frx-director-mcp

两种模式驱动浏览器逆向 —— ① 强模型领航 · 低模型实操　② 强模型带自建经验库 · 亲自直驱

EN — TL;DR: An MCP server bridging a high-capability model (Claude / GPT) to the firefox-reverse browser's built-in reverse-engineering engine. Two composable modes: (1) Delegate — the strong model directs while a cheap worker (DeepSeek / Qwen / GLM) executes all tooling (token cost-split); (2) Direct-drive — the strong model uses its own skill / experience library and calls the 44 engine tools itself via agent_call_tool. It can also list/create/open/import isolated fingerprint environments via FRX_ENV_ID. Never touches your API key (configured once in the browser).

frx-director-mcp 是一个 MCP 服务，把强模型（Claude / GPT）通过标准 MCP 协议接到 firefox-reverse 浏览器内置的逆向引擎上。两种可自由组合的模式：

• 模式一 · 领航委派（高模型配置、低模型调用）：强模型当 director 只下方向、审结论；便宜的 worker 模型（DeepSeek-flash / Qwen-turbo / GLM）在浏览器里执行全部工具（抓包、签名追踪、补环境、脚本验证…）。token 天然拆分——强模型的判断力用在最高杠杆点，重复执行交给低成本模型；worker 复用浏览器内置的逆向方法论。

• 模式二 · 经验库直驱（高模型带自建经验库、亲自调用）：强模型用自己的经验库 / 技能（skill）/ 方法论，通过 agent_call_tool 亲自直调浏览器的 44 个核心逆向工具（signer_trace / jsvmp_trace / closure_read / page_eval / 引擎级 hook…），跳过 worker。更快更准、可注入你自己的逆向经验；代价是每个工具回合花强模型的 token。

两种模式共用同一套桥接与浏览器引擎，可按任务、按步自由切换。0.3.0 起还可通过 MCP 管理 Firefox-Reverse 指纹环境（列表、新建、打开、关闭、导入采集 JSON），用 FRX_ENV_ID 启动指定独立 profile。0.3.2 起为 CLI 主模型补齐 agent_poll / agent_read_brief，避免 agent_start 后主模型停住不读结果。0.3.3 起修正三端自启动的 Marionette 端口传递方式。服务本身零站点逻辑、不接触任何 API Key（Key 仅在浏览器侧配置）。

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两种模式 · 工作流程 · 系统架构 · 快速开始 · 一键使用 · 工具参考 · 安全与约束 · 开发

Related MCP server: cn-llm-mcp

两种模式

模式一（默认，省钱主路） 是结构性的成本拆分：强模型只在最高杠杆点介入，assist（AI 辅助阶段门）强制 worker 每阶段产出可审阅结论，让强模型尽早拦截错误路线。

模式二（0.2.0 起，opt-in 增益） 把浏览器的 44 个核心工具直接暴露给强模型：先 agent_tools 看清能力与参数，再 agent_call_tool 亲自直调。强模型可带自己的逆向经验库 / skill（例如把一套方法论作为 system prompt），用引擎级工具（页面检测不到）一步步控制浏览器。

两者不是二选一：可以同一会话里简单步骤亲自 agent_call_tool 快跑、繁重重复步骤 agent_start 委派 worker。唯一约束：同一浏览器同一时刻只跑一种——agent_call_tool 在有 worker 会话运行时会被拒绝（与 agent 共享标签页 / hook / trace 状态，并发会串味），先 agent_stop / agent_wait_for_stop 再直调。

工作流程

模式一 · 领航委派（强模型下方向、worker 执行）：

  强模型 director (Claude / GPT)                  firefox-reverse 浏览器
  ┌───────────────────────┐    MCP / stdio     ┌──────────────────────────────┐
  │ ① agent_start  下目标  │ ─────────────────▶ │ worker 模型(便宜)执行 44 工具 │
  │ ② agent_poll 短轮询    │                    │ 抵达阶段门 → 产出阶段结论       │
  │ ③ agent_read_brief/read│ ◀───────────────── │                              │
  │ ④ agent_send   纠方向  │ ─────────────────▶ │ 按新方向继续                  │
  └───────────────────────┘                    └──────────────────────────────┘
        └──────────── 循环 ②~④，直到产出可独立运行的结果 ────────────┘

