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JS Reverse MCP

An MCP server for JavaScript reverse engineering that enables AI to perform browser debugging, script analysis, and automated hook injection. It streamlines complex workflows like deobfuscation, network tracing, and risk assessment through direct browser integration.

glama
AI & MLDevelopment Tools
Updated
Feb 17, 2026
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JS Reverse MCP

一个面向 JavaScript 逆向分析 的 MCP 服务器。
让 Claude/Codex/Cursor 等 AI 客户端直接调用浏览器调试能力，完成脚本定位、断点调试、Hook 采样、网络链路分析、混淆还原和风险评估。

这个项目解决什么问题

在传统逆向流程里，你通常要在 DevTools、脚本文件、抓包工具之间来回切换。
js-reverse-mcp 把这些能力统一成 MCP 工具，让 AI 可以按步骤执行完整分析链路：

  1. 打开页面并收集脚本
  2. 搜索目标函数/关键字符串
  3. 自动注入 Hook 并采样请求
  4. 分析签名链路、加密算法、调用栈
  5. 输出可执行的下一步动作（而不是只给概念）

核心能力

  • 脚本与源码分析：list_scripts、get_script_source、find_in_script、search_in_scripts
  • 断点与执行控制：set_breakpoint、set_breakpoint_on_text、resume、pause、step_over/into/out
  • Hook 与运行时观测：create_hook、inject_hook、get_hook_data、hook_function、trace_function
  • 网络与请求链路：list_network_requests、get_network_request、get_request_initiator、break_on_xhr
  • 一体化逆向工作流：analyze_target、collect_code、understand_code、deobfuscate_code、risk_panel
  • 页面自动化与 DOM：navigate_page、query_dom、click_element、type_text、take_screenshot
  • 登录态管理：save_session_state、restore_session_state、list_session_states、dump_session_state、load_session_state
  • 反检测能力：inject_stealth、list_stealth_presets、set_user_agent

完整参数说明见 docs/tool-reference.md。

快速开始（3 分钟）

1) 安装依赖并构建

npm install
npm run build

构建完成后入口文件为：build/src/index.js

2) 本地启动（可选）

npm run start

3) 配置 MCP 客户端

通用 MCP 配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "js-reverse": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/js-reverse-mcp-main/build/src/index.js"]
    }
  }
}

请使用绝对路径，避免客户端工作目录变化导致找不到入口文件。

4) 连接“已开启”的 Chrome（远程调试）

如果你已经在本机开了一个 Chrome，并希望 MCP 直接接管它，请按下面做。

4.1 启动 Chrome 并打开 remote debugging

Windows:

"C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="C:\\tmp\\chrome-mcp"

macOS:

"/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-mcp

Linux:

google-chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-mcp

4.2 在 MCP 里连接这个浏览器（两种方式）

方式 A: 通过 browserUrl（最简单）

{
  "mcpServers": {
    "js-reverse": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/js-reverse-mcp-main/build/src/index.js",
        "--browserUrl",
        "http://127.0.0.1:9222"
      ]
    }
  }
}

方式 B: 通过 wsEndpoint（更精确）

  1. 先取 WS 地址：
curl http://127.0.0.1:9222/json/version
  1. 读取返回里的 webSocketDebuggerUrl，再放进 MCP:
{
  "mcpServers": {
    "js-reverse": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/js-reverse-mcp-main/build/src/index.js",
        "--wsEndpoint",
        "ws://127.0.0.1:9222/devtools/browser/<id>"
      ]
    }
  }
}

注意：

  • --browserUrl 与 --wsEndpoint 二选一，不要同时配置
  • 如果端口不是 9222，把所有示例里的端口替换成你的实际端口
  • 已连接远程 Chrome 时，不要再强制本服务自行启动另一个浏览器实例

常见客户端接入

Claude Code

claude mcp add js-reverse node /ABSOLUTE/PATH/js-reverse-mcp-main/build/src/index.js

Cursor

Settings -> MCP -> New MCP Server，填入：

  • Command: node
  • Args: [/ABSOLUTE/PATH/js-reverse-mcp-main/build/src/index.js]

Codex / 通用 MCP 客户端

使用上面的通用 JSON 即可。
客户端接入说明统一维护在本 README，不再单独拆分到 docs。

环境变量配置

复制示例配置：

cp .env.example .env

AI Provider（可选）

# openai | anthropic | gemini
DEFAULT_LLM_PROVIDER=gemini

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_MODEL=gpt-4o

# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022

# Gemini
GEMINI_API_KEY=...
GEMINI_CLI_PATH=gemini-cli
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash-exp

说明：

  • 不配置 AI 也可使用非 AI 工具（调试/Hook/网络/页面控制）
  • 配置 AI 后可用 understand_code、deobfuscate_code、risk_panel 等增强能力

浏览器与远程调试（可选）

BROWSER_HEADLESS=true
BROWSER_ISOLATED=true
BROWSER_EXECUTABLE_PATH=/path/to/chrome
BROWSER_CHANNEL=chrome
USE_STEALTH_SCRIPTS=false

REMOTE_DEBUGGING_URL=http://localhost:9222
REMOTE_DEBUGGING_PORT=9222

调试日志（可选）

DEBUG=mcp:*

推荐逆向工作流

工作流 A：快速定位签名逻辑

  1. new_page 打开目标站点
  2. analyze_target 一键执行采集+分析+关联
  3. 查看 priorityTargets / requestFingerprints
  4. 对高优先级函数调用 search_in_scripts + understand_code
  5. 对可疑代码执行 deobfuscate_code

工作流 B：请求参数动态追踪

  1. create_hook + inject_hook（fetch/xhr/websocket）
  2. 在页面触发下单/登录等关键动作
  3. get_hook_data 拉取记录并对比参数变化
  4. 必要时 break_on_xhr + get_request_initiator 看调用栈

工作流 C：风险评估与报告

  1. collect_code 收集高优先级脚本
  2. risk_panel 汇总安全风险与密码学风险
  3. export_session_report 导出分析报告（JSON/Markdown）

工作流 D：登录态复用（登录一次，多次分析）

  1. 手动登录目标网站后执行 save_session_state（建议指定 sessionId）
  2. 用 dump_session_state 导出到文件（可放在你自己的安全目录）
  3. 下次会话先 load_session_state（从文件或 JSON）
  4. 执行 restore_session_state 回灌 cookies/storage
  5. 用 check_browser_health 确认页面可控后继续 analyze_target

开发与测试

# 构建
npm run build

# 单元测试
npm run test:unit

# 属性测试
npm run test:property

# 覆盖率（当前默认口径：核心 jshook + services）
npm run coverqge

# 全量覆盖率口径
npm run coverage:full

文档索引

  • 逆向任务索引（按目标查工具）：docs/reverse-task-index.md
  • 工具参数总表：docs/tool-reference.md
  • JSHook 使用示例：docs/jshook-examples.md
  • 常见问题排查：docs/jshook-troubleshooting.md
  • Gemini Provider 说明：docs/gemini-provider-implementation.md

故障排查

  • Cannot find module ... build/src/index.js
    • 先执行 npm run build
    • 确认文件存在：build/src/index.js
  • Node 版本不兼容
    • 本项目要求：^20.19.0 || ^22.12.0 || >=23
  • 浏览器连接失败
    • 检查 Chrome 可用性和 REMOTE_DEBUGGING_URL/PORT
  • AI 调用失败
    • 检查 DEFAULT_LLM_PROVIDER 与对应 API Key/CLI 路径

参考项目

License

Apache-2.0

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