Maigret

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Maigret केवल उपयोगकर्ता नाम के आधार पर किसी व्यक्ति की डोजियर एकत्र करता है, बड़ी संख्या में साइटों पर खातों की जाँच करता है और वेब पेजों से सभी उपलब्ध जानकारी एकत्र करता है। किसी API कुंजी की आवश्यकता नहीं है। AI प्रोफाइलिंग (डेमो)।

प्रायोजक

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एक मिनट में

सुनिश्चित करें कि आपके पास Python 3.10 या उच्चतर है।

pip install maigret
maigret YOUR_USERNAME

स्थापना नहीं चाहते? कम्युनिटी Telegram बॉट या Cloud Shell आज़माएं।

वेब UI चाहते हैं? देखें इसे कैसे लॉन्च करें।

यह भी देखें: त्वरित प्रारंभ।

मुख्य विशेषताएं

3,000+ साइटों का समर्थन करता है (पूरी सूची देखें)। डिफ़ॉल्ट रन ट्रैफ़िक के आधार पर शीर्ष 500 उच्च-रैंक वाली साइटों की जाँच करता है; सब कुछ स्कैन करने के लिए -a पास करें, या श्रेणी/देश के अनुसार संकीर्ण करने के लिए --tags पास करें।
Python प्रोजेक्ट्स में एम्बेड करने योग्य — maigret आयात करें और प्रोग्रामेटिक रूप से खोजें चलाएं (देखें लाइब्रेरी उपयोग)।
प्रोफ़ाइल पेजों और साइट APIs से खाता स्वामी के बारे में सभी उपलब्ध जानकारी निकालता है, जिसमें अन्य खातों के लिंक शामिल हैं।
खोजे गए उपयोगकर्ता नामों और अन्य IDs का उपयोग करके पुनरावर्ती खोज करता है।
टैग (साइट श्रेणियां, देश) द्वारा फ़िल्टर करने की अनुमति देता है।
ब्लॉक, सेंसरशिप और CAPTCHA का पता लगाता है और आंशिक रूप से बायपास करता है।
प्रत्येक रन पर GitHub से स्वतः-अद्यतन साइट डेटाबेस प्राप्त करता है (हर 24 घंटे में एक बार), और ऑफ़लाइन होने पर अंतर्निहित डेटाबेस पर वापस आ जाता है।
Tor और I2P वेबसाइटों के साथ काम करता है; डोमेन की जाँच करने में सक्षम।
परिणामों को ग्राफ़ के रूप में ब्राउज़ करने और एक ही पेज से हर प्रारूप में रिपोर्ट डाउनलोड करने के लिए वेब इंटरफ़ेस के साथ आता है।
वैकल्पिक AI विश्लेषण मोड (--ai) जो OpenAI-संगत API का उपयोग करके कच्चे निष्कर्षों को एक संक्षिप्त जांच सारांश में बदल देता है।

पूर्ण सुविधा सूची के लिए, सुविधाएं दस्तावेज़ीकरण देखें।

इनके द्वारा उपयोग किया गया

Maigret पर निर्मित पेशेवर OSINT और सोशल-मीडिया विश्लेषण उपकरण:

डेमो

वीडियो

रिपोर्ट

PDF रिपोर्ट, HTML रिपोर्ट

HTML रिपोर्ट स्क्रीनशॉट

XMind 8 रिपोर्ट स्क्रीनशॉट

पूर्ण कंसोल आउटपुट

स्थापना

पहले ही एक मिनट में चरण चला चुके हैं? आप तैयार हैं। नीचे वैकल्पिक तरीके दिए गए हैं।

कुछ भी स्थापित नहीं करना चाहते? कम्युनिटी Telegram बॉट का उपयोग करें।

Windows

Releases से maigret_standalone.exe डाउनलोड करें। आप इसे दो तरीकों से लॉन्च कर सकते हैं:

इस पर डबल-क्लिक करें — Maigret उपयोगकर्ता नाम पूछेगा, डिफ़ॉल्ट खोज चलाएगा, और अंत में प्रतीक्षा करेगा ताकि रिपोर्ट लिंक दिखाई देते रहें।
इसे टर्मिनल से चलाएं — अतिरिक्त विकल्प पास करने के लिए Command Prompt खोलें (Win+R दबाएं, cmd टाइप करें, Enter दबाएं) या PowerShell:

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html       :: HTML रिपोर्ट भी सहेजें
maigret_standalone.exe --help                :: सभी विकल्प सूचीबद्ध करें

वीडियो गाइड: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM।

Cloud Shells

क्लाउड शेल या Jupyter नोटबुक के माध्यम से ब्राउज़र में Maigret चलाएं:

स्थानीय स्थापना (pip)

# pypi से स्थापित करें
pip3 install maigret

# उपयोग
maigret username

स्रोत से

# या क्लोन करें और मैन्युअल रूप से स्थापित करें
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# बिल्ड और स्थापित करें
pip3 install .

