Maigret

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Maigret erstellt ein Dossier über eine Person nur anhand des Benutzernamens, prüft Konten auf einer riesigen Anzahl von Websites und sammelt alle verfügbaren Informationen von Webseiten. Keine API-Schlüssel erforderlich. KI-Profiling (Demo).

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In einer Minute

Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.10 oder höher haben.

pip install maigret
maigret IHR_BENUTZERNAME

Keine Installation? Probieren Sie den Community-Telegram-Bot oder eine Cloud-Shell.

Möchten Sie eine Weboberfläche? Siehe So starten Sie sie.

Siehe auch: Schnellstart.

Hauptfunktionen

Unterstützt 3.000+ Websites (vollständige Liste ansehen). Ein Standardlauf prüft die 500 nach Traffic am höchsten eingestuften Websites; übergeben Sie -a, um alles zu scannen, oder --tags, um nach Kategorie/Land einzugrenzen.
In Python-Projekte einbettbar — importieren Sie maigret und führen Sie Suchen programmatisch aus (siehe Bibliotheksnutzung).
Extrahiert alle verfügbaren Informationen über den Kontoinhaber von Profilseiten und Website-APIs, einschließlich Links zu anderen Konten.
Führt rekursive Suche mit entdeckten Benutzernamen und anderen IDs durch.
Ermöglicht Filterung nach Tags (Website-Kategorien, Länder).
Erkennt und umgeht teilweise Blockaden, Zensur und CAPTCHA.
Ruft bei jedem Lauf (einmal alle 24 Stunden) eine automatisch aktualisierte Website-Datenbank von GitHub ab und fällt bei Offline-Betrieb auf die integrierte Datenbank zurück.
Funktioniert mit Tor- und I2P-Websites; kann Domains prüfen.
Wird mit einer Webschnittstelle geliefert, um Ergebnisse als Grafik zu durchsuchen und Berichte in jedem Format von einer einzigen Seite herunterzuladen.
Optionaler KI-Analysemodus (--ai), der rohe Ergebnisse mithilfe einer OpenAI-kompatiblen API in eine kurze Ermittlungszusammenfassung umwandelt.

Die vollständige Funktionsliste finden Sie in der Funktionsdokumentation.

Verwendet von

Professionelle OSINT- und Social-Media-Analysetools, die auf Maigret basieren:

Demo

Video

Berichte

PDF-Bericht, HTML-Bericht

HTML-Bericht-Screenshot

XMind-8-Bericht-Screenshot

Vollständige Konsolenausgabe

Installation

Haben Sie die Schritte unter In einer Minute bereits ausgeführt? Dann sind Sie fertig. Nachfolgend finden Sie alternative Methoden.

Möchten Sie nichts installieren? Verwenden Sie den Community-Telegram-Bot.

Windows

Laden Sie maigret_standalone.exe von Releases herunter. Sie können es auf zwei Arten starten:

Doppelklicken Sie darauf — Maigret fragt nach einem Benutzernamen, führt eine Standardsuche durch und wartet am Ende, damit die Berichtslinks sichtbar bleiben.
Führen Sie es über ein Terminal aus — Öffnen Sie die Eingabeaufforderung (drücken Sie Win+R, geben Sie cmd ein, drücken Sie Enter) oder PowerShell, um zusätzliche Optionen zu übergeben:

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe BENUTZERNAME
maigret_standalone.exe BENUTZERNAME --html       :: zusätzlich einen HTML-Bericht speichern
maigret_standalone.exe --help                :: alle Optionen auflisten

Videoanleitung: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.

Cloud-Shells

Führen Sie Maigret im Browser über Cloud-Shells oder Jupyter-Notebooks aus:

Lokale Installation (pip)

# von pypi installieren
pip3 install maigret

# Verwendung
maigret benutzername

Aus dem Quellcode

# oder klonen und manuell installieren
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# bauen und installieren
pip3 install .