强模型每轮只消耗少量 token（读结论 + 写一条方向）；worker 承担全部工具执行。

模式二 · 经验库直驱（强模型带自己的经验库、亲自调每个工具）：

  强模型 (Claude + 自建经验库/skill)              firefox-reverse 浏览器
  ┌───────────────────────┐    MCP / stdio     ┌──────────────────────────────┐
  │ ① agent_tools 看能力   │ ─────────────────▶ │ 返回 44 工具的名/参数/说明     │
  │ ② agent_call_tool 直调 │ ─────────────────▶ │ 引擎级 dispatch → 工具信封     │
  │   (signer_trace/       │ ◀───────────────── │ (与内置 Agent 同一套引擎)     │
  │    page_eval/…)        │                    │                              │
  └───────────────────────┘                    └──────────────────────────────┘
        └── 强模型用自己的判断+经验库,逐个工具推进,无需 worker ──┘

强模型直接掌舵引擎工具：更快更准、可注入自己的逆向经验；代价是工具回合的 token 由强模型承担。

系统架构

director (Claude / GPT)
   │  stdio (MCP)
   ▼
frx-director-mcp ──── 21 tools ──── BrowserBridge（Marionette 默认 / File 备用）
   │  模式一: agent_start/send/read…      │  模式二: agent_tools + agent_call_tool
   │                                   │  TCP 127.0.0.1:2828 · chrome-context ExecuteScript
   │  每会话 convo / turnlog           ▼
   │                          ChromeUtils.importESModule(AgentSession.sys.mjs)
   ▼                                   │  run / getState / stop
 本地工作目录                agentSession 单例（firefox-reverse 父进程常驻）
                                       ▼
                       内置逆向 Agent（worker 模型）+ 工作目录 ledger.md / progress.md

桥接层（BrowserBridge）是抽象接口，默认实现走 Marionette；可切换至 FileBridge 作为备用通道，工具层无需改动。

快速开始

前置条件

1. 安装 firefox-reverse 浏览器，并在其 Agent 设置中为一个便宜的 worker 模型配置 API Key（DeepSeek / 通义千问 / GLM 等；本服务不接触该 Key）。

   💡 worker 模型选型（重要）：走 MCP 驱动这种长工具循环时，务必选标准 / 快速档，推荐 deepseek-v4-flash —— 实测零漂移、约 2–3 分钟/阶段、配合最顺。切勿用推理档（如 deepseek-v4-pro）：推理档在长工具循环里易退化成「只吐纯文本计划、不再调用工具」而中断，是 worker 的首要失败模式。可在浏览器 Agent 设置里把默认 worker 设为该档，或在 agent_start({ model: "deepseek-v4-flash" }) 里临时指定（同一个 Key、无需改配置）。

2. 以 Marionette + 系统权限启动浏览器（chrome 上下文执行特权 JS 所必需）。macOS 推荐走 .app 的 LaunchServices 启动链路：

   open -n -a "/Applications/Firefox Reverse.app" --args \
       -marionette -remote-allow-system-access -no-remote \
       -profile "<你的 profile>"

   Windows / Linux 可直接用 Firefox Reverse 可执行文件带同样参数启动。默认 Marionette 端口是 2828；自定义端口请配置 FRX_MARIONETTE_PORT 并使用自动拉起，启动器会通过官方 pref/环境变量传入。也可以配置 FRX_AUTOLAUNCH=1 + FRX_FIREFOX_BIN + FRX_PROFILE，由本服务自动拉起；macOS 下 FRX_FIREFOX_BIN 可指向 /Applications/Firefox Reverse.app 或 .app/Contents/MacOS/firefox，MCP 会自动转换为 open -n -a ... --args。

3. Node.js ≥ 18。

方式一：让 AI 自动安装（推荐）

在你的 AI 编码工具（Cursor / Claude Code / Codex 等）对话框中输入：

帮我安装并配置这个 MCP 工具：frx-director-mcp 项目地址：https://github.com/WhiteNightShadow/frx-director-mcp

AI 将自动完成 克隆 → 安装依赖 → 构建 → 写入客户端 MCP 配置 的全过程。

方式二：手动安装

git clone https://github.com/WhiteNightShadow/frx-director-mcp.git
cd frx-director-mcp
npm install && npm run build      # 产物：dist/index.js

