Cheat Engine MCP AI 辅助逆向工程桥接工具
本帖最后由 wjx8885577 于 2026-1-5 13:14 编辑# 项目介绍
## 核心亮点
🤖 AI 驱动：支持通过自然语言控制 CE，降低逆向门槛
🛠️ 功能完整：57 个 MCP 工具覆盖逆向全流程（内存读写/扫描/断点/分析/Hook）
🔌 架构优雅：AI ← MCP/JSON-RPC → Python Server ← Named Pipe → CE Lua Bridge
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# 快速开始
## 安装依赖
```bash
pip install pywin32
```
## CE 加载桥接
在 Cheat Engine 中按 Ctrl+Alt+L 执行：
```lua
dofile([])
```
或者把ce_mcp_bridge.lua放进Cheat Engine目录的autorun文件夹里面
## 配置 MCP 客户端
```json
{
"mcpServers": {
"cheat-engine": {
"command": "python",
"args": ["C:\\ce_mcp\\ce_mcp_server.py"]
}
}
}
```
--------------------------------------------------------------------------------
# 使用示例
## 示例 1：自动指针追踪
用户指令：找到玩家血量的静态指针
AI 调用：
```json
ce_find_pointer_path("0x12345678")
```
返回结果：
```json
{
"success": true,
"base_address": "game.exe",
"offsets": ,
"ce_pointer_notation": "[+20]+8"
}
```
## 示例 2：函数 Hook
用户指令：Hook 伤害计算函数并记录参数
AI 调用：
```json
ce_hook_function("0x401000", "damage_func", {"capture_args": 4})
```
让游戏运行后调用：
```json
ce_get_hook_log("damage_func")
```
返回结果：
```json
{
"total_calls": 64,
"entries": [
{"args": {"arg1": "0x255D5E758", "arg2": "100", "arg3": "50", "arg4": "1"}},
{"args": {"arg1": "0x255D5E758", "arg2": "95", "arg3": "50", "arg4": "2"}}
]
}
```
## 示例 3：执行追踪
用户指令：追踪这个函数的执行流程
AI 调用：
```json
ce_break_and_trace("0x401000", {"max_steps": 100})
```
返回结果：
```json
{
"steps": 100,
"stop_reason": "ret",
"trace": [
{"step": 1, "address": "0x401000", "instruction": "mov rcx, ", "registers": {...}},
{"step": 2, "address": "0x401004", "instruction": "add rcx, 5", "registers": {...}}
]
}
```
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# 工具清单（57 个）
## 🔧 系统工具（8 个）
| 工具 | 用途 |
|-|-|
| ce_ping | 连接测试，获取服务器健康指标 |
| ce_get_process_info | 获取进程信息 + 刷新符号表【会话第一步】 |
| ce_execute_lua | 执行原始 Lua 代码 |
| ce_get_selected_address | 获取 Memory View 选中地址 |
| ce_get_logs | 获取 Lua 桥接日志 |
| ce_list_processes | 列出运行进程 |
| ce_attach_process | 附加到进程（PID 或名称） |
| ce_auto_assemble | 执行 Auto Assembler 脚本 |
## 💾 内存工具（3 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_read_memory | 读取单个内存值 |
| ce_read_memory_batch | 批量读取【性能优化，优先使用】 |
| ce_write_memory | 写入内存值 |
## 🔍 扫描工具（10 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_aob_scan | AOB 签名扫描（支持 ?? 通配符） |
| ce_value_scan | 值扫描【手动指针追踪第 2 步】 |
| ce_scan_new | 首次扫描【值查找】 |
| ce_scan_next | 过滤扫描（支持 10 种扫描类型） |
| ce_scan_results | 获取扫描结果（分页） |
| ce_scan_close | 关闭扫描会话 |
| ce_scan_list | 列出所有活动扫描会话 |