# Verwendung
maigret benutzername

Docker

Zwei Image-Varianten werden veröffentlicht:

soxoj/maigret:latest — CLI-Modus (Standard)
soxoj/maigret:web — startet automatisch die Webschnittstelle

# offizielles Image (CLI)
docker pull soxoj/maigret

# CLI-Verwendung
docker run -v /mydir:/app/reports soxoj/maigret:latest benutzername --html

# Web-UI (öffnen Sie http://localhost:5000)
docker run -p 5000:5000 soxoj/maigret:web

# Web-UI auf einem benutzerdefinierten Port
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# manueller Build
docker build -t maigret .                  # CLI-Image (Standardziel)
docker build --target web -t maigret-web . # Web-UI-Image

Fehlerbehebung

Build-Fehler? Siehe Fehlerbehebungsanleitung.

PDF-Berichte (--pdf) sind ein optionales Extra — installieren Sie sie mit pip install 'maigret[pdf]'. Sie benötigen systemweite Grafikbibliotheken unter Linux/macOS; siehe Abschnitt PDF-Berichte für Installationsschritte pro Betriebssystem.

Verwendung

Beispiele

# HTML-, PDF- und XMind-Berichte erstellen
maigret benutzer --html
maigret benutzer --pdf
maigret benutzer --xmind # Legacy-XML mit Manifest für XMind-2022+-Leser

# maschinenlesbare Exporte
maigret benutzer --json ndjson   # zeilenweise getrenntes JSON (auch: --json simple)
maigret benutzer --csv
maigret benutzer --txt
maigret benutzer --graph         # interaktiver D3-Graph (HTML)
maigret benutzer --neo4j         # Neo4j-Cypher-Skript (Graphdatenbank)

# Suche auf Websites mit den Tags photo & dating
maigret benutzer --tags photo,dating

# Suche auf Websites mit dem Tag us
maigret benutzer --tags us

# Websites hervorheben, deren Seite auch bestimmte Schlüsselwörter erwähnt
maigret benutzer --keywords python rust
# Schlüsselwort-übereinstimmende Websites werden mit "[++]" in hellem Grün angezeigt

# Suche nach drei Benutzernamen auf allen verfügbaren Websites
maigret benutzer1 benutzer2 benutzer3 -a

# KI-gestützte Ermittlungszusammenfassung (erfordert OPENAI_API_KEY)
maigret benutzer --ai

--neo4j schreibt ein *_neo4j.cypher-Skript des Ergebnisgraphen; importieren Sie es mit cypher-shell -u neo4j -p <passwort> < report_benutzer_neo4j.cypher oder fügen Sie es in den Neo4j-Browser ein. Re-Importe sind idempotent. Siehe Neo4j-Exportdokumentation.

Führen Sie maigret --help für alle Optionen aus. Dokumentation: CLI-Optionen, weitere Beispiele. Probleme mit 403ern oder Timeouts? Siehe TROUBLESHOOTING.md.

Webschnittstelle

Maigret verfügt über eine integrierte Web-UI mit Ergebnisgrafik und herunterladbaren Berichten.

Möchten Sie es nicht selbst ausführen? Stellen Sie das veröffentlichte soxoj/maigret:web-Docker-Image mit einem Klick als gehostete App bereit:

Läuft auf dem kostenlosen Render-Tarif (fährt nach 15 Minuten Inaktivität herunter, startet bei der nächsten Anfrage wieder). Auf der Instanz ist kein Login eingerichtet, sodass jeder mit der URL sie verwenden kann.

Screenshots der Webschnittstelle

Webschnittstelle: So starten Sie

Webschnittstelle: Ergebnisse

maigret --web 5000

Öffnen Sie http://127.0.0.1:5000, geben Sie einen Benutzernamen ein und sehen Sie sich die Ergebnisse an.

Python-Bibliothek

Maigret kann in Ihre eigenen Python-Projekte eingebettet werden. Die CLI ist ein dünner Wrapper um eine asynchrone Funktion, die Sie direkt aufrufen können — bauen Sie benutzerdefinierte Pipelines, speisen Sie Ergebnisse in Ihre eigenen Tools ein oder führen Sie sie innerhalb eines größeren OSINT-Workflows aus.

Siehe den vollständigen Bibliotheksnutzungsleitfaden für ein funktionierendes Beispiel, asynchrone Muster und wie Sie Websites nach Tag filtern.

