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CS2签名生成
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MCP工具

CS2签名生成

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:CS2_VibeSignatures
⭐ 47 Stars 🍴 7 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcppythonida-pro-mcp
✦ AI Skill Hub 推荐

CS2签名生成 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

CS2签名生成 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 CS2签名生成,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。CS2签名生成 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 CS2签名生成 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

CS2签名生成 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 47
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
7

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

CS2签名生成 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/HLND2T/CS2_VibeSignatures

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "cs2----": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cs2_vibesignatures"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 CS2签名生成 执行以下任务...
Claude: [自动调用 CS2签名生成 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "cs2____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cs2_vibesignatures"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 66/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

CS2 VibeSignatures

中文文档

This is a project mainly for generating signatures/offsets for CS2, updating HL2SDK_CS2 cpp headers via Agent SKILLS & MCP Calls.

Our goal is to update signatures/offsets/cppheaders without human involved.

Currently, all signatures/offsets from CounterStrikeSharp and CS2Fixes can be updated automatically with this project.

Requirements

  1. uv
  1. depotdownloader
  1. claude / codex
  1. IDA Pro 9.0+
  1. ida-pro-mcp
  1. idalib (mandatory for ida_analyze_bin.py)
  1. Clang-LLVM (mandatory for run_cpp_tests.py)

`CItemDefuser_Spawn` and `CBaseModelEntity_SetModel` for example

1.Look for desired symbols in IDA

  • Search string "weapons/models/defuser/defuser.vmdl" in IDA, look for code snippet with following pattern in xrefs to the string:
    v2 = a2;
    v3 = (__int64)a1;
    sub_180XXXXXX(a1, (__int64)"weapons/models/defuser/defuser.vmdl"); //This is CBaseModelEntity_SetModel, rename it to CBaseModelEntity_SetModel
    sub_180YYYYYY(v3, v2);
    v4 = (_DWORD *)sub_180ZZZZZZ(&unk_181AAAAAA, 0xFFFFFFFFi64);
    if ( !v4 )
      v4 = *(_DWORD **)(qword_181BBBBBB + 8);
    if ( *v4 == 1 )
    {
      v5 = (__int64 *)(*(__int64 (__fastcall **)(__int64, const char *, _QWORD, _QWORD))(*(_QWORD *)qword_181CCCCCC + 48i64))(
                        qword_181CCCCCC,
                        "defuser_dropped",
                        0i64,
                        0i64);

The function with this code snippet is CItemDefuser_Spawn

2. Create preprocessor script and update config.yaml

Claude Code:

/create-preprocessor-scripts Create "find-CItemDefuser_Spawn" in server by xref_strings "weapons/models/defuser/defuser.vmdl" "defuser_dropped", where CItemDefuser_Spawn is a vfunc of CItemDefuser_vtable.

Claude Code:

/create-preprocessor-scripts Create "find-CBaseModelEntity_SetModel" in server by LLM_DECOMPILE with "CItemDefuser_Spawn", where CBaseModelEntity_SetModel is a regular function being called in "CItemDefuser_Spawn".

`IGameSystem_InitAllSystems_pFirst` for example

1. Look for desired symbols in IDA

  • Search string "IGameSystem::InitAllSystems" in IDA, search xrefs for the string. the function with xref to the string is IGameSystem_InitAllSystems.
  • Rename it to IGameSystem_InitAllSystems if not renamed yet.
  • Look for code pattern at very beginning of IGameSystem_InitAllSystems: "( i = qword_XXXXXX; i; i = (_QWORD )(i + 8) )"
  • Rename qword_XXXXXX previously found to IGameSystem_InitAllSystems_pFirst if it was not renamed yet.

2. Create preprocessor script and update config.yaml

Claude Code:

/create-preprocessor-scripts Create "find-IGameSystem_InitAllSystems" in server by xref_strings "IGameSystem::InitAllSystems", where IGameSystem_InitAllSystems is a regular func.

Claude Code:

/create-preprocessor-scripts Create "find-IGameSystem_InitAllSystems_pFirst" in server by LLM_DECOMPILE with "IGameSystem_InitAllSystems", where IGameSystem_InitAllSystems_pFirst is a global variable being used in "IGameSystem_InitAllSystems".

