能力标签
jadx-ai-mcp MCP工具
🔌
MCP工具

jadx-ai-mcp MCP工具

基于 Java · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:jadx-ai-mcp
⭐ 2.0k Stars 🍴 197 Forks 💻 Java 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
反编译代码分析MCP服务Java工具
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:jadx-ai-mcp MCP工具 是一款优质的MCP工具。已获得 2.0k 颗 GitHub Star,AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

jadx-ai-mcp MCP工具 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 jadx-ai-mcp MCP工具,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。jadx-ai-mcp MCP工具 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 jadx-ai-mcp MCP工具 评为 AI 评分 8.0 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

为JADX反编译工具集成MCP服务器的开源插件。支持Java代码分析和AI模型对接,帮助开发者、安全研究员通过大语言模型增强代码理解和逆向分析能力。

jadx-ai-mcp MCP工具 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
⭐ 2.0k
开发语言
Java
支持平台
Windows / macOS / Linux / Android
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
MCP工具
Forks
197

📖 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」。

为JADX反编译工具集成MCP服务器的开源插件。支持Java代码分析和AI模型对接,帮助开发者、安全研究员通过大语言模型增强代码理解和逆向分析能力。

jadx-ai-mcp MCP工具 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/zinja-coder/jadx-ai-mcp

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

# 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 jadx-ai-mcp MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 jadx-ai-mcp MCP工具 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": {
    "jadx-ai-mcp_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "jadx-ai-mcp"],
      "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 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。

简介

4. This project uses uv - https://github.com/astral-sh/uv instead of pip for dependency management.

## a. Install uv (if you dont have it yet) curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ## b. OPTIONAL, if for any reasons, you get dependecy errors in jadx-mcp-server, Set up the environment uv venv source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows ## c. OPTIONAL Install dependencies uv pip install httpx fastmcp

Dependencies

This project uses following awesome libraries.

  • Plugin - Java
  • Javalin - https://javalin.io/ - Apache 2.0 License
  • SLF4J - https://slf4j.org/ - MIT License
  • org.w3c.dom - https://mvnrepository.com/artifact/org.w3c.dom - W3C Software and Document License
  • MCP Server - Python
  • FastMCP - https://github.com/jlowin/fastmcp - Apache 2.0 License
  • httpx - https://www.python-httpx.org - BSD-3-Clause (“BSD licensed”)

🛠️ Getting Started

2. Install the plugin

The above one line code will install the latest version of the plugin directly into the jadx, no need to download the jadx-ai-mcp's .jar file.

2. Or you can use JADX-GUI to install it by following images as shown below:


<div align="center">
    <img alt="banner" height="480px" widht="620px" src="docs/assets/img_1231.png">
</div>

<div align="center">
    <img alt="banner" height="480px" widht="620px" src="docs/assets/img_1123.png">
</div>

<div align="center">
    <img alt="banner" height="480px" widht="620px" src="docs/assets/img_2122.png">
</div>

