JADX MCP 原理与使用部署

本文作者：杉木@涂鸦智能安全实验室

本文档汇总 JADX-AI-MCP 的架构原理、部署方式及在 Cursor/Claude 中的使用要点，便于后续复现与扩展。

一、JADX-AI-MCP 是什么

JADX-AI-MCP （zinja-coder/jadx-ai-mcp）由两部分组成：

JADX-AI-MCP 插件（Java）：安装在 JADX-GUI 内，在 GUI 进程里启动 HTTP 服务，暴露当前工程的类、方法、资源、Manifest 等接口。
JADX MCP Server（Python）：独立进程，通过 FastMCP 暴露一组 MCP 工具，内部通过 HTTP 请求与 JADX 插件通信；供支持 MCP 的 LLM 客户端（如 Cursor、Claude Desktop）调用。

核心价值：

在 IDE/对话中直接"问"当前在 JADX 里打开的 APK：获取当前选中类、搜索类/方法、读 AndroidManifest、做 SAST、查引用（xrefs）等。
可结合 AI 做漏洞分析、加固识别、代码解读与重命名建议。

二、架构与原理

2.1 整体架构

复制代码

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  MCP 客户端（Cursor / Claude Desktop / LM Studio 等）            │
│  - 通过 stdio 与 MCP Server 通信                                  │
│  - 展示"工具"列表并调用（如 get_android_manifest, get_all_classes）│
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                              │ MCP 协议 (stdio)
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  JADX MCP Server（jadx_mcp_server.py，Python）                    │
│  - 使用 FastMCP 暴露工具（class/search/resource/refactor/debug...） │
│  - 每个工具内部通过 HTTP 请求转发到 JADX 插件                     │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                              │ HTTP (默认 http://127.0.0.1:8650/)
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  JADX-AI-MCP 插件（Java，运行在 JADX-GUI 进程内）                 │
│  - 在 JADX-GUI 内启动 HTTP 服务（默认 8650）                      │
│  - 提供 REST 接口：/current-class, /class-source, /manifest...      │
│  - 直接调用 JADX API 获取当前工程、选中内容、反编译结果等         │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  JADX-GUI 当前打开的项目（APK/AAR 等）                             │
│  - 反编译后的类、方法、资源、AndroidManifest 等                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

要点：

JADX 端：只负责"当前在 GUI 里打开的项目"；插件不实现反编译逻辑，只把 JADX 已有能力通过 HTTP 暴露出去。
桥接端：Python MCP Server 不做逆向逻辑，只做"协议转换"：MCP 工具调用 → HTTP 请求 → JADX 插件 → JADX API。
客户端：用户或 AI 在 Cursor 等环境中调用 MCP 工具，等价于对当前打开的 JADX 工程执行对应操作。

2.2 协议与传输

MCP：Model Context Protocol，定义"工具"的命名、参数与返回格式；客户端通过 JSON-RPC 调用这些工具。
JADX 插件 ↔ MCP Server ：HTTP，默认 http://127.0.0.1:8650，端口可在 JADX 插件设置中修改，MCP Server 通过 -jadx-port 与之对齐。
MCP Server 启动方式 ：通常由 Cursor 等客户端通过配置的 command + args 以 stdio 方式启动（如 uv run jadx_mcp_server.py），与客户端通过标准输入/输出交换 MCP 消息。

2.3 数据流简述

用户或 AI 在 Cursor 中发起请求（如"分析当前工程的加固"）。
Cursor 将请求转为对 MCP 工具的调用（如 get_android_manifest、get_main_application_classes_names）。
JADX MCP Server 收到调用后，向本机 JADX 插件的 HTTP 端口发起请求。
插件在 JADX 进程内查询当前工程并返回数据。
MCP Server 将结果通过 MCP 协议返回给 Cursor，由 AI 或用户继续分析。

前提：JADX-GUI 已启动并打开了目标 APK/AAR，插件才会在 GUI 内启动 HTTP 服务；否则 MCP 工具会报连接失败或超时。

三、项目结构（本机部署参考）

以 JADX 安装根目录为例（如 jadx-1.5.3/），与 MCP 相关的结构如下：

复制代码

jadx-1.5.3/
├── bin/
│   ├── jadx              # 命令行反编译
│   └── jadx-gui          # GUI（加载插件后可被 MCP 使用）
├── lib/
│   └── jadx-*-all.jar    # JADX 主程序
├── jadx-ai-mcp-6.2.0.jar # 插件 JAR（需通过 jadx plugins 安装）
├── jadx-mcp-server/      # Python MCP 服务端
│   ├── jadx_mcp_server.py
│   ├── requirements.txt
│   └── src/
│       ├── banner.py
│       ├── PaginationUtils.py
│       └── server/
│           ├── config.py           # JADX 端口、健康检查
│           └── tools/
│               ├── class_tools.py  # 类/方法/字段、当前选中、smali
│               ├── search_tools.py # 按名称/关键字搜索
│               ├── resource_tools.py # Manifest、strings、资源
│               ├── refactor_tools.py # 重命名类/方法/字段/包/变量
│               ├── debug_tools.py  # 调试栈帧、线程、变量
│               └── xrefs_tools.py  # 类/方法/字段引用
├── .mcp.json             # 供 Cursor 等引用的 MCP 配置示例
└── JADX_MCP_配置说明.md  # 简要配置说明

插件：需用 jadx plugins --install-jar jadx-ai-mcp-*.jar 安装到当前 JADX，或通过 GUI 插件管理安装。
MCP Server ：独立于 JADX，仅需 Python 3.10+ 与 uv（或 pip）安装依赖；通过 uv run jadx_mcp_server.py 启动。