`CGameResourceService_m_pEntitySystem` for example.

1. Look for desired symbols in IDA

  • Search string "CGameResourceService::BuildResourceManifest(start)" in IDA, search xrefs for the string.
  • The xref should point to a function - this is CGameResourceService_BuildResourceManifest. rename it to CGameResourceService_BuildResourceManifest if not renamed yet.

2. Create preprocessor script and update config.yaml

Claude Code:

/create-preprocessor-scripts Create "find-CGameResourceService_BuildResourceManifest" in engine by xref_strings "CGameResourceService::BuildResourceManifest(start)" , where CGameResourceService_BuildResourceManifest is a vfunc of CGameResourceService_vtable.
/create-preprocessor-scripts Create "find-CGameResourceService_m_pEntitySystem" in engine by LLM_DECOMPILE with "CGameResourceService_BuildResourceManifest", where CGameResourceService_m_pEntitySystem is a struct offset.

2. Find and generate signatures for all symbols declared in `config.yaml`

 uv run ida_analyze_bin.py -gamever 14156 [-oldgamever=14155] [-configyaml=path/to/config.yaml] [-modules=server] [-platform=windows] [-agent=claude/codex/"claude.cmd"/"codex.cmd"] [-maxretry=3] [-vcall_finder=g_pNetworkMessages|*] [-llm_model=gpt-4o] [-llm_apikey=your-key] [-llm_baseurl=https://api.example.com/v1] [-llm_temperature=0.2] [-llm_effort=medium] [-llm_fake_as=codex] [-rename] [-debug]
 
  • Shared LLM CLI parameters:
  • -llm_apikey: required when an LLM-backed workflow is enabled, including vcall_finder aggregation and LLM_DECOMPILE
  • -llm_baseurl: optional custom compatible base URL (required when -llm_fake_as=codex)
  • -llm_model: optional, defaults to gpt-4o
  • -llm_temperature: optional; sent only when explicitly set
  • -llm_effort: optional; defaults to medium; supports none|minimal|low|medium|high|xhigh
  • -llm_fake_as: optional; codex switches to direct /v1/responses SSE transport
  • Env fallbacks: CS2VIBE_LLM_APIKEY, CS2VIBE_LLM_BASEURL, CS2VIBE_LLM_MODEL, CS2VIBE_LLM_TEMPERATURE, CS2VIBE_LLM_EFFORT, CS2VIBE_LLM_FAKE_AS
  • LLM workflows do not read OPENAI_API_KEY, OPENAI_API_BASE, or OPENAI_API_MODEL
  • Old signatures from bin/{previous_gamever}/{module}/{symbol}.{platform}.yaml will be used to find symbols in current version of game binaries directly through mcp call before actually running Agent SKILL(s). No token will be consumed in this case.
  • -agent="claude.cmd" is for claude cli installed from Windows npm
  • We prefer programmatic preprocessor scripts > LLM_DECOMPILE based preprocessor scripts > Agent with SKILL.md
  • when -rename specified, run rename/comment post-processing over existing expected-output YAML files.

vcall_finder related

  • -vcall_finder=g_pNetworkMessages filters by an object declared in the module-level vcall_finder config; -vcall_finder=* processes every declared object from config.yaml.
  • When -vcall_finder is enabled, the script exports full disassembly and pseudocode for each referencing function into vcall_finder/{gamever}/{object_name}/{module}/{platform}/, then runs LLM aggregation after all module/platform IDA work finishes; if a detail YAML already has a top-level found_vcall, that function skips the LLM call and reuses the cached result directly.
  • After a successful LLM response, the script immediately writes back found_vcall: [...] or found_vcall: [] to the corresponding detail YAML so reruns can skip that function's LLM call.
  • vcall_finder/{gamever}/{object_name}.txt is now an appended YAML document stream; each record directly contains insn_va, insn_disasm, and vfunc_offset without a nested found_vcall: wrapper.
uv run ida_analyze_bin.py -gamever=14141 -modules=networksystem -platform=windows -vcall_finder=g_pNetworkMessages -llm_model=gpt-5.4 -llm_apikey=your-key -llm_effort=high -llm_fake_as=codex -llm_baseurl=http://127.0.0.1:8080/v1