将以下条目加入你客户端的 MCP 配置（<安装路径> 替换为实际路径）：

{ "mcpServers": { "frx-director": {
  "command": "node",
  "args": ["<安装路径>/frx-director-mcp/dist/index.js"]
} } }

{ "mcpServers": { "frx-director": {
  "command": "node",
  "args": ["<安装路径>/frx-director-mcp/dist/index.js"]
} } }

claude mcp add frx-director -- node <安装路径>/frx-director-mcp/dist/index.js

可选环境变量（均有默认值；方式一会由 AI 自动填写，完整说明见 .env.example）：

📂 逆向产物在哪里？ 工作目录归属 firefox-reverse 项目、而非 MCP 工具自身。默认每个会话的目录是 <firefox-reverse 仓库旁>/firefox-reverse-ws/<会话id>/（从 FRX_JSX_PROMPT_SRC 推断仓库位置；推断不出则 ~/firefox-reverse-ws/<会话id>/）—— 抓取的脚本、还原代码、ledger.md / progress.md 都落在这里，与你从哪个目录启动无关；agent_start / agent_read 的返回也会带上该会话的具体路径。要改位置，设 FRX_WORKSPACE_ROOT 即可。

一键使用（两种模式）

挑一种模式，将对应整段原样复制作为首条消息发给你的强模型；它会自动完成环境自检、引导你补齐配置、向你询问目标，并按该模式驱动逆向。

模式一 · 领航委派（省 token，worker 干活）

你现在通过一个叫 frx-director 的 MCP，指挥 firefox-reverse 浏览器里的内置逆向 Agent。
你是专业的 Web 端爬虫 / 签名逆向工程师，只负责【方向决策】，不亲自调用浏览器工具——所有工具执行由浏览器里那个便宜的 worker 模型完成，你只读它的阶段结论、给方向。成本拆分：你（强模型）每轮只花少量 token 审阅结论 + 写一条方向；便宜的 worker 承担全部工具执行。

【第 0 步 · 环境自检】先调用 frx_status。
- ready=true → 进入下面流程。
- bridgeConnected=false 或 hasKey=false → 把返回的 note 用一句话告诉用户、引导其补齐（用 -marionette 启动浏览器，或在浏览器 Agent 设置里为一个便宜 worker 模型如 qwen-turbo / deepseek-v4-flash 配置 Key）；待其完成后再次 frx_status 确认，再继续。

【第 1 步 · 明确目标】若用户尚未提供目标，向其索取以下 4 项：
  ① 站点 URL（能观察到目标请求的页面） ② 接口 URL（要复现的请求） ③ 目标参数（要还原的签名 / 加密参数名） ④ 输出目标（通常为：Node.js 黑盒复刻、脱离浏览器独立请求成功）。

【第 2 步 · 启动】agent_start({task:"将上述 4 项整合为清晰任务", targetUrl:"站点 URL"})；返回 tid，后续均使用它。
  在 task 中给出你的判型与方法建议：简单站点优先 hook 比对标准算法、不必硬扣混淆；JSVMP 不逆字节码、走黑盒补环境；不臆测函数名，先 signer_trace 抓取真实入参。

【第 3 步 · 等待与审阅】
  CLI/命令行客户端优先循环调用 agent_poll({tid, timeoutSec:60, intervalSec:5})。
  - phase:"running" → worker 仍在执行，不是失败；继续 agent_poll，或改用 agent_wait_for_stop 长等待。
  - phase:"settled" → 先使用返回里的 brief；若需要完整产物再 agent_read({tid, includeProgressFile:true})。
  - phase:"error" 或 no-state → agent_read_brief({tid}) + agent_runlog({tail:30}) 做诊断。
  支持长等待的客户端也可直接 agent_wait_for_stop({tid})；settled 后用 agent_read_brief 或 agent_read 读取结论。
  ★采信结论前务必查看 driftHint：勿将「模型漂移为纯文本 / idle 超时」误判为「路线确属不通」（worker 的首要失败模式）。

