angr-api-mcp

angr-api-mcp

MCP server for angr binary analysis API workflow retrieval. Extracts real API usage patterns from angr's source code and angr-doc examples, then indexes them with semantic search so LLMs can query correct API call sequences.

Category
访问服务器

README

angr-api-mcp

MCP server for angr binary analysis API workflow retrieval.

Extracts real API usage patterns from angr's source code and angr-doc examples, then indexes them with semantic search so LLMs can query correct API call sequences.

Installation

Via Claude Code (recommended)

claude mcp add angr-api-mcp -- uvx angr-api-mcp

Via Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "angr": {
      "command": "uvx",
      "args": ["angr-api-mcp"]
    }
  }
}

Via pip

pip install angr-api-mcp

First-time setup

After adding the server, build the index by calling the initialize_index tool from Claude:

initialize_index()

This clones angr and angr-doc from GitHub and builds the semantic index (~5–10 minutes). The index is stored at ~/.local/share/angr-api-mcp/chroma_db and persists across restarts.

Or run from the command line:

angr-api-mcp-admin build-index

# Point at local repos to skip cloning
angr-api-mcp-admin build-index --angr-path /path/to/angr --angr-doc-path /path/to/angr-doc

MCP Tools

Tool Description
initialize_index Build the workflow index
get_workflows Search API call sequences by task description
get_api_doc Look up a class or method
list_related_apis Find co-occurring APIs
get_index_info Show index metadata
clear_index Wipe the index

CLI (admin / inspection)

# Search for workflows by task
angr-api-mcp-admin inspect workflows "run CFG analysis on a binary"
angr-api-mcp-admin inspect workflows "symbolic execution to find target address"

# Look up a class or method
angr-api-mcp-admin inspect api-doc SimulationManager
angr-api-mcp-admin inspect api-doc CFGFast

# Find co-occurring APIs
angr-api-mcp-admin inspect related Project

# Index info
angr-api-mcp-admin inspect info

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选