| ce_enum_modules | 枚举已加载模块（DLL） |
| ce_get_address_list | 获取 Cheat Table 地址列表 |
| ce_add_address_record | 向 Cheat Table 添加记录 |
## 📍 符号工具（5 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_get_address | 解析地址表达式 |
| ce_get_symbol | 获取符号名 + RTTI + 模块信息 |
| ce_get_region_info | 获取内存区域信息 |
| ce_auto_guess | 猜测地址处的值类型 |
| ce_resolve_pointer | 解析指针链（验证） |
## 🐛 调试工具（7 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_disassemble | 基本反汇编 |
| ce_get_instruction_info | 获取指令详细信息 |
| ce_set_breakpoint | 设置硬件断点 |
| ce_remove_breakpoint | 移除断点 |
| ce_get_breakpoints | 列出所有活动断点 |
| ce_break_and_get_regs | 单次捕获寄存器 |
| ce_break_and_trace | 逐级执行追踪【最强大】 |
## 📊 分析工具（17 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_find_what_accesses | 查找访问地址的代码（F5）【手动指针追踪第 1 步】 |
| ce_find_what_writes | 查找写入地址的代码（F6） |
| ce_analyze_code | 静态代码分析 |
| ce_build_cfg | 构建控制流图（CFG） |
| ce_detect_patterns | 模式识别（switch/加密/反调试） |
| ce_compare_functions | 比较函数相似性 |
| ce_trace_dataflow | 追踪单寄存器数据流 |
| ce_program_slice | 程序切片【高级】 |
| ce_analyze_struct_access | 静态结构体分析 |
| ce_trace_struct_access | 动态结构体追踪 |
| ce_cleanup | 清理所有断点和追踪 |
| ce_find_pointer_path | 自动指针追踪【推荐首选】 |
| ce_find_references | 查找代码引用 |
| ce_find_call_references | 查找函数调用者 |
| ce_find_function_boundaries | 检测函数边界 |
| ce_checksum_memory | 计算 MD5 哈希 |
| ce_generate_signature | 生成 AOB 签名 |
## 🪝 Hook 工具（5 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_hook_function | 非阻塞函数 Hook（64 条环形缓冲区） |
| ce_unhook_function | 移除 Hook |
| ce_list_hooks | 列出所有活动 Hook |
| ce_get_hook_log | 获取 Hook 日志 |
| ce_clear_hook_log | 清除 Hook 日志 |
## 🎮 仿真工具（2 个）
| 工具 | 用途 |
|--|--|
| ce_call_function | 调用目标进程函数【危险】 |
| ce_symbolic_trace | 符号执行【不执行实际代码】 |
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# 源码结构
```
ce_mcp/
├── ce_mcp_server.py # Python MCP 服务端（1575 行）
├── ce_mcp_bridge.lua # CE Lua 桥接（253KB）
├── requirements.txt # Python 依赖
├── mcp_config.json # MCP 配置示例
└── README.md # 完整文档（1055 行）
```
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# 适用场景
✅ 游戏逆向工程
✅ 恶意软件分析
✅ CE 脚本自动化生成
✅ 逆向教学演示
✅ AI 辅助逆向
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# 下载与使用
## 附件下载
[附件] ce_mcp.zip
包含文件：
- ce_mcp_bridge.lua
- ce_mcp_server.py
- requirements.txt
- mcp_config.json
- README.md
## 系统要求
- Cheat Engine 7.6+
- Python 3.7+
- pywin32 依赖
## 注意事项
⚠️ 本工具为 AI 辅助逆向工程工具，用于教学和研究目的
⚠️ 请遵守当地法律法规，不得用于非法用途
⚠️ AI 需要 MCP 客户端支持
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# 技术架构