Example outputs:

  • vcall_finder/14141/g_pNetworkMessages/networksystem/windows/sub_140123450.yaml
  • vcall_finder/14141/g_pNetworkMessages.txt
  • IDA preprocessor environment:
  • CS2VIBE_STRING_MIN_LENGTH: controls optional IDA string-list setup for preprocessor string enumeration only
  • Unset or empty: do not call idautils.Strings.setup; use the IDB's current string-list state
  • Integer >=1: call idautils.Strings.setup(strtypes=[ida_nalt.STRTYPE_C], minlen=<value>) when the current IDB has not already been set up with the same parameters
  • Non-integer or values <1: fall back to 4 and use the same IDB-level setup guard
  • Setup state is stored per IDB; changing the effective minlen triggers setup again
  • This is not an LLM parameter

reference YAML for LLM_DECOMPILE

Reference YAML path:

  • ida_preprocessor_scripts/references/<module>/<func_name>.<platform>.yaml

Preparation steps:

  1. Confirm the target function already has a current-version YAML with func_va, or can be resolved in IDA by symbol name/alias from config.yaml.
  2. Run standalone CLI:
uv run generate_reference_yaml.py -gamever 14141 -module engine -platform windows -func_name CNetworkGameClient_RecordEntityBandwidth -mcp_host 127.0.0.1 -mcp_port 13337

Auto-start idalib-mcp example:

uv run generate_reference_yaml.py -gamever 14141 -module engine -platform windows -func_name CNetworkGameClient_RecordEntityBandwidth -auto_start_mcp -binary bin/14141/engine/engine2.dll

3. Check generated YAML: - func_va is credible - disasm_code is non-empty and matches target function semantics - procedure matches expected semantics when available (it can be an empty string when Hex-Rays is unavailable) - func_name only confirms the output file targets your requested canonical name; it does not prove address resolution correctness 4. Wire it in target find-*.py LLM_DECOMPILE: - Generated file path in repository: - ida_preprocessor_scripts/references/<module>/<func_name>.<platform>.yaml - If LLM_DECOMPILE uses relative path, write: - references/<module>/<func_name>.<platform>.yaml - Example tuple: - ("CNetworkMessages_FindNetworkGroup", "prompt/call_llm_decompile.md", "references/engine/CNetworkGameClient_RecordEntityBandwidth.windows.yaml") - LLM_DECOMPILE uses the same shared ida_analyze_bin.py -llm_* flags: -llm_model, -llm_apikey, -llm_baseurl, -llm_temperature, -llm_effort, -llm_fake_as

CI/CD workflow references

@echo Download latest game binaries

uv run download_bin.py -gamever %CS2_GAMEVER%
@echo Analyze game binaries

uv run ida_analyze_bin.py -gamever %CS2_GAMEVER% -agent="claude.cmd" -platform %CS2_PLATFORM% -debug
@echo Update gamedata with generated yamls

uv run update_gamedata.py -gamever %CS2_GAMEVER% -debug
@echo Find mismatches in CS2SDK headers and fix them

uv run run_cpp_tests.py -gamever %CS2_GAMEVER% -debug -fixheader -agent="claude.cmd"

Overall workflow

Troubleshooting

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-26

高质量的MCP工具,易于使用

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

CS2_VibeSignatures 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Generate CS2 signatures via Agent SKILLS with ida-pro-mcp。⭐47 · Python 主要应用场景包括:生成CS2签名。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,CS2签名生成 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 CS2签名生成
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🌐 原始信息
原始名称 CS2_VibeSignatures
原始描述 开源MCP工具:Generate CS2 signatures via Agent SKILLS with ida-pro-mcp。⭐47 · Python
Topics mcppythonida-pro-mcp
GitHub https://github.com/HLND2T/CS2_VibeSignatures
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/HLND2T/CS2_VibeSignatures

收录时间:2026-05-26 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。