JADX 接入 MCP 工具完整教程：让 AI 驱动 Android 逆向分析#

1.1 版本硬性要求#

系统兼容性：Windows（完全支持）、macOS（完全支持）、Linux（完全支持）。Docker、WSL 和远程虚拟机也可通过 --host 参数绑定。

1.2 环境预检查#

在开始安装前，请确认以下条件：

• JADX-GUI 已下载并可以打开 APK 文件
• Python 版本符合要求：python --version
• Java 版本符合要求：java -version
• UV 包管理器（推荐）：uv --version

步骤 1：下载 JADX GUI#

到 JADX Releases 下载对应平台版本。

Windows 用户推荐：下载 jadx-gui-xxx-with-jre-win.zip（内置 JRE，解压即用，无需单独安装 Java）。

1
D:\tools\jadx\
2
  ├─ jadx-gui.exe
3
  ├─ runtime\  (内置 JRE)
4
  └─ ...

双击 jadx-gui.exe 能正常打开即可。

步骤 2：安装 JADX-AI-MCP 插件#

到 JADX-AI-MCP Releases 下载最新 jadx-ai-mcp-x.x.x.jar。

JADX 插件目录（Windows）：

1
C:\Users\<用户名>\.local\share\jadx\plugins\

将下载的 .jar 文件放入该目录。目录不存在则手动创建。然后重启 JADX GUI。

验证：打开 JADX → File → Preferences → Plugins，应能看到 JADX-AI-MCP Plugin。加载 APK 后，JADX 底部状态栏会显示 “AI MCP Server: Running, Port: 8650”，说明插件端已就绪。

备选方案（通用版 jadx，有命令行入口）：

1
jadx plugins --install "github:zinja-coder:jadx-ai-mcp"

步骤 3：安装 UV 并配置 MCP Server#

安装 UV（推荐）：

Windows PowerShell：

1
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS / Linux：

1
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

下载并配置 MCP Server：

1. 从 Releases 下载 jadx-mcp-server.zip
2. 解压到本地目录（如 D:\tools\jadx-mcp-server\）
3. 创建虚拟环境并安装依赖：

1
cd D:\tools\jadx-mcp-server
2
uv venv --python 3.10
3
.\.venv\Scripts\activate
4
uv pip install httpx fastmcp

macOS / Linux：

1
cd ~/tools/jadx-mcp-server
2
uv venv
3
source .venv/bin/activate
4
uv pip install httpx fastmcp

4. 测试 MCP Server：

1
uv run jadx_mcp_server.py

看到 MCP Server listening on stdio... 即表示服务端正常。

备用方案（系统 Python + pip）：

1
python -m venv .venv
2
.\.venv\Scripts\activate  # Windows
3
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
4
pip install httpx fastmcp
5
python jadx_mcp_server.py

步骤 4：配置 AI 客户端#

1
{
2
  "mcpServers": {
3
    "jadx-mcp-server": {
4
      "command": "D:\\tools\\jadx-mcp-server\\.venv\\Scripts\\uv.exe",
5
      "args": [
6
        "--directory",
7
        "D:\\tools\\jadx-mcp-server",
8
        "run",
9
        "jadx_mcp_server.py"
10
      ]
11
    }
12
  }
13
}

1
{
2
  "mcpServers": {
3
    "jadx-mcp-server": {
4
      "command": "D:\\tools\\jadx-mcp-server\\.venv\\Scripts\\uv.exe",
5
      "args": [
6
        "--directory",
7
        "D:\\tools\\jadx-mcp-server",
8
        "run",
9
        "jadx_mcp_server.py"
10
      ]
11
    }
12
  }
13
}

1
{
2
  "mcpServers": {
3
    "jadx-mcp-server": {
4
      "command": "uv",
5
      "args": [
6
        "--directory",
7
        "D:\\tools\\jadx-mcp-server",
8
        "run",
9
        "jadx_mcp_server.py"
10
      ]
11
    }
12
  }
13
}

步骤 5：验证安装#

⚠ 正确的启动顺序（顺序反了连不上）：

1. 先启动 JADX GUI
2. 在 JADX 中加载目标 APK，等左侧类树加载完成
3. JADX 底部状态栏显示 “AI MCP Server: Running, Port: 8650”
4. 再启动 LLM 客户端
5. 在客户端中确认 MCP 工具列表出现 mcp__jadx-mcp-server__* 系列工具

在客户端发送一条测试指令：

用 get_android_manifest 获取当前 APK 的主 Activity 包名。

如果能正确返回 Manifest 信息，说明整个链路已连通。

3.1 类分析类#

3.2 搜索类#

3.3 资源类#

3.4 交叉引用类#

3.5 重构类#

3.6 调试类#

4.1 准备工作#

1. 在 JADX-GUI 中打开目标 APK 文件
2. 等待反编译完成（左侧类树加载完毕，底部状态栏显示 AI MCP Server: Running）
3. 在 MCP 客户端（如 Trae）中确认连接状态