四、部署方式

4.1 前置依赖

JADX ：1.5.x 或兼容版本，需支持 jadx plugins 命令。
Java：11+（JADX 要求）。
Python：3.10+（MCP Server）。
uv ：推荐用于运行 MCP Server（pip 也可，需自行安装 requirements.txt）。

4.2 安装 JADX 插件

从 Releases 下载：

jadx-ai-mcp-<version>.jar
jadx-mcp-server-<version>.zip（解压得到 jadx-mcp-server/）

在 JADX 安装目录下执行（或将路径改为实际 jar 路径）：

bash 复制代码

./bin/jadx plugins --install-jar /path/to/jadx-ai-mcp-6.2.0.jar

成功后会提示类似：Plugin installed: jadx-ai-mcp:null。也可通过 JADX-GUI 的插件管理界面安装该 jar。

4.3 部署 MCP Server

解压 jadx-mcp-server-*.zip 到任意目录（如 JADX 同级的 jadx-mcp-server/）。
进入目录，使用 uv 运行（推荐）：首次运行会自动拉取依赖（fastmcp、httpx 等）。若用 pip：pip install -r requirements.txt 后执行 python jadx_mcp_server.py。
bash 复制代码
```
cd jadx-mcp-server
uv run jadx_mcp_server.py
```
若 JADX 插件改用非默认端口，需加参数：
bash 复制代码
```
uv run jadx_mcp_server.py --jadx-port 8652
```

4.4 配置 Cursor（或其它 MCP 客户端）

在 Cursor 中添加 MCP Server：

方式一：Settings → MCP → Add new MCP server，按界面填写。
方式二 ：直接编辑 ~/.cursor/mcp.json（或项目级配置），增加一个 server 条目。

推荐配置（按实际路径修改）：

json 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "jadx-mcp-server": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/jadx-mcp-server",
        "run",
        "jadx_mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

command：本机 uv 可执行文件路径（如 /Users/xxx/.local/bin/uv）。
args 中的 -directory：必须是 jadx-mcp-server 所在目录的绝对路径。
若插件端口非 8650，在 args 末尾追加："--jadx-port", "8652"。

保存后重启 Cursor 或重新加载 MCP，使配置生效。

4.5 可选：HTTP 模式

若需通过 HTTP 暴露 MCP（例如给非 stdio 客户端用）：

bash 复制代码

uv run jadx_mcp_server.py --http
# 或指定端口
uv run jadx_mcp_server.py --http --port 9999

此时与 Cursor 的 stdio 配置不同，需按客户端文档配置连接方式。

五、使用方式与注意事项

5.1 使用顺序

先启动 JADX-GUI 并打开工程 运行 jadx-gui，打开目标 APK/AAR。插件会在 GUI 内启动 HTTP 服务（默认 8650），可在插件设置中查看或修改端口。
再在 Cursor 中使用在对话中请求"用 JADX MCP 获取 Manifest""列出所有类""分析加固"等；若 Cursor 已正确加载 jadx-mcp-server，AI 会调用相应 MCP 工具并基于返回结果分析。

5.2 MCP 工具是否对当前对话可用

配置：在 Cursor 里配置了 jadx-mcp-server，只表示 Cursor 会启动该 Server 并尝试注入其工具。
可见性：某次对话中 AI 是否"能看到"并调用 JADX 的 MCP 工具，由 Cursor 的 MCP 注入逻辑决定；若当前对话未注入，AI 无法主动"连接"或调用这些工具。
建议：若一次对话中无法使用 JADX 工具，可尝试新开对话或检查 Cursor MCP 状态；亦可采用"从 JADX 导出工程到磁盘"，由 AI 基于导出目录做静态分析"作为补充方案。

5.3 常用 MCP 工具示例（v6.x）

类别	工具示例
类/代码	`fetch_current_class`, `get_class_source`, `get_all_classes`, `get_methods_of_class`, `get_smali_of_class`
搜索	`search_method_by_name`, `search_classes_by_keyword`, `get_method_by_name`
资源	`get_android_manifest`, `get_strings`, `get_all_resource_file_names`, `get_resource_file`
主应用	`get_main_activity_class`, `get_main_application_classes_names`, `get_main_application_classes_code`
重命名	`rename_class`, `rename_method`, `rename_field`, `rename_package`, `rename_variable`
引用	`xrefs_to_class`, `xrefs_to_method`, `xrefs_to_field`
调试	`debug_get_stack_frames`, `debug_get_threads`, `debug_get_variables`

更多工具与参数见官方 README。

六、小结

原理：JADX 插件在 GUI 内提供 HTTP API，Python MCP Server 用 FastMCP 暴露为 MCP 工具并转发请求到插件，从而让 Cursor 等客户端能对"当前在 JADX 中打开的项目"做查询与分析。
部署：安装插件到 JADX → 解压并配置 jadx-mcp-server（uv run）→ 在 Cursor 的 MCP 配置中填写 command/args（及可选 jadx-port）。
使用：先打开 JADX-GUI 并加载 APK，再在 Cursor 中通过自然语言或显式工具调用进行分析；若当前对话未注入 MCP 工具，可换新对话或改用导出工程目录做分析。

参考

项目与文档：zinja-coder/jadx-ai-mcp
在线文档：jadx-ai-mcp.readthedocs.io
JADX 本体：skylot/jadx

与GhidraMCP同样的情况，cursor甚至无法连上jadx的mcp服务，cladue可以直接连上进行分析；

后续使用更新，不知道是不是插件的问题，服务重启后，就很难连上jadx的mcp服务，建议还是通过jadx把项目导出来，然后导入到cursor或者其他代码编辑器，然后再通过调用插件的方式来分析，这样简单点。

漏洞悬赏计划：涂鸦智能安全响应中心（https://src.tuya.com）欢迎白帽子来探索。