モデルコンテキストプロトコル(MCP)を使用してiOSファイルシステム用のフォレンジック解析サーバー。 このプロジェクトでは、ClaudeのようなAIアシスタントが、抽出されたiOSファイルシステムにアクセスし、デジタルフォレンジック目的のために分析することができます。

外部リンク

iOS Forensics MCP Server は、iOS デバイスの抽出物を分析するためのツールを提供しています。

• ファイルシステム解析
• WALフォレンジックで解析するSQLiteデータベース
• 物件リスト(リスト)
• iOSのアーティファクト分析(メッセージ、通話ログ、連絡先、場所など)
• タイムライン生成
• フォレンジックレポート

これは、教育/学習ツールとして設計され、ユーザーはiOSデータを探求し、分析するためにAIアシスタントと対話することができます。

OST の特徴

-ファイルシステムツール

• メタデータ解析によるディレクトリナビゲーション

• 型認識で表示するファイルコンテンツ

• コンテンツとパターンマッチングで検索するファイル

• SQLiteの分析

• データベースの発見とスキーマの解析

• WALハンドリングによるセキュアなクエリ実行

• フリーリストページから削除されたレコードの回復

• ディープフォレンジック分析のためのデータベース彫刻

• リスト分析

• バイナリとXML plistの解析

• クエリパスによる値抽出

• タイムスタンプ解析

iOS Forensics MCP Server

A forensic analysis server for iOS file systems using the Model Context Protocol (MCP). This project enables AI assistants like Claude to access and analyze extracted iOS file systems for digital forensics purposes.

🔍 Overview

The iOS Forensics MCP Server provides tools for analyzing iOS device extractions, focusing on:

• File system analysis
• SQLite database parsing with WAL forensics
• Property List (plist) parsing
• iOS artifact analysis (messages, call logs, contacts, locations, etc.)
• Timeline generation
• Forensic reporting

This is designed as an educational/learning tool, allowing users to interact with an AI assistant to explore and analyze iOS data.

🚀 Features

• File System Tools

  • Directory navigation with metadata analysis
  • File content viewing with type recognition
  • File searching with content and pattern matching

• SQLite Analysis

  • Database discovery and schema analysis
  • Secure query execution with WAL handling
  • Deleted record recovery from freelist pages
  • Database carving for deep forensic analysis

• Plist Analysis

  • Binary and XML plist parsing
  • Value extraction with query paths
  • Timestamp analysis

• Specialized iOS Parsers

  • Messages analyzer (SMS/iMessage)
  • Call log analyzer
  • Contacts analyzer
  • Location data analyzer
  • Browser history analyzer
  • Photo geolocation extractor
  • App data analyzer

• Advanced Analysis

  • Timeline generation across multiple data sources
  • Pattern recognition for user behavior analysis
  • Deleted data recovery
  • Comprehensive reporting

📋 Requirements

• Python 3.9+
• MCP compatible client (Claude Desktop, Claude Code, VS Code with MCP plugin, etc.)
• Extracted iOS file system (accessible directory)

📦 Installation

Using uv

# Install using uv
uv install ios-forensics-mcp

From source

# Clone the repository
git clone https://github.com/RLabs-Inc/ios-forensics-mcp.git
cd ios-forensics-mcp

# Install dependencies (automatically uses editable mode)
uv sync

Claude Desktop Setup

Add the MCP server to your Claude Desktop configuration file (typically located at ~/.claude/config.json or similar path based on your OS):

{
  "mcpServers": {
    "ios-forensics": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "ios-forensics-mcp",
        "--root-path",
        "/path/to/ios_extraction"
      ]
    }
  }
}

After adding this configuration, restart Claude Desktop, and the iOS Forensics MCP server will appear in your available servers list.

Using with Claude

Once the server is running and configured with Claude, you can start asking forensic questions:

• “Can you show me the SMS messages from this device?”
• “Extract location data from this iPhone and create a timeline”
• “Analyze the call history and show me frequently contacted numbers”
• “Find deleted messages in the SMS database”