4.2 编写分析 Prompt#

一个好的 Prompt 能极大提升 AI 的分析效率和准确度。以下是一个经过验证的安全审计 Prompt 模板：

1
你连接了 JADX MCP Server，可以对当前打开的 APK 进行自动化安全审计。
2

3
分析策略（按顺序执行，分层推进）：
4

5
1. Manifest 摸底：
6
   - 用 get_android_manifest 拉取 Manifest
7
   - 列出所有 exported=true 的组件（Activity/Service/Receiver/Provider）
8
   - 标注它们的权限保护情况
9

10
2. 硬编码密钥检测：
11
   - 用 get_strings 获取所有字符串资源
12
   - 用 search_classes_by_keyword 搜索 "key", "secret", "token", "password", "AES", "DES"
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   - 标记出所有疑似硬编码的敏感信息
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3. WebView 安全检查：
16
   - 用 search_method_by_name 搜索 "addJavascriptInterface"
17
   - 对每个匹配结果，用 get_class_source 获取完整源码
18
   - 检查 setJavaScriptEnabled 和 setAllowFileAccess 的配置
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20
4. 加密算法审计：
21
   - 搜索 "Cipher", "MessageDigest", "Mac" 等加密相关类
22
   - 检查是否使用了不安全的算法（DES, RC4, ECB 模式）
23
   - 检查 IV 是否固定值或全零
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25
5. 数据存储安全：
26
   - 搜索 "SharedPreferences", "openFileOutput", "SQLiteDatabase"
27
   - 检查是否有明文存储密码或敏感数据的风险
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6. 生成审计报告：
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   - 按严重程度（高危/中危/低危）分类
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   - 每个问题包含：类名、代码位置、风险描述、修复建议
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33
⚠ 重要规则：
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- 每一步的结果都整理好再进入下一步
35
- 大 APK 使用 search_classes_by_keyword 的 offset/count 分页
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- 可疑发现用 xrefs_to_method 追踪调用链确认影响范围
37
- 所有高危发现必须标注完整的类名和方法名

4.3 分析对话示例#

以下是 AI 使用 MCP 工具审计 APK 的典型交互过程：

AI: get_android_manifest() → 获取 Manifest，发现 3 个 exported Activity

AI: get_strings() → 在 strings.xml 中发现 api_key = "sk-xxxx" 硬编码

AI: search_classes_by_keyword("addJavascriptInterface") → 找到 WebViewBridge 类

AI: get_class_source("com.example.WebViewBridge") → 发现 setJavaScriptEnabled(true) 未做域名白名单限制

AI: xrefs_to_method("com.example.crypto.AESUtil", "encrypt") → 追踪加密调用链，发现 ECB 模式 + 固定 IV

AI: 生成结构化审计报告，标注 5 个高危风险、3 个中危风险

6.1 修改 MCP Server 监听地址#

默认情况下 MCP Server 通过 stdio 与客户端通信，如需远程访问，使用 --host 参数：

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uv run jadx_mcp_server.py --host 0.0.0.0 --port 9000

⚠ 安全提醒：--host 0.0.0.0 会暴露未加密的 HTTP 流量到整个网络。仅在可信网络中使用，或通过 SSH 隧道转发。

6.2 指定 JADX 插件地址#

如果 JADX 插件运行在非本机，通过 --jadx-host 和 --jadx-port 指定：

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

6.3 Docker 部署#

1
FROM python:3.12-slim
2
WORKDIR /app
3
COPY jadx-mcp-server/ .
4
RUN pip install httpx fastmcp
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CMD ["python", "jadx_mcp_server.py", "--host", "0.0.0.0", "--jadx-host", "host.docker.internal"]

7.1 MCP 工具列表为空 / get_android_manifest 返回空#

原因：JADX 还没加载 APK 就发了指令。MCP 读取的是 JADX 当前会话状态。

解决：确保 JADX 先打开 APK，等类树加载完成，再启动客户端发指令。

7.2 插件状态栏没有显示 “AI MCP Server: Running”#

• 检查 jar 文件是否在 C:\Users\<用户名>\.local\share\jadx\plugins\ 目录下
• 在 JADX 中打开 File → Preferences → Plugins，确认 JADX-AI-MCP Plugin 已启用
• 重启 JADX GUI

7.3 get_smali_of_class 返回空#

原因：JADX 反编译模式未开启 Smali 输出。

解决：File → Preferences → 勾选 Java + Smali 双输出模式。

7.4 Claude Desktop 连不上 MCP Server#

• 确认已从系统托盘完全退出 Claude Desktop（不是关闭窗口）
• 检查配置文件 JSON 格式是否正确（注意 Windows 路径用双反斜杠 \\ 或单斜杠 /）
• 确认 MCP Server 能单独启动：手动执行 uv run jadx_mcp_server.py 看是否有报错

7.5 大 APK 分析超时#

原因：类数量过多（1 万+），一次性返回所有数据会超时。

解决：提示 AI 使用 search_classes_by_keyword 的 offset / count 分页参数，每次只取一部分。