【第 4 步 · 方向修正】agent_send({tid, guidance:"..."}) 写一条具体、有序、可防止走弯路的指令，例如：
  「仅执行第 1+2+3 步」「每步先验证再进入下一步」「先完成两个简单目标、勿过早深入最难的 JSVMP」「输出不匹配通常是输入未喂对，勿转向字节级逆向」「仅回报这 3 项」。
  同时识别其自相矛盾（日志显示成功却写为失败）、拦截其臆断（如「换一个 bundle 就要换密钥」）。

【第 5 步 · 循环】重复第 3–4 步，直至产出可用结果（Node 独立请求目标接口、返回有效业务数据）。
  当路线已锁定、仅剩机械收尾时，可 agent_set_mode({tid, mode:"auto"}) 让 worker 无人值守完成；若卡住再切回 assist。
  若发现其正驶向错误路线，agent_stop({tid}) 中止后再以 agent_send 修正（进展已持久化，中止不丢失）。

现在开始：先调用 frx_status。

模式二 · 经验库直驱（强模型亲自调工具，可带你自己的逆向经验库）

适合用懂逆向的强模型（如 Claude）+ 你自己的方法论 / skill。把你的经验库（一套逆向方法论、站点经验、判型规则…）放在这段之前或作为 system prompt 一并给模型；它将用 agent_call_tool 亲自驱动浏览器。

你现在通过一个叫 frx-director 的 MCP，亲自直驱 firefox-reverse 浏览器的逆向引擎工具（直驱模式，不经 worker）。
你是资深 Web 逆向工程师，按【你自己的经验库 / 方法论】判型与决策，并亲手调用浏览器引擎工具完成逆向。

【第 0 步 · 环境自检】先调用 frx_status。bridgeConnected=false → 引导用户用 -marionette 启动浏览器后重试。
  注意：直驱模式只用浏览器引擎工具、不需要 worker 模型的 Key（hasKey=false 也能直驱）。

【第 1 步 · 看清能力】调用 agent_tools，记下 44 个工具的 name 与参数；重点是 16 个引擎级工具
  （signer_trace / jsvmp_trace / closure_read / webapi_trace / whitebox_diff / wasm_probe / crypto_scan 等，页面检测不到）。

【第 2 步 · 明确目标】若用户未给，索取：① 站点 URL ② 接口 URL ③ 目标参数（签名/加密参数名）④ 输出目标（通常 Node 黑盒复刻、脱离浏览器请求成功）。

【第 3 步 · 亲自直驱】用 agent_call_tool({name, args}) 按你的方法论逐步推进，例如：
  - page_navigate 到站点 → net_capture 抓目标请求 → 看签名参数长相判型；
  - 标准算法优先 hook 比对（signer_trace / page_eval 装 hook 记入参出参 → 本地标准库比对），不硬扣混淆；
  - JSVMP 不逆字节码、走黑盒补环境；闭包真值用 closure_read；WASM 用 wasm_probe；
  - run_node 在工作目录里跑复刻、字节级比对自证；fs_write 落产物。
  每次直调读返回信封（ok/data/error），据此决定下一步——这就是你的工具循环。

【约束】① 同一时刻只跑直驱：别再 agent_start 起 worker（会与直调抢同一标签页被拒）。
  ② 最终产物要能脱离浏览器独立运行（Node 补环境/纯算）；浏览器只作分析与验证。

现在开始：先调用 frx_status，再 agent_tools。

工具参考

通用

指纹环境管理

模式一 · 领航委派（强模型下方向，worker 执行）

模式二 · 经验库直驱（强模型带自建经验库，亲自调用）

📝 版本更新记录

v0.3.3（2026-07-13，main 补丁）

• Marionette 端口修复：移除 Firefox 153 不识别的 --marionette-port 启动参数，改用 MOZ_MARIONETTE_PREF_STATE_ACROSS_RESTARTS 注入 marionette.port，保证 Windows、macOS、Linux 以及多指纹环境使用各自端口。

• 启动文档纠正：手动启动示例不再展示无效参数；自定义端口统一通过 FRX_MARIONETTE_PORT + FRX_AUTOLAUNCH=1 配置。

v0.3.2（2026-07-07，main 补丁）

• CLI 委派闭环增强：新增 agent_poll，把「短等待状态」和「settled 后简短读取」合成一个动作，降低 GPT/CLI 在 agent_start 后停住不读结果的概率。