bash

The setup for jadx-ai-mcp and jadx_mcp_server is done.

```

Usage Examples

Scenario 1 — Everything on the same machine (most common): ```bash

Usage Examples

Scenario 1 — Everything on the same machine (most common): ```bash

Watch the demos!

- Perform quick analysis https://github.com/user-attachments/assets/b65c3041-fde3-4803-8d99-45ca77dbe30a

  • Quickly find vulnerabilities

https://github.com/user-attachments/assets/c184afae-3713-4bc0-a1d0-546c1f4eb57f

  • Multiple AI Agents Support

https://github.com/user-attachments/assets/6342ea0f-fa8f-44e6-9b3a-4ceb8919a5b0

  • Run with your favorite LLM Client

https://github.com/user-attachments/assets/b4a6b280-5aa9-4e76-ac72-a0abec73b809

  • Analyze The APK Resources

https://github.com/user-attachments/assets/f42d8072-0e3e-4f03-93ea-121af4e66eb1

  • Your AI Assistant during debugging of APK using JADX

https://github.com/user-attachments/assets/2b0bd9b1-95c1-4f32-9b0c-38b864dd6aec

It is combination of two tools: 1. JADX-AI-MCP 2. JADX MCP SERVER

🗒️ Sample Prompts

🔍 Basic Code Understanding

"Explain what this class does in one paragraph."

"Summarize the responsibilities of this method."

"Is there any obfuscation in this class?"

"List all Android permissions this class might require."

🛡️ Vulnerability Detection

"Are there any insecure API usages in this method?"

"Check this class for hardcoded secrets or credentials."

"Does this method sanitize user input before using it?"

"What security vulnerabilities might be introduced by this code?"

🛠️ Reverse Engineering Helpers

"Deobfuscate and rename the classes and methods to something readable."

"Can you infer the original purpose of this smali method?"

"What libraries or SDKs does this class appear to be part of?"

"Tell me which classes contains code related to 'encryption'?"

📦 Static Analysis

"List all network-related API calls in this class."

"Identify file I/O operations and their potential risks."

"Does this method leak device info or PII?"

🤖 AI Code Modification

"Refactor this method to improve readability."

"Add comments to this code explaining each step."

"Rewrite this Java method in Python for analysis."

📄 Documentation & Metadata

"Generate Javadoc-style comments for all methods."

"What package or app component does this class likely belong to?"

"Can you identify the Android component type (Activity, Service, etc.)?"

🐞 Debugger Assistant

   "Fetch stack frames, varirables and threads from debugger and provide summary"

   "Based the stack frames from debugger, explain the execution flow of the application"

   "Based on the state of variables, is there security threat?"

---

Advanced CLI Options — Understanding the Flags

There are two separate connections and each has its own host/port:

┌─────────────┐    --host / --port     ┌──────────────────┐   --jadx-host / --jadx-port   ┌──────────────────┐
│  LLM Client │ ◄──────────────────►   │  jadx-mcp-server │ ──────────────────────────►   │  JADX-GUI Plugin │
│  (Claude,   │   Where the MCP server │                  │   Where the MCP server looks  │  (jadx-ai-mcp)   │
│   Codex..)  │   LISTENS for clients  │                  │   for the JADX plugin         │                  │
└─────────────┘                        └──────────────────┘                               └──────────────────┘
FlagDefaultControls
--httpoffUse HTTP transport instead of stdio
--host127.0.0.1**Where the MCP server listens** (bind address for LLM clients)
--port8651**Which port the MCP server listens on**
--jadx-host127.0.0.1**Where to find the JADX plugin** (the target JADX-GUI machine)
--jadx-port8650**Which port the JADX plugin is on**

6. Custom port and host configuration for JADX AI MCP Plugin

<img width="800" height="335" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/6243adc5-5be4-4e2d-aa16-bdaf78a28e36" />

  1. Configure Port: Configure the port on which the JADX AI MCP Plugin will listen on.
  2. Default Port: Revert back the changes and listen on default port.
  3. Restart Server: Force restart the JADX AI MCP Plugin server.
  4. Server Status: Check the status of JADX AI MCP Plugin server.

To connect with JADX AI MCP Plugin running on custom port, the --jadx-port option will be used as shown in following:

uv run jadx_mcp_server.py --jadx-port 8652

If the JADX AI MCP Plugin is running on a different machine (e.g., JADX on a remote VM, MCP server on your local host), use the --jadx-host option: ```bash

MCP server listens on ALL interfaces so the host can reach it

MCP server listens on all interfaces on port 9999

CLI Reference — Understanding the Flags

There are two separate connections and each has its own host/port:

┌─────────────┐    --host / --port     ┌──────────────────┐   --jadx-host / --jadx-port   ┌──────────────────┐
│  LLM Client │ ◄──────────────────►   │  jadx-mcp-server │ ──────────────────────────►   │  JADX-GUI Plugin │
│  (Claude,   │   Where the MCP server │                  │   Where the MCP server looks  │  (jadx-ai-mcp)   │
│   Codex..)  │   LISTENS for clients  │                  │   for the JADX plugin         │                  │
└─────────────┘                        └──────────────────┘                               └──────────────────┘
FlagDefaultControls
--httpoffUse HTTP transport instead of stdio
--host127.0.0.1**Where the MCP server listens** (bind address for LLM clients)
--port8651**Which port the MCP server listens on**
--jadx-host127.0.0.1**Where to find the JADX plugin** (the target JADX-GUI machine)
--jadx-port8650**Which port the JADX plugin is on**

MCP server listens on ALL interfaces so the host can reach it

MCP server listens on all interfaces on port 9999