Nützliche CLI-Flags

--parse URL — eine Profilseite parsen, IDs/Benutzernamen extrahieren und damit eine rekursive Suche starten.
--permute — wahrscheinliche Benutzernamenvarianten aus zwei oder mehr Eingaben generieren (z. B. john doe → johndoe, j.doe, …) und nach allen suchen.
--self-check [--auto-disable] — usernameClaimed / usernameUnclaimed-Paare gegen Live-Websites für Wartende verifizieren, die die Datenbank prüfen.
--ai / --ai-model — die KI-Analyse über die Suchergebnisse ausführen und eine kurze Ermittlungszusammenfassung an das Terminal streamen.

KI-Analyse

--ai sammelt die Suchergebnisse, erstellt einen internen Markdown-Bericht und sendet ihn an einen OpenAI-kompatiblen Chat-Completion-Endpunkt, um eine kurze, neutrale Ermittlungszusammenfassung zu erstellen (wahrscheinlicher echter Name, Standort, Beruf, Interessen, Sprachen, Konfidenz, Folgehinweise). Der Fortschritt pro Website wird unterdrückt und die Ausgabe des Modells wird an stdout gestreamt.

export OPENAI_API_KEY=sk-...
maigret benutzer --ai

# ein anderes Modell wählen
maigret benutzer --ai --ai-model gpt-4o-mini

Der Schlüssel kann auch als openai_api_key in settings.json festgelegt werden. Der Endpunkt ist standardmäßig https://api.openai.com/v1, aber openai_api_base_url in settings.json kann auf jede OpenAI-kompatible API zeigen (Azure OpenAI, OpenRouter, ein lokaler Server, …). Siehe Einstellungsdokumentation für die vollständige Liste der Optionen.

Tor / I2P / Proxys

Maigret kann Prüfungen über einen Proxy, Tor oder I2P leiten — nützlich für .onion / .i2p-Websites und zur Umgehung von WAFs, die Rechenzentrums-IPs blockieren.

# beliebiger HTTP/SOCKS-Proxy
maigret benutzer --proxy socks5://127.0.0.1:1080

# Tor (Standard-Gateway socks5://127.0.0.1:9050)
maigret benutzer --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050

# I2P (Standard-Gateway http://127.0.0.1:4444)
maigret benutzer --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444

Starten Sie Ihren Tor-/I2P-Daemon, bevor Sie den Befehl ausführen — Maigret verwaltet diese Gateways nicht.

Cloudflare-Umgehung

Experimentell. Das Cloudflare-Webgateway befindet sich in aktiver Entwicklung; das Konfigurationsschema, das CLI-Verhalten und die Menge der weitergeleiteten Websites können sich ohne Garantie auf Abwärtskompatibilität ändern.

Eine Teilmenge der Websites in der Datenbank erfordert einen echten Browser, um eine JavaScript-Herausforderung zu lösen. Maigret kann diese Prüfungen an eine lokale FlareSolverr-Instanz auslagern:

docker run -d -p 8191:8191 --name flaresolverr ghcr.io/flaresolverr/flaresolverr:latest
maigret --cloudflare-bypass <benutzername>

Die Umgehung ist opt-in (--cloudflare-bypass oder cloudflare_bypass.enabled in settings.json) und wird nur für Websites ausgelöst, deren protection-Feld übereinstimmt. Siehe Funktionsdokumentation für Backend-Optionen und Konfiguration.

Mitwirken

Fügen Sie neue Websites chirurgisch in data.json hinzu oder korrigieren Sie sie (kein json.load/json.dump), führen Sie dann ./utils/update_site_data.py aus, um sites.md und die Datenbankmetadaten neu zu generieren, und eröffnen Sie einen Pull-Request. Weitere Details finden Sie im CONTRIBUTING-Leitfaden und in der Entwicklungsdokumentation. Versionshistorie: CHANGELOG.md.

Kommerzielle Nutzung

Das Open-Source-Maigret ist MIT-lizenziert und ohne Einschränkung für die kommerzielle Nutzung kostenlos — aber Website-Prüfungen brechen im Laufe der Zeit und benötigen aktive Wartung.

Für ernsthafte kommerzielle Nutzung — mit einer täglich aktualisierten Website-Datenbank oder einer Benutzernamen-Prüf-API — kontaktieren Sie uns: 📧 [email protected]

Private Website-Datenbank — 5.000+ Websites, täglich aktualisiert (getrennt von der öffentlichen Open-Source-Datenbank)
Benutzernamen-Prüf-API — integrieren Sie Maigret in Ihr Produkt

Über

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