```
┌─────────────────┐
│ AI │
└────────┬────────┘
│ MCP Protocol (JSON-RPC)
┌────────▼────────┐
│ ce_mcp_server.py│ ← Python MCP 服务端
└────────┬────────┘
│ Named Pipe
┌────────▼─────────────┐
│ce_mcp_bridge.lua │ ← CE Lua 桥接
└────────┬─────────────┘
│
┌────────▼─────────┐
│Cheat Engine │ ← 附加到目标进程
└──────────────────┘
```
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# 特色功能详解
## 自动指针追踪（推荐）
工作流：
```
1. ce_find_pointer_path(动态地址)
↓
2. 自动尝试多种策略：
- hybrid（推荐）：F5 + value_scan
- f5：纯断点方法
- value_scan：纯内存搜索
↓
3. 返回：base_address + offsets + CE 表示法
↓
4. 验证：ce_resolve_pointer(base, offsets)
```
## 扫描会话管理
完整支持首次扫描 → 过滤扫描 → 获取结果流程：
```
1. ce_scan_new(初始值) → session_id, count
↓
2. 游戏中改变值
↓
3. ce_scan_next(session_id, 'decreased') → 过滤结果
↓
4. 重复 2-3 直到结果很少
↓
5. ce_scan_results(session_id) → 获取地址列表
↓
6. ce_scan_close(session_id) → 释放资源
```
## 函数 Hook 系统
非阻塞 Hook，64 条环形缓冲区：
```
1. ce_hook_function(地址, "hook_name")
↓
2. 让游戏运行（自动捕获参数）
↓
3. ce_get_hook_log("hook_name")
→ 64 次调用的完整参数
↓
4. ce_unhook_function("hook_name")
→ 清理
```
## 执行追踪
最强大的调试工具：
```
1. ce_break_and_trace(地址, max_steps=100)
↓
2. 返回每条指令的完整寄存器状态
↓
3. 停止原因：ret / end_address / max_steps / timeout
```
## 模式识别
自动检测常见代码模式：
- switch_tables：跳转表（switch 语句）
- virtual_calls：虚函数调用（vtable）
- string_refs：字符串字面量
- crypto_constants：加密常量（MD5/SHA 等）
- anti_debug：反调试检测
- comparisons：比较指令
- memory_patterns：结构体字段访问模式
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# 常见问题
Q：需要学习 Lua 吗？
A：不需要，通过 AI 自然语言即可操作。
Q：支持哪些 AI 模型？
A：支持所有支持 MCP 协议的 AI（如 Claude）。
Q：能自动化游戏修改吗？
A：本工具为逆向分析工具，用于学习和研究。
Q：会封号吗？
A：本工具仅用于离线分析，不涉及联网操作。
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# 总结
CE MCP 通过 57 个精心设计的工具，将 Cheat Engine 的强大功能通过 MCP 协议暴露给 AI，
实现了自然语言驱动的逆向工程体验。
无论是初学者学习逆向，还是老手提高效率，都能从中受益。
🎉 享受 AI 辅助逆向后，你会发现逆向从未如此简单！
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跟不知道怎么用的说一下我试出来的办法。
准备工作：
1.首先要有个AI模型，用来作为输入工具命令CE工作。（我用的cherry studio架模型花自己买的tokens。）
2.py文件地址需要作为mcp_config.json里args的地址，再把json的文本内容复制到AI模型的MCP服务器里，启用。（格式报错问问豆包就行。）
开始：
1.用终端管理员安装pywin32，再用它命令直接调用python运行py，这是第一步，不要乱顺序（不会的问豆包，requirements里的也可以装上，反正几行pip命令）
2.lua文件放到autorun里面，管理员启动CE，绑定要找的游戏句柄，dofile+文件地址，执行一下。（不报错没反应一般就是连上了。不能创建管道就是看没反应后点太多次了，关掉CE重启）
3.AI模型里聊天栏勾选MCP服务器，跟他说调用CE帮你干嘛干嘛（我会让它发测试信息，lua脚本会弹日志或窗口显示信息就是连接上了。）
用后感：
能找基地址，跳一堆代码，最后拿指针偏移一试，找的不对，AI幻觉很严重。
有高手也可以说一下我哪里不对，毕竟我是硬着头皮试出来的办法，看了4页帖子也没人说清楚怎么装。 厉害厉害 好东西，学习了 用AI来辅助逆向分析确实是现在的趋势啊，很不错 嗯，以后就AI写代码，查代码了 牛逼呀呀 感谢分享 AI能做很多事情的。 以后就AI写代码，查代码了 非常牛逼，感谢大佬