BinGraph — 二进制逆向图谱智能体平台

把二进制静态分析结果沉淀为可查询图谱，通过 MCP Server 让 AI 高效审计二进制。

一个 MCP Server → 覆盖全部图谱 → AI 按需 open_graph 加载

项目结构

BinGraph/
├── bingraph/               # 源码包
│   ├── builder/            # 构建器（idalib 无头采集 + 反编译缓存）
│   ├── server/             # MCP 查询服务
│   ├── data/sinks.yaml     # 78 条危险函数知识库
│   ├── query.py            # 查询引擎（NetworkX 内存图）
│   ├── db.py               # SQLite 存储层
│   ├── report.py           # HTML 报告生成
│   └── cli.py              # CLI 入口
├── graphs/                 # 所有图谱产物（gitignore）
│   ├── baby.bingraph/
│   └── re1.bingraph/
├── tests/                  # 测试
│   ├── test_cli.py         # CLI 集成测试
│   └── test_mcp_stdio.py   # MCP 全链路测试
├── pyproject.toml
└── README.md

安装

需要 Python 3.12+、IDA Pro 9.0+，且 idalib 已激活：

cd E:\AIxCC\BinGraph
python -m pip install -e .

激活 idalib（如果尚未）：

python "E:\Program Files\IDA Professional 9.0\idalib\python\py-activate-idalib.py" -d "E:\Program Files\IDA Professional 9.0"

使用教程

1. 构建图谱

# 对任意二进制构建图谱，产物统一放入 graphs/
bingraph build path/to/target.exe -o graphs/target.bingraph

# 省略 -o 则在二进制同目录生成 <name>.bingraph/
bingraph build path/to/target.exe

# 跳过反编译只建图（快速，大型二进制适用）
bingraph build target.exe --skip-decompile

2. 查看统计

bingraph inspect graphs/target.bingraph

输出：函数数、边数（含 indirect/unresolved 分类）、字符串数、危险调用点数、反编译成功率。

3. 生成 HTML 报告

bingraph report graphs/target.bingraph
# 输出：graphs/target.bingraph/report.html

打开 report.html 可看到总览卡片、危险调用表格、top 出度函数、字符串列表、可搜索函数表。

4. 启动 MCP 服务（接入 AI）

bingraph serve

服务通过 stdio 运行，供 Claude Code / Cursor / Cherry Studio 等 MCP 客户端调用。

Claude Code 已预配置（~/.claude.json 中的 bingraph 条目）。重启 Claude 后即可在对话中使用。

5. 在 AI 对话中使用

AI 工作流示例（审计 re1.exe 的 system 调用风险）：

用户: 加载 re1.exe 的图谱，分析 system 调用链

AI → open_graph("E:\AIxCC\BinGraph\graphs\re1.bingraph")
AI → list_dangerous_calls(category="exec")            # 找出所有 exec 类危险
AI → find_call_paths(source="_main", sink="system")   # 查 _main→system 路径
AI → get_pseudocode("_main", max_lines=30)            # 看 _main 源代码
AI → get_subgraph_summary("_main")                    # _main 的邻域关系

典型分析模式：

你想知道什么	用什么工具
这个二进制里有什么危险调用	`list_dangerous_calls`
从入口能到达某个危险函数吗	`find_call_paths`
某个函数做了什么	`get_pseudocode` + `get_strings`
某个函数上下游关系	`callers` / `callees`
快速了解一个函数	`get_subgraph_summary`
搜索特定函数名	`search_functions`

6. 多图谱切换

不用改配置、不用重启，同一 session 内随时切：

AI → open_graph("E:\AIxCC\BinGraph\graphs\project_a.bingraph")
  ... 分析 project_a ...
AI → close_graph()
AI → open_graph("E:\AIxCC\BinGraph\graphs\project_b.bingraph")
  ... 分析 project_b ...

MCP 工具参考

工具	说明
`open_graph(graph_dir)`	加载图谱，之后所有查询针对该图谱
`close_graph`	释放当前图谱
`graph_overview`	全局统计：函数/边/indirect/危险分类分布
`search_functions(pattern, kind)`	按函数名(`name`)或字符串内容(`string`)搜索
`get_function(func)`	单函数完整信息 + 关联字符串 + 危险调用
`callers(func, depth)`	向上 N 跳 caller（默认过滤库函数）
`callees(func, depth)`	向下 N 跳 callee
`find_call_paths(source, sink)`	BFS 最短调用路径
`list_dangerous_calls(category, severity)`	危险调用点清单（按类别/严重性过滤）
`get_subgraph_summary(func, depth)`	LLM 友好邻域摘要
`get_strings(func)`	函数引用的字符串
`get_pseudocode(func, max_lines)`	分页读取反编译伪代码

图谱目录结构

target.bingraph/
├── graph.db          # SQLite：functions / call_edges / strings / imports / sinks / danger_call_sites
├── pseudocode/       # 反编译缓存 {ea:x}.c
├── meta.json         # 构建元信息 + 统计
├── build_summary.json
└── report.html       # 人类可读报告

危险函数知识库

内置 78 条来自 Microsoft SDL banned.h + CWE 分类的 sink，包含 7 个类别：

类别	示例	用途
`buffer_copy`	strcpy, memcpy, strcat	缓冲区溢出检测
`format_string`	sprintf, printf	格式化字符串漏洞
`input_source`	scanf, recv, ReadFile	污点 source 追踪
`exec`	system, CreateProcess	命令注入检测
`injection`	VirtualAllocEx, WriteProcessMemory	进程注入检测
`network`	connect, URLDownloadToFile	网络行为检测
`persistence`	RegSetValueEx, CreateService	持久化检测

与活 IDA 互补

BinGraph 负责”找对地方”，ida-pro-mcp 负责”动手改”。

查调用链、危险点、子图 → 用 BinGraph（快、全、省 token）
重命名、加注释、看最新反编译 → 用 ida-pro-mcp

二者共存不冲突，地址 ea 统一，可无缝衔接。

已知限制

反编译依赖 Hex-Rays 授权，失败函数标记 decompile_ok=0 并如实返回
间接调用 243 条中大部分为 CRT 内部 dispatch，对外部函数指针调用无特殊标记
FLIRT 对静态链接 CRT 识别良好，但部分自定义函数可能误标为 library
bingraph serve 后需重启 Claude 客户端才能看到新 MCP 工具