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OGhidra逆向分析助手
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Agent工作流

OGhidra逆向分析助手

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:OGhidra
⭐ 176 Stars 🍴 23 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
逆向工程AI辅助Ghidra插件代码分析
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,OGhidra逆向分析助手 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

OGhidra逆向分析助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

OGhidra逆向分析助手 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

将大语言模型与Ghidra逆向工程工具集成的开源AI工作流。通过Ollama接口连接LLM,为二进制分析和代码逆向提供智能辅助,适合安全研究人员、逆向工程师和恶意软件分析人员使用。

OGhidra逆向分析助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 176
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
NOASSERTION
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
23

📖 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」。

将大语言模型与Ghidra逆向工程工具集成的开源AI工作流。通过Ollama接口连接LLM,为二进制分析和代码逆向提供智能辅助,适合安全研究人员、逆向工程师和恶意软件分析人员使用。

OGhidra逆向分析助手 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
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:pip 安装(推荐)
pip install oghidra

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install oghidra

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/llnl/OGhidra
cd OGhidra
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import oghidra; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
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
# 命令行使用
oghidra --help

# 基本用法
oghidra input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import oghidra

# 示例
result = oghidra.process("input")
print(result)
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
# oghidra 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "oghidra"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
oghidra --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export OGHIDRA_API_KEY="your-key"
export OGHIDRA_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 83/100 含工作流图 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。

OGhidra 3 - AI-Powered Reverse Engineering with Ghidra

For the version using a Claude-inspired Orchestrator, see https://github.com/llnl/OGhidra/tree/orchestrator

Python Version License PRs Welcome

OGhidra bridges Large Language Models with Ghidra's reverse engineering platform, enabling AI-driven binary analysis through natural language. Analyze binaries conversationally, automate complex workflows, and maintain complete privacy with local AI models.

YouTube Setup Tutorial

OGhidra Introduction

---

Architecture Overview

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OGhidra UI                           │
│                  (GUI / Interactive CLI)                    │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Bridge (src/bridge.py)                    │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ • Agentic Loop: Plan → Execute → Review → Replan       │ │
│  │ • Tool Router: Ghidra client, LLM client, CAG manager  │ │
│  │ • Context Manager: Budget allocation, compression      │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└───────────┬────────────────────────┬────────────────────────┘
            │                        │
            ▼                        ▼
┌───────────────────────┐  ┌─────────────────────────┐
│   Ghidra Client       │  │   LLM Clients           │
│ • GhidraMCP Plugin    │  │ • Ollama (local)        │
│ • Binary operations   │  │ • External APIs         │
│ • Decompilation       │  │ • Custom endpoints      │
└───────────────────────┘  └─────────────────────────┘
            │                        │
            └────────────┬───────────┘
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               CAG Manager (Knowledge System)                │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ • Vector Store: Semantic search over functions         │ │
│  │ • Pattern Detector: 12+ malware techniques             │ │
│  │ • Metadata Extractor: Structured function analysis     │ │
│  │ • Session Store: Persistent analysis state             │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

Key Features

Advanced Features

Prerequisites

1. Python 3.12+ - Check version: python --version 2. Ghidra 12.0.3 (Recommended) - Download from Ghidra Releases - Minimum supported: Ghidra 11.0.3+ - Tested with: Ghidra 11.0.3, 11.3.2, 12.0.2, 12.0.3 3. Java 17+ - Required for Ghidra: java -version 4. Ollama (for local models) - Install from ollama.com

Install dependencies (choose one)

