質問するだけでAIが実行ファイルを解析。「REA」をローカルAI(LM Studio)で動かすには
AI × リバースエンジニアリング
REA(Reverse Engineer Anything)とは何か、そして「クラウド前提」の解説が多い中で、ローカルLLM(LM Studio)で試す方法を調べた記録。
きっかけ:こんなニュースが目に飛び込んできた
最近、こんなニュースが目に飛び込んできました。
質問するだけでAIコーディングエージェントが実行ファイルやアプリを解析して、類似機能を実装してくれる「REA」(GIGAZINE)
GIGAZINE が分かりやすくまとめてくれていたのですが、簡単に言うと 「リバースエンジニアリング(逆解析)を、接続した AI に丸投げできる」というものです。
REA とは何か
「REA(Reverse Engineer Anything)」は、AI コーディングエージェントにリバースエンジニアリング機能を渡すためのオープンソース(MIT ライセンス)の MCP サーバー兼 CLI です。Ghidra・Hopper・IDA といった定番の解析ツールを束ねて、Claude Code や Codex、Cursor などのエージェントから呼び出せるようにします。
ソースコードが手元にないアプリでも、
- 機能の仕組みを根拠(エビデンス)付きで調べてくれる
- その仕組みを説明し、自分のプロジェクト用に類似機能を実装してくれる
というループを、自然言語の質問だけで回せます。例に挙げられているのは Windows の電卓。「200 + 10% がなぜ 220 になるのか、% ボタンの処理コードを調べて再現して」といった依頼ができるわけです。
詳しくは本家サイトと GIGAZINE 記事をどうぞ。
気になるのは「クラウド前提じゃないの?」という点
ここで引っかかったのがここです。REA は Claude Code などのエージェント経由で使うもので、多くの解説はクラウドの LLM を前提にしています。解析対象のバイナリや、解析結果がクラウド側のモデルに送られるのは、会社のソフトや機密性の高いバイナリを扱うなら気になる部分です。
そこで今回は 「オンラインではなくローカル AI、LM Studio でやる方法」 を調べてみました。
まず押さえるべき構造
ポイントは、実は 解析自体は最初からローカルで動く ということです。Ghidra や Hopper による解析は自分のマシン上で実行されます。ローカル化するべきなのは「頭脳」、つまり エージェント側の LLM です。
つまり課題はこう言い換えられます。
REA(MCP サーバー)に接続するエージェントの頭脳を、LM Studio で動くローカル LLM に置き換えられるか?
ローカル(LM Studio)でのやり方 — 簡単に
まだ「これ一本で完結」という確立された手順は存在しませんが、現時点で見つかったのは主に次の 2 ルートです。
方法 A: LM Studio のサーバー機能を使う
LM Studio にはローカル API サーバー機能があり、OpenAI 互換のエンドポイント(http://localhost:1234)を立てられます。これを、MCP 対応のコーディングエージェントのモデルとして指定すれば、「エージェントの頭脳 = LM Studio のローカル LLM」という構成が作れます。
- LM Studio でモデルをロードし、サーバーを起動(OpenAI 互換エンドポイント)
npx rea-agents setupで REA をエージェントに登録- エージェント側のプロバイダー設定を LM Studio のエンドポイントに向ける
方法 B: LM Studio 向けの移植フォークを試す
REA を LM Studio 用に移植しようとしている Nowng/rea-lms というフォークが公開されています。まだ発展途上ですが、「LM Studio で REA」を最短で試すならここから覗いてみる価値があります。
なお、ローカル LLM でリバースエンジニアリングする際は、ローカルモデルは長い解析を途中で打ち切りがち(コンテキスト長の制約による「指示忘れ」)という実測報告があるので、モデル選び(Qwen 系など長いコンテキストを扱えるもの)が効いてきます。
| Talos Intelligence ブログ | Using LLMs as a reverse engineering sidekick — MCP + IDA/Ghidra + ローカル GPU モデルというフルローカル環境の構築をステップバイステップで解説。ローカル LLM 特有の問題(解析の打ち切り)にも言及 |
|---|---|
| YouTube | This Local AI Setup Reverse Engineered 4 Apps (125B on 16GB GPU) — 16GB GPU 上の無料ローカルモデル(125B)で 4 つのコンパイル済みアプリを再構築した実例動画 |
| Reddit ① | r/LocalLLaMA: Reverse Engineering w/ Local? — Qwen 3.8 27B などローカルモデルで REA を回した実例報告と、LM Studio との統合を巡る議論 |
| Reddit ② | r/LocalLLaMA: Local LLM harness for reverse engineering — ローカルモデル向けの解析ハーネス構成の議論 |
| Zenn(日本語) | AI にリバースエンジニアリングさせる REA を触ってみた(FLINTERS) — 社内勉強会で REA を実際に触った記録。設計思想の分析が参考になる |
補足:REA を使う前に知っておきたいこと
- REA は魔法ではなく「仲介役」:新技術なのは解析エンジンではなく、既存ツールを AI エージェントから使えるようにする MCP インターフェースです。REA なしで Claude に「Ghidra を使って」と頼むのと大差ない、という比較検証(korben.info のベンチマーク)もあります。
- 法的な留意点:リバースエンジニアリングは技術的にできても、やってよいかは別問題です。日本では著作権法 30 条の 4 が拠り所として挙げられますが、競合の UI・機能丸ごとのコピーはリスクが残ります。
- セキュリティ上の注意:REA はサンドボックスではありません。信頼できないバイナリを解析させるのは危険です。また、解析対象のバイナリに埋め込まれた文字列経由で解析 AI にプロンプトインジェクションを仕掛ける攻撃も研究されています。
まとめ
- REA は「AI エージェントにリバースエンジニアリングを丸投げ」できる MCP サーバー兼 CLI。解析はローカル実行で、根拠付きで機能を説明・再実装してくれる
- クラウド LLM 前提の解説が多いが、LM Studio の OpenAI 互換サーバー + MCP 対応エージェント、または rea-lms フォーク でローカル頭脳化を試せる
- まだ確立された「一本の手順」はないので、先行検証のネタとして試すのがちょうどいいポジション
参考リンク一覧
- 公式サイト: https://rea.tools/
- GitHub(morluto/rea): https://github.com/morluto/rea
- GIGAZINE: https://gigazine.net/news/20261014-rea-tools/
- LM Studio 移植フォーク(Nowng/rea-lms): https://github.com/Nowng/rea-lms
- Talos Intelligence(ローカル LLM × RE 構築ガイド): blog.talosintelligence.com
- YouTube(16GB GPU で 125B ローカル RE 実演): youtube.com/watch?v=VwUz8rx8kJo
- r/LocalLLaMA(ローカル RE スレッド): r/LocalLLaMA
- FLINTERS(Zenn・REA 勉強会記録): zenn.dev/flinters_blog
- korben.info(REA あり/なし比較ベンチ): korben.info
- note(REA の実態と法的観点): note.com/zephel01
本記事は公開情報の調査にもとづく先行検証ポジションの記事です。各ツールの仕様は変化が速いため、最新の公式ドキュメントを併せてご確認ください。
