mcp/tools_info.py — 信息工具适配器

MCP元数据

apkid/mcp/tools_info.py 把 4 个元数据/管理操作暴露为 MCP 工具。与 tools_scan.py 不同，这些工具 不调 make_scanner——它们读的是版本、标签、规则文件等静态信息。

📋 文件内容

符号	类型	说明
info()	func	版本 + 规则哈希 + 规则数
list_tags()	func	所有检测类别
rules(action)	func	列出/编译规则
skills()	func	列出所有 MCP 工具

ℹ️ info

def info() -> str:
    rules_mgr = RulesManager()
    rules_hash = rules_mgr.hash
    try:
        rules = rules_mgr.load()
        rules_count = len(set(r.identifier for r in rules))
    except Exception:
        rules_count = 0
    return json.dumps({
        "error": False, "version": __version__,
        "rules_sha256": rules_hash, "rules_count": rules_count,
    }, ensure_ascii=False, indent=2)

与 CLI info 完全对应。rules_count 用 set(r.identifier) 去重——因为 private 规则也可能被计入。load 失败时 rules_count=0（如 rules.yarc 缺失），不报错。

返回带 indent=2（美观缩进），扫描类工具则用紧凑格式——信息类工具更可能被人类直接看。

🏷️ list_tags

def list_tags() -> str:
    tags = [{"tag": tag, "description": desc}
            for tag, desc in sorted(RULE_DESCRIPTIONS.items())]
    return json.dumps({"error": False, "tags": tags}, ensure_ascii=False, indent=2)

遍历 ai_output.RULE_DESCRIPTIONS（sorted by key），输出所有检测类别。与 CLI list-tags 对应。这是让 AI 客户端"知道有哪些检测维度"的自发现工具。

📜 rules

def rules(action: str = "list") -> str:
    rules_mgr = RulesManager()
    if action == "list":
        yara_files = rules_mgr._collect_yara_files()
        rule_list = sorted(yara_files.keys())
        return json.dumps({"error": False, "rules": rule_list, "count": len(rule_list)}, ...)
    elif action == "compile":
        rules_mgr.compile()
        count = rules_mgr.save()
        return json.dumps({"error": False, "compiled": True, "rules_count": count}, ...)
    else:
        return json.dumps({"error": True, "message": f"Unknown action '{action}'. Use 'list' or 'compile'."})

注意 action 有默认值 "list"——MCP 客户端可不传参调用，默认列出规则。CLI 版 rules 命令则要求显式传 action。

compile 会写 rules.yarc——这是个 有副作用 的工具，调用前应确认环境。错误（如规则语法错）走 return 错误 JSON。

🧩 skills

def skills() -> str:
    tool_list = [
        {"name": "scan_file", "description": "Scan an APK, DEX, or ELF file..."},
        {"name": "batch_scan", "description": "Batch scan files in a directory"},
        # ... 共 8 个工具
    ]
    return json.dumps({"error": False, "tools": sorted(...), "total": len(tool_list)}, ...)

硬编码 了 8 个工具的列表（而非像 CLI skills 那样自省 app.registered_commands）。因为 MCP 这边没有等价的"已注册工具列表"可自省——FastMCP 的工具注册是命令式的，没有暴露反向查询的简单 API。

加新 MCP 工具要同步这里

新增一个 MCP 工具时，除了在 server.py 注册，还要在 tools_info.skills() 的 tool_list 里手动加一项，否则 skills 工具不会列出它。这是与 CLI 侧（自省 registered_commands）的明显差异。

🆚 与 CLI 信息命令的对比

工具/命令	MCP（tools_info）	CLI（cmd_info/tags/rules/skills）
info	return JSON	typer.echo JSON
list_tags	return JSON	typer.echo JSON
rules	action 默认 "list"	action 必填
skills	硬编码列表	自省 registered_commands
错误	return 错误 JSON	error_exit（stderr + exit）

🔗 调用链

MCP client → FastMCP → tools_info.info()
                          │
                          ├─ RulesManager().hash    （惰性算 SHA-256）
                          ├─ RulesManager().load()  （加载 rules.yarc）
                          │     └─ len(set(r.identifier))
                          └─ return json.dumps({...})

信息工具是 只读的（除 rules compile），适合 AI 客户端在扫描前先调 info/list_tags/skills 了解能力，再调 scan_file。

📍 相关

• mcp/server.py — 注册这些工具。
• tools_scan.py — 扫描类工具。
• CLI 对应命令 — info/tags/rules/skills。
• 代码模块：ai_output.py — RULE_DESCRIPTIONS 来源。