU mitigation, symlink resolution
r2_pool.pyThread-safe Radare2 connection pool with configurable size
r2_helpers.pyStructured Radare2 output parsing
metrics.pyPer-tool execution times, call counts, error rates, cache statistics
memory.pyAsync SQLite-backed AI memory store for persisting analysis findings across sessions
mitre_mapper.pyMITRE ATT&CK technique ID mapping engine
evidence.pyEvidence classification system: OBSERVED, INFERRED, POSSIBLE
resilience.pyRetry, circuit-breaker, and timeout decorator patterns
task_queue.pyBackground task queue via Redis + arq
extension_registry.pyPlugin registration and lifecycle management
arch_registry.pyMulti-architecture mapping (x86, x86_64, ARM32, ARM64, MIPS, RISC-V, PPC → r2 arch/bits/registers)
result_cache.pySHA256-based tool result caching decorator (@cache_tool_result)
analysis_cache.pyMulti-level decompilation cache (L1: Redis, L2: SQLite)
result.pyToolSuccess / ToolError Pydantic models
exceptions.py17 exception classes with RCMCP-E* error codes
decorators.py@log_execution, @track_metrics
error_handling.py@handle_tool_errors decorator
error_formatting.pyStructured error response formatting
execution.pySafe subprocess execution with timeout and output limits
command_spec.pyCommand specification for subprocess calls
loader.pyDynamic tool module loader
plugin.pyPlugin base class
extension.pyExtension base class
container.pyContainer/sandbox execution support
audit.pyAudit logging
binary_cache.pyBinary file caching
json_utils.pyJSON serialization via orjson (3-5x faster than stdlib json)
logging_config.pyLoguru-based structured logging
report_generator.pyReport rendering engine (Markdown, PDF via xhtml2pdf)
resource_manager.pyMCP resource lifecycle management
sast/python_ast_scanner.pyPython AST-based vulnerability scanner
sast/regex_scanner.pyC/C++ regex-based vulnerability scanner
sast/rule_manager.pySAST rule loading and management

Tool Catalog (179 Tools)

📖 [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):

ProfileRegistered ToolsSchema SizeLLM Context Saving vs FullRecommended Domain
full153116.8 KBBaseline (0%)Complete enterprise reverse engineering suite
vuln-research10573.3 KB-37.2% (~10,800 tokens)Fuzzing, ASan crash triage, CVE hunting, exploit research
static9967.7 KB-42.0% (~12,200 tokens)Disassembly, decompilation (r2ghidra), LIEF, static triage
malware6762.8 KB-46.2% (~13,500 tokens)Threat triage, YARA scanning, deobfuscation, anti-analysis
forensics5737.0 KB-68.4% (~19,500 tokens)Memory forensics (Volatility3), network PCAP (Scapy), disk

🔍 Static Analysis Plugin (24 tools)
#ToolBackendDescription
1run_stringsstrings CLIASCII/Unicode string extraction with configurable min-length
2run_binwalkBinwalkFirmware deep-scan for embedded signatures and filesystems
3run_binwalk_extractBinwalkExtract embedded files discovered by binwalk
4parse_binary_with_liefLIEFFull PE/ELF/Mach-O header, section, import/export, TLS parsing
5detect_packerDIEQuick packer/compiler detection
6detect_packer_deepDIE (diec)Deep packer/protector analysis via Detect It Easy
7run_capaCAPA (Mandiant FLARE)Capability detection — "encrypts data", "creates persistence", etc.
8run_capa_quickCAPAQuick capability scan with a rule subset
9generate_signatureRadare2Generate binary signatures for identification
10generate_yara_ruleRadare2 + YARAGenerate YARA detection rules from binary patterns
11generate_advanced_yara_ruleRadare2 + YARAAdvanced YARA rules with behavioral indicators
12scan_for_versionsLIEF + stringsScan binary for embedded version strings
13extract_rtti_infoRadare2Extract C++ RTTI (Run-Time Type Information)
14diff_binariesRadare2Semantic binary diff between two file versions
15analyze_variant_changesRadare2Analyze changes between binary variants
16match_librariesRadare2Identify statically linked libraries by function fingerprint
17patch_diff_1dayRadare2 + heuristicsAutomated patch diff analysis for 1-day vulnerability research
18analyze_patch_diff_autoRadare2 + inferenceAutomated patch vulnerability inference
19emulate_binaryRadare2 ESILRegister/memory-traced code emulation

| 20 | generate_fuzzing_harness | Qiling + AFL++ | G

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx