Open-ReverseLab 把逆向知识和上百个 MCP 工具装进一个工作区

用户想要一个"拿来就能跑"的逆向工作区，而不只是教程时，用这个 Skill。底层是开源的 Open-ReverseLab（GPL-3.0）：一套可执行的知识库加 MCP 工具箱，180 多篇文章按攻击面分成 5 个板块（Web、Android、Windows PE、通用、Windows 平台专项），每篇结构是"场景 → 输入信号 → 方法 → 攻击链 → MCP 工具映射"，并通过 reverse_lab_tools 暴露 100 多个 MCP 工具（Ghidra、Frida、Rizin、YARA 等）。

触发

用户说"搭一个逆向实验室""用 Ghidra / Frida 分析这个样本""做一份完整的样本分析报告""CTF 的 Web、APK、PE 题想用现成的知识库"。

硬性规则

1. 只分析你自己的目标，或有明确授权的目标。 授权范围不清楚，先停下来问用户，不要先动手。
2. 不对线上系统做扫描、攻击、绕过付费或访问控制、拒绝服务。 只读分析和本地分析优先。
3. 装东西、改配置之前先说一声，用户同意后再做。
4. 结论分三类： 亲眼看到的（带文件和位置）、推断的、没找到的（写"未知"，不写"不存在"）。
5. 不输出、不记录找到的密钥和令牌的完整内容，只报告它在哪里。
6. 只对自己的样本、靶场、CTF 和获得授权的目标使用。 仓库里的知识库和工具包含利用样本和 payload 文档，只用于授权测试。
7. 按板块装工具，不要一次装全。 只做 Web CTF，就别装 PE 工具。
8. 杀毒软件可能报警。 仓库的 exploit 样本和 payload 文档会被误报，这是预期内的。README 建议只对具体路径做最小排除，不要排除整个仓库；改杀毒设置前必须问用户。
9. 更换机器或更新配置后，要真实跑一遍 MCP 冒烟测试。
10. 使用前让用户知道：项目是 GPL-3.0，会影响你把它的内容带进自己项目时的许可证。

安装

在一个专用目录里克隆，然后：

• 首次运行检查： Windows 双击 START_HERE.bat；macOS / Linux 运行 ./START_HERE.sh。它会检查 Python、uv、Git 和 MCP 服务，并写出首次运行报告和冒烟测试报告。
• 按板块装工具：

.\scripts\misc\bootstrap.ps1                  # 核心脚本包装，不下载
.\scripts\misc\install_tools.ps1 -Android     # APK 工具
.\scripts\misc\install_tools.ps1 -Common      # Ghidra + Maven

./scripts/misc/bootstrap.sh
export PATH="$PWD/tools/bin:$PWD/tools/ctf-website/bin:$PATH"
python scripts/misc/ai_toolcheck.py --board misc     # 验证核心

• Agent 使用： 在克隆目录里启动 Claude Code，或用 Codex 直接打开该文件夹。新建任务：python scripts/misc/new_task.py --board <板块> --name <任务名>。验证 MCP 真实可调用：

uv run --project tools/skills/mcp/ReverseLabToolsMCP python scripts/misc/mcp_smoke_check.py --write-report

上下文加载顺序

CLAUDE.md → AGENTS.md → AI-USAGE.md → boards/<板块>/AI-USAGE.md

第一次打开项目时，Agent 会按 AGENTS.md 的协议检查本机环境（系统、工具链、设备、脱敏后的环境变量），缓存到 ~/.open-reverselab/env/env.md，7 天内不再重复探测。密钥变量只记"已设置"。

目录约定

每类产物有固定位置：samples/、exports/、patches/、kb/、reports/。样本放进去，沿着攻击链走，最后出报告。

输出格式

1. 用了哪个板块、哪些 MCP 工具。
2. 证据链：输入信号到每步结论。
3. 报告写入 reports/，并说明路径。