uv sync # Using UV (recommended) pip install -r requirements.txt # Using pip

Installation

```bash

Setup Ghidra Plugin

The OGhidraMCP plugin supports both Ghidra 11.3.2+ and Ghidra 12.0.3 (recommended). There's also a YouTube video tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=hBD92FUgR0Y

Building the GhidraMCP Extension

As a developer, you'll need to build the GhidraMCP extension before installing it in Ghidra:

1. Prerequisites: - Ghidra 12.0.3 (or compatible version) installed - Gradle (run gradle -v to verify it's installed) - Java 21 (required for Ghidra 12.0.3)

2. Option 1: Using the automated build scripts: - Windows:

     # Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find last run copy of Ghidra if not set)
     set GHIDRA_INSTALL_DIR=C:\path\to\ghidra_12.0_PUBLIC

     # Run the build script
     build_ghidra_plugin.bat
     
  • Unix/Linux/Mac:
     # Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find last run copy of Ghidra if not set)
     export GHIDRA_INSTALL_DIR=/path/to/ghidra_12.0_PUBLIC

     # Run the build script (make it executable first if needed)
     chmod +x build_ghidra_plugin.sh
     ./build_ghidra_plugin.sh
     

3. Option 2: Manual build process: - Create/update OGhidraMCP/gradle.properties with:

     GHIDRA_INSTALL_DIR=C:/path/to/ghidra_12.0_PUBLIC
     

- Navigate to the OGhidraMCP directory and run the build:

     cd OGhidraMCP
     gradle buildExtension
     

4. Locate the built extension: - The extension zip file is created in OGhidraMCP/dist/ - The filename will be something like ghidra_12.0_PUBLIC_YYYYMMDD_OGhidraMCP.zip

Installing the GhidraMCP Extension

Once you've successfully built the extension:

1. Install in Ghidra: - Open Ghidra -> File -> Install Extensions - Click Add Extension (green plus icon) - Browse to your OGhidraMCP/dist/ directory - Select the newly built extension zip file (e.g., ghidra_12.0_PUBLIC_YYYYMMDD_OGhidraMCP.zip) - Restart Ghidra

2. Enable the plugin: - Open a Ghidra project - FileConfigureEnable Developer - Check the box to enable - The server will start on http://localhost:8080/methods

YOU NEED TO HAVE CODE BROWSER OPEN
Note: The plugin is compatible with Ghidra 11.0.3+ and optimized for Ghidra 12.0.3

Quick Start

Configure environment

cp .env.example .env

Edit .env with your settings

```

Configuration

Edit .env to configure your AI provider:

Option 1: Local Models (Ollama)

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/
OLLAMA_MODEL=gemma3:27b
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text

Option 2: External APIs

LLM_PROVIDER=external
EXTERNAL_PROVIDER=google
EXTERNAL_API_KEY=your-api-key-here
EXTERNAL_MODEL=gemini-3.1-flash-lite-preview
EXTERNAL_EMBEDDING_MODEL=gemini-embedding-001

Option 3: Custom OpenAI-Compatible API

LLM_PROVIDER=custom_api
CUSTOM_API_URL=https://api.example.com/v1/chat/completions
CUSTOM_API_KEY=your-api-key-here
CUSTOM_API_MODEL=your-model-name
CUSTOM_API_EMBEDDING_MODEL=your-embedding-model

Context Management Settings

Adjust based on your model's context window:

```env

Execution settings

MAX_EXECUTION_STEPS=5 # Steps per planning cycle MAX_AGENTIC_CYCLES=3 # How many plan-execute-review loops AGENTIC_LOOP_ENABLED=true # Enable adaptive replanning ```

---

Enable in .env

RESULT_CACHE_ENABLED=true TIERED_CONTEXT_ENABLED=true ```

Benefits: - Remember previous analysis across sessions - Find similar functions semantically - Reduce redundant LLM calls

Common Workflows

Verify plugin is loaded

Alternative models

ollama pull gpt-oss:120b # High quality (80GB RAM) ollama pull devstral-2:123b # High quality (80GB RAM) ollama pull devstral-2:123b-cloud # Cloud Model ```

Troubleshooting

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-09

创新融��LLM与专业逆向工具,填补AI在二进制分析领域的空白。代码质量良好,社区活跃度适中,具有实用价值。

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

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

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

需要足够的内存运行Ollama和Ghidra,建议16GB以上RAM和GPU加速。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:OGhidra逆向分析助手 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 OGhidra逆向分析助手
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 OGhidra
原始描述 开源AI工作流:OGhidra bridges Large Language Models (LLMs) via Ollama with the Ghidra reverse 。⭐176 · Python
Topics 逆向工程AI辅助Ghidra插件代码分析
GitHub https://github.com/llnl/OGhidra
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/llnl/OGhidra

收录时间:2026-06-09 · 更新时间:2026-06-09 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。