Ekosistem Model Context Protocol (MCP) berkembang pesat, dengan alat seperti GhidraMCP yang memungkinkan model AI berinteraksi secara mandiri dengan platform analisis perangkat lunak yang kompleks. Seperti yang terungkap dalam diskusi komunitas baru-baru ini, ketersediaan klien dan server MCP semakin bertambah, menciptakan kemungkinan baru untuk rekayasa balik berbantuan AI.
GhidraMCP Membawa Rekayasa Balik Mandiri ke LLM
GhidraMCP berfungsi sebagai server MCP yang mengekspos kemampuan rekayasa balik Ghidra yang kuat kepada Model Bahasa Besar (Large Language Models). Alat ini memungkinkan sistem AI untuk mendecompile dan menganalisis file biner, secara otomatis mengganti nama metode dan data, serta mencantumkan metode, kelas, impor, dan ekspor—semuanya tanpa intervensi manusia langsung. Integrasi ini merupakan kemajuan signifikan dalam bagaimana AI dapat membantu tugas analisis perangkat lunak yang kompleks, terutama dalam konteks keamanan siber di mana pemahaman malware dan file biner lainnya sangat penting.
Saya menggunakan LLM untuk mendecompile bytecode sepanjang waktu.
Klien MCP yang Disebutkan dalam Diskusi
- Claude Desktop
- 5ire
- OpenAI Agents SDK
- Solace Agent Mesh (SAM)
- Block's Goose
- Cursor
- ChatGPT Desktop (segera hadir)
- Cloudflare AI Playground
Fitur GhidraMCP
- Mendecompile dan menganalisis binary dalam Ghidra
- Secara otomatis mengganti nama metode dan data
- Menampilkan daftar metode, kelas, impor, dan ekspor
Ekosistem Klien MCP yang Berkembang
Komunitas telah mengidentifikasi beberapa klien MCP yang dapat berinteraksi dengan alat seperti GhidraMCP. Claude Desktop mungkin adalah implementasi yang paling terkenal, tetapi alternatif lain muncul dengan cepat. 5ire menawarkan pendekatan yang model-agnostik, sementara OpenAI baru-baru ini mengumumkan dukungan MCP di Agents SDK mereka. Pilihan lain termasuk Solace Agent Mesh (SAM), yang menyediakan akses jarak jauh melalui integrasi Slack, alat open-source Block bernama Goose, dan Cursor. Proliferasi klien ini menunjukkan minat industri yang berkembang terhadap MCP sebagai standar untuk interaksi alat AI.
Benchmarking Tetap Menjadi Tantangan
Meskipun antusiasme untuk rekayasa balik berbasis AI, komunitas mengungkapkan pengalaman yang beragam mengenai efektivitasnya. Sementara beberapa pengguna melaporkan analisis kode kompleks yang berhasil, seperti fungsi grafis dari game PlayStation 2, yang lain mencatat keterbatasan dalam teknologi ini. Kurangnya benchmark standar membuat sulit untuk mengevaluasi kinerja alat-alat ini secara objektif. Beberapa anggota komunitas menyarankan bahwa benchmark ideal akan melibatkan perbandingan hasil rekayasa balik yang dihasilkan AI dengan kode sumber asli, meskipun pendekatan ini memiliki tantangannya sendiri.
Kemampuan MCP Jarak Jauh Mulai Muncul
Titik diskusi yang signifikan berpusat pada fungsionalitas MCP jarak jauh. Sementara banyak implementasi saat ini berfokus pada eksekusi lokal, layanan seperti AI Playground dari Cloudflare mulai menawarkan kemampuan MCP jarak jauh. Anggota komunitas juga mencatat bahwa server proxy dapat memungkinkan eksekusi jarak jauh dari server MCP, yang berpotensi memperluas aksesibilitas. Perkembangan ini dapat mendemokratisasi akses ke alat rekayasa balik yang kuat yang secara tradisional membutuhkan sumber daya komputasi lokal yang signifikan.
Evolusi cepat dari ekosistem MCP menunjukkan bahwa kita sedang menyaksikan tahap awal dari pergeseran fundamental dalam bagaimana AI berinteraksi dengan alat perangkat lunak khusus. Seiring semakin banyak klien dan server yang tersedia, dan seiring protokol itu sendiri matang, kita mungkin akan melihat rekayasa balik berbantuan AI yang semakin canggih menjadi praktik standar dalam alur kerja keamanan siber dan pengembangan perangkat lunak.
Referensi: GhidraMCP