Frida MCP

🚀 Frida MCP モデルコンテキストプロトコル（MCP）のFrida動的インストルメンテーションツールキットでの実装

このパッケージは、AIシステムがFridaの動的インストルメンテーション機能を通じてモバイルおよびデスクトップアプリケーションと対話できるよう、FridaにMCP標準に準拠したサーバーを提供します。公式の MCP Python SDKを使用して、AIアプリケーションとのシームレスな統合を実現します。

🚀 クイックスタート

このパッケージは、AIシステムがFridaの動的インストルメンテーション機能を通じてモバイルおよびデスクトップアプリケーションと対話できるよう、FridaにMCP標準に準拠したサーバーを提供します。公式の MCP Python SDKを使用して、AIアプリケーションとのシームレスな統合を実現します。

✨ 主な機能

• 公式のMCP Python SDKを使用して構築されています。
• MCPを通じて、包括的なFridaツールが公開されます：
  • プロセス管理（一覧表示、アタッチ、起動、再開、終了）
  • デバイス管理（USB、リモートデバイス）
  • 実時コード実行をサポートする対話型JavaScriptコンソール
  • スクリプト注入と進捗追跡
  • プロセスとデバイスの監視
• モデルが使用するためのFridaデータのリソースを提供します。
• ガイド付きのFrida分析ワークフローのヒントを提供します。
• 長時間実行される操作の進捗追跡を行います。
• すべてのMCP伝送方法を完全にサポートしています。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8以上
• pipパッケージマネージャー
• Frida 16.0.0以上

クイックインストール

pip install frida-mcp

開発用インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/yourusername/frida-mcp.git
cd frida-mcp

# 開発モードでインストールし、追加ツールも含める
pip install -e ".[dev]"

📚 ドキュメント

Claudeデスクトップとの統合

Claude DesktopでFrida MCPを使用するには、Claudeの設定ファイルを更新してください。

1. Claude Desktopの設定ファイルの場所を見つけます：
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
2. 設定ファイルに以下の内容を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "frida": {
      "command": "frida-mcp"
    }
  }
}

使用方法

インストールが完了したら、Claude Desktopで直接Frida MCPを使用できます。サーバーは以下の機能を提供します：

プロセス管理

• すべての実行中のプロセスを一覧表示します。
• 特定のプロセスにアタッチします。
• 新しいプロセスを起動します。
• 一時停止したプロセスを再開します。
• プロセスを終了します。

デバイス管理

• すべての接続されたデバイス（USB、リモート）を一覧表示します。
• デバイス情報を取得します。
• 特定のデバイスに接続します。

対話型JavaScriptコンソール

• プロセスとの対話型セッションを作成します。
• JavaScriptコードをリアルタイムで実行します。
• プロセスの状態とメモリを監視します。
• 関数をフックし、呼び出しをインターセプトします。
• console.logの出力をキャプチャします。
• エラーと例外を柔軟に処理します。

スクリプト注入

• カスタムJavaScriptスクリプトを注入します。
• 注入の進捗を追跡します。
• スクリプトのエラーと例外を処理します。

リソース

• Fridaのバージョン情報を取得します。
• 人間が読みやすい形式でプロセスリストにアクセスします。
• 人間が読みやすい形式でデバイスリストにアクセスします。

開発

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/yourusername/frida-mcp.git
cd frida-mcp

# 開発用の依存関係をインストール
pip install -e ".[dev]"

📄 ライセンス

MIT