• 简短结果读取：新增 agent_read_brief，默认只读最近 5 步与 2000 字阶段结论，不加载 progress.md / ledger.md，避免大输出让命令行主模型卡住或跳步。

• 流程提示增强：agent_start、工具描述和一键提示词补充 agent_start → agent_poll/agent_wait_for_stop → agent_read_brief/agent_read 的推荐闭环，不做底层硬拦截，保留外部编排、人工检查和长等待客户端的自由度。

v0.3.1（2026-07-07，main 补丁）

• 三端 autolaunch 加固：FRX_AUTOLAUNCH=1 启动时先检查 Marionette 端口，启动后等待端口 ready，不再把 spawn 成功误判为浏览器可用。

• macOS 启动修复：当 FRX_FIREFOX_BIN 指向 /Applications/Firefox Reverse.app 或 .app/Contents/MacOS/firefox 时，自动转换为 open -n -a "...app" --args ...，避免直接拉二进制导致 Firefox Reverse 短暂启动后退出。

• profile 锁处理：启动前检测 .parentlock / parent.lock / lock；确认没有真实进程占用时才清理 stale lock，避免误删正在使用的 profile 锁。

• 失败诊断增强：记录启动方式、启动命令、早退 exitCode/signal/stderr、锁文件清理情况；frx_status 与 MCP stderr 提示改为明确指出 profile 占用、端口不可达或浏览器早退。

• 本地验证：新增 launcher 单测覆盖 macOS LaunchServices 与 Windows/Linux 直接可执行路径，并用临时 profile 实测 macOS autolaunch 可正常拉起 Marionette。

v0.3.0（2026-07-07）

• Firefox-Reverse 环境管理：新增 frx_env_current/list/create/rename/open/close/delete/import_json/import_capture，可通过 MCP 管理指纹环境。

• 指定环境启动：支持 FRX_ENV_ID / FRX_ENVS_ROOT，读取环境 env.json 后使用独立 profile、指纹配置、代理配置、trace 目录与 Marionette 端口启动。

• 自动化暴露扫描：新增 frx_page_automation_scan，用于比较 MCP 启动与手动启动时的 WebDriver、UA-CH、plugins、permissions、WebGL/canvas/audio/WebRTC/storage 等暴露点。

• 兼容旧模式：未设置 FRX_ENV_ID 时继续沿用 FRX_PROFILE，保留原有委派模式与直驱模式。

v0.2.x

• 直驱模式：新增 agent_tools / agent_call_tool，强模型可以跳过 worker，亲自调用浏览器内置逆向工具。

• 长任务稳定性：强化阶段等待、运行日志、漂移提示和会话读取能力，降低长工具循环中断概率。

安全与约束

• 不接触 API Key —— Key 仅在浏览器侧配置；agent_start 仅校验 hasKey 布尔值；运行日志归档对疑似 Key 做脱敏处理。

• 本地回环 —— Marionette 端口（2828）仅绑定 127.0.0.1，请勿对外暴露：能连接该端口者即拥有 agentSession 的全部能力（含 page_eval / 文件写入 / run_node）。

• 站点无关 —— 本服务仅负责「驱动 + 读取状态」，不含任何站点逻辑或算法。

• 桥接机制 —— 经 Marionette 在 chrome 上下文中 importESModule 命中父进程单例（newSandbox:false）。若未来 Firefox 构建破坏此路径，可切换 FRX_BRIDGE=file 使用 FileBridge 备用通道。

开发

npm run dev        # tsx 直接运行 src/index.ts
npm run typecheck  # tsc --noEmit
npm test           # vitest（mock 桥接 + mock Marionette 服务，无需真实浏览器）

技术栈：TypeScript（strict、NodeNext）+ 官方 @modelcontextprotocol/sdk，stdio 传输。源起于实战工具 frx_drive.py（经 Marionette 编程驱动 firefox-reverse 内置 Agent），将其子命令封装为标准 MCP 工具，并修复了 4 处经实测验证的缺陷：等待超时上调至 5400s 且「超时 ≠ 失败」、仅以 settled 判定阶段结束、agent_read 折入 drift / runlog 信号、fire‑and‑forget 后重新轮询确认启动。

License

本项目为 firefox-reverse 的配套工具，遵循同一项目的授权与使用声明 —— 仅供安全研究、接口对接与授权测试，请在合法授权范围内使用。