文章总结： JADX-AI-MCP是一个将JADX反编译工具与AI结合的插件系统，通过MCP服务器将APK的代码上下文传递给LLM客户端，支持源码理解、漏洞排查和调试辅助。项目采用三层架构，提供类检索、资源分析、重命名等工具，适用于移动安全审计和代码分析。文档包含安装配置指南和使用场景说明，强调仅用于授权测试并注意网络安全。 综合评分： 82 文章分类： 移动安全,安全工具,代码审计,逆向分析,安全开发
让 JADX 接上 AI
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攻防录
2026年5月3日 06:00 内蒙古
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JADX-AI-MCP 是一个 JADX 插件加 MCP Server 组合。它把 Android APK 的反编译上下文接给 Claude、Codex、Cherry Studio、LM Studio 等 LLM 客户端，用来做源码理解、漏洞线索排查、资源分析和调试辅助。
项目地址： https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp
文档地址： https://jadx-ai-mcp.readthedocs.io/en/latest/
该项目适合授权 APK 审计、移动安全研究和代码理解。
项目 Banner
技术原理
JADX-AI-MCP 的底层是三层结构：LLM Client、Python MCP Server、JADX GUI Plugin。
LLM 客户端不直接读取 APK 文件。它调用 MCP 工具，MCP Server 再向 JADX 插件发 HTTP 请求。插件从 JADX GUI 里读取当前类、方法、Manifest、资源文件、引用关系或调试信息，再把结果返回给 LLM。
工作链路
项目文档把系统拆成 3 层：
| 层级 | 组件 | 作用 | | — | — | — | | Presentation Tier | Claude、Cherry Studio、LM Studio、Codex 等 LLM 客户端 | 发起自然语言分析请求 | | Application Tier | Python MCP Server、FastMCP、httpx | 暴露 MCP 工具，转发请求 | | Data Tier | JADX-AI-MCP 插件、JADX Core、JADX GUI | 提供反编译后的真实上下文 |
Java 插件侧使用 Javalin 提供本地 HTTP 服务。Python Server 使用 asyncio 和 httpx.AsyncClient 处理请求。文档里还特别提到一点：访问 JADX GUI 数据时要走 Swing 的 EDT 线程，否则容易碰到并发问题。
当前 MCP 工具覆盖面比较宽：
工具分组
| 能力 | 典型工具 | 适合做什么 |
| — | — | — |
| 当前上下文 | fetch_current_class() 、get_selected_text() | 解释当前类、当前选中代码 |
| 全局检索 | get_all_classes() 、search_classes_by_keyword() | 找加密、网络、登录等关键逻辑 |
| 方法和字段 | get_method_by_name() 、get_fields_of_class() | 定位具体实现 |
| Manifest 和资源 | get_android_manifest() 、get_strings()、get_resource_file() | 看权限、组件、字符串和资源 |
| 重命名 | rename_class() 、rename_method()、rename_field() | 辅助反混淆和阅读 |
| 调试辅助 | debug_get_stack_frames() 、debug_get_threads()、debug_get_variables() | 结合调试状态解释执行流 |
| 交叉引用 | xrefs_to_class() 、xrefs_to_method()、xrefs_to_field() | 追踪类、方法、字段被谁调用 |
它和“把源码复制给 AI”最大的区别，是上下文可以来自 JADX 当前项目。分析一个大 APK 时，不用一次性塞进所有代码，而是按工具逐步读取。
项目也做了大 APK 场景的处理。文档提到，大型 APK 可能有 10000+ classes，列表接口支持 offset 和 count 分页，默认 100 条，最大 10000 条。
快速上手
1. 检查环境
文档要求 Java 11+、Python 3.10+、JADX 1.5.1+。
java -version
python --version
jadx --version
JADX 代码界面
2. 安装 JADX 插件
推荐一行命令安装：
jadx plugins --install "github:zinja-coder:jadx-ai-mcp"
3. 准备 MCP Server
Release 里需要下载两个文件：
jadx-ai-mcp-<version>.jar
jadx-mcp-server-<version>.zip
进入 jadx-mcp-server 后，可以用 uv 启动：
cd jadx-mcp-server
uv run jadx_mcp_server.py --help
4. 配置 LLM 客户端
Claude Desktop 的配置文件位置如下：
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
配置示例：
{
"mcpServers": {
"jadx-mcp-server": {
"command": "/path/to/uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/jadx-mcp-server/",
"run",
"jadx_mcp_server.py"
]
}
}
}
5. 启动并使用
在 JADX-GUI 里打开 APK，再启动 MCP Server。默认情况下，JADX 插件监听 127.0.0.1:8650，MCP Server HTTP 模式监听 127.0.0.1:8651。
uv run jadx_mcp_server.py --http
连接成功后，LLM 客户端里可以看到可用 MCP 工具：
MCP 工具列表
例如让 Claude 分析当前类：
fetch currently selected class and perform quick sast on it
SAST 示例
使用场景
APK 代码理解
任务示例： 打开一个混淆后的 APK，让 AI 解释当前类负责什么。
技术要点： 用 fetch_current_class() 获取当前类源码，再让 LLM 总结职责、识别可疑命名和外部依赖。遇到大项目时，用分页和关键词搜索逐步展开，不要一次性拉全量类。
移动安全审计
任务示例： 检查某个类是否存在硬编码密钥、明文存储、SQL 拼接、危险权限调用。
技术要点： 结合 get_android_manifest()、get_strings()、search_classes_by_keyword() 和当前类源码。AI 给出的结论只能作为线索，最终要回到代码和运行环境确认。
反混淆和重命名
任务示例： 某个包里大量类名、方法名不可读，需要先整理阅读路径。
技术要点： 先让 AI 根据上下文推断类职责，再使用 rename_class()、rename_method()、rename_field() 做可读性改名。重命名前最好保存项目状态，避免误改影响后续分析。
调试状态解释
任务示例： JADX 调试器停在某个位置，需要解释线程、变量和调用栈。
技术要点： 使用 debug_get_stack_frames()、debug_get_threads()、debug_get_variables() 把运行状态交给 LLM。适合梳理执行流，不适合直接代替人工判断漏洞可利用性。
使用注意
- 只分析自己有权测试的 APK。
- LLM 输出是审计线索，不是漏洞结论。
- 默认使用 localhost。远程绑定前先想清楚网络边界。
- README 明确提醒：
--host 0.0.0.0会让 MCP Server 以明文 HTTP 暴露给网络，且没有认证。 - 远程或 Docker 场景建议用防火墙、隔离网络或 SSH Tunnel。
- 代码、Manifest、资源和调试变量可能包含敏感信息，接入云端模型前要先做数据边界判断。
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