业务和功能介绍
这是一个桌面端的 AI 安全分析平台，简单来说，它就是一个能指挥专业安全工具干活的 AI 聊天助手。
核心业务就是通过对话的方式，辅助你完成以下四类安全分析任务：
APK 逆向：上传安卓安装包，它会在后台调用 JADX 帮你分析代码逻辑和漏洞。
主机逆向：扔进去 exe 或 elf 文件，它配合 IDA Pro 帮你分析汇编和程序行为。
流量分析：上传抓包文件（pcap），它利用 Wireshark 帮你识别异常流量和攻击特征。
文件破解：遇到加密文件或哈希，它能调用 Hashcat 帮你跑字典或掩码破解。
技术亮点： 它不仅仅是套了个 AI 的壳，而是通过 MCP协议，真正打通了 AI 模型与本地安全工具（JADX, IDA 等）的连接。AI 可以读取工具的分析结果，结合知识库，给你提供有理有据的分析报告。
核心业务就是通过对话的方式，辅助你完成以下四类安全分析任务：
APK 逆向：上传安卓安装包，它会在后台调用 JADX 帮你分析代码逻辑和漏洞。
主机逆向：扔进去 exe 或 elf 文件，它配合 IDA Pro 帮你分析汇编和程序行为。
流量分析：上传抓包文件（pcap），它利用 Wireshark 帮你识别异常流量和攻击特征。
文件破解：遇到加密文件或哈希，它能调用 Hashcat 帮你跑字典或掩码破解。
技术亮点： 它不仅仅是套了个 AI 的壳，而是通过 MCP协议，真正打通了 AI 模型与本地安全工具（JADX, IDA 等）的连接。AI 可以读取工具的分析结果，结合知识库，给你提供有理有据的分析报告。
项目实现
1. 整体架构与设计思路
本项目是一个基于 Electron + React + TypeScript 的桌面端 AI 安全分析平台。
设计思路：采用 MCP (Model Context Protocol) 协议作为核心架构，将 AI 大模型与本地安全工具解耦。主进程负责通过 spawn 管理 JADX/IDA 等工具的生命周期并暴露本地服务端口，渲染进程通过 MCP Client 动态连接这些服务，实现 AI 对本地工具的读写操作。
技术栈：
核心：Electron 35, React 19, Redux Toolkit。
AI 层：OpenAI SDK, 自研 Middleware 流式处理引擎。
数据层：LibSQL, Vector DB。
工具链：通过自定义 MCP Server 封装 JADX, IDA Pro, Wireshark。
2. 负责模块与结果
我主要负责 AI 核心交互引擎 及 MCP 工具链深度集成。
AI 中间件引擎：设计并实现了一套基于 TransformStream 的中间件系统，支持流式拦截、思考标签解析、工具调用和上下文自动压缩。
MCP 服务化封装：完成了 JADX 和 IDA Pro 的 MCP Server 适配，实现了“上传 APK -> 自动启动 JADX -> AI 自动反编译 -> 提取代码”的全自动化链路。
量化成果：
将原本需要人工操作 5-10 分钟的逆向查找流程，缩短至 30秒内 自动完成。
支持 4类专业工具 的统一接入，实现了工具调用的标准化。
在大文件分析场景下，通过上下文压缩策略，将 Token 消耗降低了 40%，显著降低了 API 成本。
本项目是一个基于 Electron + React + TypeScript 的桌面端 AI 安全分析平台。
设计思路：采用 MCP (Model Context Protocol) 协议作为核心架构，将 AI 大模型与本地安全工具解耦。主进程负责通过 spawn 管理 JADX/IDA 等工具的生命周期并暴露本地服务端口，渲染进程通过 MCP Client 动态连接这些服务，实现 AI 对本地工具的读写操作。
技术栈：
核心：Electron 35, React 19, Redux Toolkit。
AI 层：OpenAI SDK, 自研 Middleware 流式处理引擎。
数据层：LibSQL, Vector DB。
工具链：通过自定义 MCP Server 封装 JADX, IDA Pro, Wireshark。
2. 负责模块与结果
我主要负责 AI 核心交互引擎 及 MCP 工具链深度集成。
AI 中间件引擎：设计并实现了一套基于 TransformStream 的中间件系统，支持流式拦截、思考标签解析、工具调用和上下文自动压缩。
MCP 服务化封装：完成了 JADX 和 IDA Pro 的 MCP Server 适配，实现了“上传 APK -> 自动启动 JADX -> AI 自动反编译 -> 提取代码”的全自动化链路。
量化成果：
将原本需要人工操作 5-10 分钟的逆向查找流程，缩短至 30秒内 自动完成。
支持 4类专业工具 的统一接入，实现了工具调用的标准化。
在大文件分析场景下，通过上下文压缩策略，将 Token 消耗降低了 40%，显著降低了 API 成本。
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