Deobfuscate MCP Server

🚀 難読化解除MCPサーバー

"LLM最適化" されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、大規模言語モデルが難読化およびバンドル化されたJavaScriptコードを逆エンジニアリング、ナビゲート、理解するのを支援します。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、標準的な「整形ツール」がコードを単にフォーマットするだけで、大規模言語モデルがコンテキストウィンドウをオーバーフローする巨大な線形テキストファイルに苦労する問題を解決します。このサーバーは難読化されたコードを「検索可能なデータベース」として扱い、大規模言語モデルが以下のことを行えるようにします。

1. 難読化解除とバンドル解除：webcrack を使用して、Webpack/Browserifyのバンドルを個々のモジュールに分割します。
2. アーキテクチャの把握：コードを読む前に、ファイルの構造（エクスポート、関数）のJSON要約を返します。
3. ランダムなナビゲーション：ファイル全体ではなく、必要に応じて特定のモジュールを読み取ります (get_module)。
4. 意味的な検索：数千のバンドル解除されたモジュール全体で特定の文字列またはパターンが存在する場所を見つけます。

✨ 主な機能

• deobfuscate：エントリーポイントです。バンドルを展開し、メモリにキャッシュします。
  • returnCode（デフォルト false）：デフォルトでは要約を返してコンテキストを節約します。完全なコードを表示するには true に設定します。
  • skipVendor：node_modules とWebpackのボイラープレートを除外して、アプリケーションコードに集中します。
  • mangle：トークンを節約するために変数名を短縮します。
  • jsx：React JSX構文を復元します。
• analyze_structure：トークンを節約するために、高レベルのAST要約（関数、クラス、エクスポート）を返します。
• list_modules：展開されたバンドル内で見つかったすべてのモジュールをリストします。
• list_functions：キャッシュされたモジュールをスキャンして、シグネチャとパラメーターを含む定義された関数/クラスをリストします。
• get_call_graph：特定の関数の呼び出しグラフを生成し、それが呼び出すものと呼び出すものを特定します。
• get_module：単一のモジュールのフォーマットされたソースコードを取得します。
• get_symbol_source：トークンを節約するために、特定の関数、クラス、または変数のみを抽出します。
• search_modules：すべてのモジュールに対して正規表現/文字列検索を行います。
• format_code：JS/HTML/CSSの標準的なPrettierフォーマットを適用します。
• get_help：任意のツールの詳細なドキュメントを返します。

📦 インストール

npmからのインストール（推奨）

npm install -g deobfuscate-mcp-server

ソースからのビルド

git clone https://github.com/ricardodeazambuja/deobfuscate-mcp-server.git
cd deobfuscate-mcp-server
npm install
npm run build

パッケージ化とインストール（オプション）

配布可能なtarballを作成し、グローバルにインストールするには、次のコマンドを実行します。

npm pack
npm install -g ./deobfuscate-mcp-server-1.0.0.tgz

クライアント設定

このサーバーをお気に入りの大規模言語モデルクライアントで使用するには、以下の設定を追加します。

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します。

claude mcp add deobfuscate-mcp-server -- npx -y deobfuscate-mcp-server

または、~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "deobfuscate-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deobfuscate-mcp-server"]
    }
  }
}

Gemini CLI

ターミナルで次のコマンドを実行します。

gemini mcp add deobfuscate-mcp-server npx -y deobfuscate-mcp-server

または、~/.gemini/settings.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "deobfuscate-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deobfuscate-mcp-server"]
    }
  }
}

Antigravity

ターミナルで次のコマンドを実行します。

antigravity --add-mcp '{"deobfuscate-mcp-server": {"command": "npx", "args": ["-y", "deobfuscate-mcp-server"]}}'

または、~/.antigravity/settings.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "deobfuscate-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deobfuscate-mcp-server"]
    }
  }
}

開発/ローカル使用

ソースコードからサーバーを実行する場合は、コマンドを次のように置き換えます。

"command": "node",
"args": ["ABSOLUTE_PATH_TO_DIST/index.js"]

（ABSOLUTE_PATH_TO_DIST を、実際の dist フォルダの絶対パスに置き換えてください）

💻 使用例

サーバーを起動します。

node dist/index.js

大規模言語モデルの例

1. ユーザー：「この難読化されたファイル bundle.min.js を分析して...」
2. 大規模言語モデル：deobfuscate(code="...", skipVendor=true) を呼び出します。
   • サーバー：「難読化解除が完了しました。15個のモジュールが展開されました。45個のベンダーモジュールをスキップしました...」
3. 大規模言語モデル：「わかりました。エントリーポイントがモジュール42を必要としています。それは何ですか？」
4. 大規模言語モデル：get_module(id="42") を呼び出します。
   • サーバー：モジュール42のコードを返します。
5. 大規模言語モデル：「'login' 関数はどこで定義されていますか？」
6. 大規模言語モデル：search_modules(query="function login") を呼び出します。
   • サーバー：「モジュール88で見つかりました。」
7. 大規模言語モデル：「'login' 関数のロジックだけを見たいです。」
8. 大規模言語モデル：get_symbol_source(symbolName="login", moduleId="88") を呼び出します。
   • サーバー：'login' 関数のソースのみを返します。

開発

• ビルド：npm run build
• テスト：npm test

制限事項

• ファイルサイズ：サーバーは最大 50MB の入力ファイル（バンドル）を受け付けます。
• メモリ：展開されたモジュールはRAMにキャッシュされます。非常に大きなバンドル（解凍後数百MB）は、環境によってはサーバーの利用可能なメモリを使い果たす可能性があります。