Default: MCP server on localhost:8651, connects to JADX plugin on localhost:8650

uv run jadx_mcp_server.py --http


**Scenario 2 — Docker container or WSL (MCP server accessible from host network):**
bash

JADX plugin is still on the same machine

uv run jadx_mcp_server.py --http --host 0.0.0.0


**Scenario 3 — JADX-GUI running on a different machine (e.g., remote VM):**
bash

MCP server runs locally, but connects to JADX plugin on a remote machine

uv run jadx_mcp_server.py --http --jadx-host 192.168.1.100


**Scenario 4 — Full remote setup (everything on different machines):**
bash

JADX plugin is on a different machine at 192.168.1.100:8652

uv run jadx_mcp_server.py --http --host 0.0.0.0 --port 9999 --jadx-host 192.168.1.100 --jadx-port 8652 ```

[!CAUTION] ### ⚠️ Security Warning — Remote Binding When using --host 0.0.0.0 (or any non-localhost address), the MCP server binds to all network interfaces over plain HTTP with no authentication. This means: - Anyone on the network can connect and invoke all MCP tools - There is no TLS encryption — traffic can be intercepted - An attacker can use the server to read decompiled code, rename classes/methods, and access debug info Mitigations: - Only bind to 0.0.0.0 on trusted, isolated networks (e.g., Docker bridge, local VM) - Use a firewall to restrict access to the MCP port - Consider an SSH tunnel instead: ssh -L 8651:127.0.0.1:8651 remote-host

Connect to JADX plugin on a remote host

uv run jadx_mcp_server.py --jadx-host 192.168.1.100 --jadx-port 8650 ```

Default: MCP server on localhost:8651, connects to JADX plugin on localhost:8650

uv run jadx_mcp_server.py --http


**Scenario 2 — Docker container or WSL (MCP server accessible from host network):**
bash

JADX plugin is still on the same machine

uv run jadx_mcp_server.py --http --host 0.0.0.0


**Scenario 3 — JADX-GUI running on a different machine (e.g., remote VM):**
bash

MCP server runs locally, but connects to JADX plugin on a remote machine

uv run jadx_mcp_server.py --http --jadx-host 192.168.1.100


**Scenario 4 — Full remote setup (everything on different machines):**
bash

JADX plugin is on a different machine at 192.168.1.100:8652

uv run jadx_mcp_server.py --http --host 0.0.0.0 --port 9999 --jadx-host 192.168.1.100 --jadx-port 8652


The MCP Configuration for custom jadx port will be as follows for claude:
{ "mcpServers": { "jadx-mcp-server": { "command": "/path/to/uv", "args": [ "--directory", "/path/to/jadx-mcp-server/", "run", "jadx_mcp_server.py", "--jadx-port", "8652" ] } } } ```

Troubleshooting

Check here

To report bugs, issues, feature suggestion, Performance issue, general question, Documentation issue.

  • Kindly open an issue with respective template.
  • Tested on Claude Desktop Client, support for other AI will be tested soon!
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-27
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

jadx-ai-mcp 是一个将 JADX 反编译能力与 AI 能力深度结合的工具。通过实现 MCP (Model Context Protocol) 协议,它允许 Claude 等 LLM 客户端直接调用 JADX 的功能,实现智能化的代码分析与逆向工程工作流。

📋 环境依赖

本项目依赖 uv 进行包管理,请确保系统中已安装 uv。如果在使用 jadx-mcp-server 时遇到依赖错误,建议使用 uv venv 创建独立的虚拟环境进行隔离运行,以确保开发环境的稳定性。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装过程非常简单,您可以通过提供的单行命令快速安装最新版本的插件。对于开发者,建议通过 uv 环境进行部署,以确保所有 Python 依赖项(如 Javalin 等)能够正确加载。

🚀 使用教程

本项目支持多种运行场景:最常见的是本地单机运行;如果您在 Docker 或 WSL 环境下使用,需通过 --host 0.0.0.0 暴露网络;若 JADX-GUI 运行在远程虚拟机上,则需通过 --jadx-host 指定远程 IP 进行连接。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目提供了灵活的 CLI 参数配置。通过 --host/--port 控制 LLM 客户端与 MCP server 的连接,通过 --jadx-host/--jadx-port 控制 MCP server 与 JADX-GUI Plugin 的通信。您也可以在 JADX 插件界面中手动配置监听端口或重启服务。

🔌 API 说明

MCP server 默认监听所有网络接口(All interfaces),以便外部 Host 能够通过指定端口进行访问。其通信逻辑遵循 MCP 协议规范,确保了 LLM 客户端与 JADX 插件之间的数据交互安全与高效。

🔄 工作流/模块

项目的工作流设计分为三个核心层级:LLM Client (如 Claude) 通过 MCP 协议连接到 jadx-mcp-server,随后由 server 转发指令至 JADX-GUI Plugin。您可以根据部署环境(本地、Docker 或远程 VM)灵活调整 host 与 port 的指向。

❓ FAQ 摘要

如果遇到问题,请优先查阅专门的 TROUBLESHOOTING 文档。目前项目已在 Claude Desktop Client 上完成测试,并计划在未来支持更多 AI 客户端。如需反馈 Bug 或功能建议,请使用指定的 Issue 模板。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

创新性地将MCP与JADX结合,填补反编译+AI分析空白。社区活跃,维护及时,适合安全研究和高级代码分析。

📚 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
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:jadx-ai-mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
jadx-ai-mcp 中文教程jadx-ai-mcp 安装报错怎么办jadx-ai-mcp MCP 配置jadx-ai-mcp Docker 部署jadx-ai-mcp Agent 工作流jadx-ai-mcp 与同类工具对比jadx-ai-mcp 最佳实践jadx-ai-mcp 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 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
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 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
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 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
  • +Apache-2.0 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

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

🔗 相关工具推荐

📚 相关教程推荐
📰 相关 AI 新闻
🍿 AI 圈相关吃瓜
🗺️ 相关解决方案
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

支持主流MCP服务器,可通过配置扩展兼容性。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,jadx-ai-mcp MCP工具 是一款质量优秀的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 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 jadx-ai-mcp MCP工具
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 jadx-ai-mcp
原始描述 开源MCP工具:Plugin for JADX to integrate MCP server。⭐2.0k · Java
Topics 反编译代码分析MCP服务Java工具
GitHub https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp
License Apache-2.0
语言 Java
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp

收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

📺 订阅 AI Skill Hub Daily Telegram 频道
每天 8 条精选 AI Skill、MCP、Agent 与自动化工具推送
加入频道 →