# उपयोग
maigret username

Docker

दो इमेज वेरिएंट प्रकाशित हैं:

soxoj/maigret:latest — CLI मोड (डिफ़ॉल्ट)
soxoj/maigret:web — स्वतः वेब इंटरफ़ेस लॉन्च करता है

# आधिकारिक इमेज (CLI)
docker pull soxoj/maigret

# CLI उपयोग
docker run -v /mydir:/app/reports soxoj/maigret:latest username --html

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

# कस्टम पोर्ट पर Web UI
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# मैन्युअल बिल्ड
docker build -t maigret .                  # CLI इमेज (डिफ़ॉल्ट टार्गेट)
docker build --target web -t maigret-web . # Web UI इमेज

समस्या निवारण

बिल्ड त्रुटियां? देखें समस्या निवारण गाइड।

PDF रिपोर्ट (--pdf) एक वैकल्पिक अतिरिक्त है — pip install 'maigret[pdf]' के साथ स्थापित करें। Linux/macOS पर इन्हें सिस्टम-स्तरीय ग्राफिक्स लाइब्रेरी की आवश्यकता होती है; प्रति-OS स्थापना चरणों के लिए PDF रिपोर्ट अनुभाग देखें।

उपयोग

उदाहरण

# HTML, PDF और XMind रिपोर्ट बनाएं
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # XMind 2022+ पाठकों के लिए मैनिफेस्ट के साथ लीगेसी XML

# मशीन-पठनीय निर्यात
maigret user --json ndjson   # न्यूलाइन-सीमांकित JSON (यह भी: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph         # इंटरैक्टिव D3 ग्राफ़ (HTML)
maigret user --neo4j         # Neo4j Cypher स्क्रिप्ट (ग्राफ़ डेटाबेस)

# photo और dating टैग वाली साइटों पर खोजें
maigret user --tags photo,dating

# us टैग वाली साइटों पर खोजें
maigret user --tags us

# उन साइटों को हाइलाइट करें जिनके पेज पर विशिष्ट कीवर्ड भी उल्लिखित हैं
maigret user --keywords python rust
# कीवर्ड-मिलान वाली साइटें चमकीले हरे रंग में "[++]" के साथ दिखाई जाती हैं

# सभी उपलब्ध साइटों पर तीन उपयोगकर्ता नाम खोजें
maigret user1 user2 user3 -a

# AI-सहायता प्राप्त जांच सारांश (OPENAI_API_KEY की आवश्यकता है)
maigret user --ai

--neo4j परिणाम ग्राफ़ की एक *_neo4j.cypher स्क्रिप्ट लिखता है; इसे cypher-shell -u neo4j -p <password> < report_user_neo4j.cypher के साथ आयात करें या इसे Neo4j Browser में पेस्ट करें। पुनः-आयात आइडेम्पोटेंट हैं। देखें Neo4j निर्यात दस्तावेज़।

सभी विकल्पों के लिए maigret --help चलाएं। दस्तावेज़: CLI विकल्प, अधिक उदाहरण। 403s या टाइमआउट का सामना कर रहे हैं? देखें TROUBLESHOOTING.md।

वेब इंटरफ़ेस

Maigret में एक अंतर्निहित वेब UI है जिसमें परिणाम ग्राफ़ और डाउनलोड करने योग्य रिपोर्ट हैं।

इसे स्वयं नहीं चलाना चाहते? प्रकाशित soxoj/maigret:web Docker इमेज को एक क्लिक में होस्टेड ऐप के रूप में तैनात करें:

Render के मुफ्त टियर पर चलता है (15 मिनट निष्क्रिय रहने के बाद बंद हो जाता है, अगले अनुरोध पर फिर से चालू हो जाता है)। इंस्टेंस पर कोई लॉगिन सेट नहीं है, इसलिए URL वाला कोई भी व्यक्ति इसका उपयोग कर सकता है।

वेब इंटरफ़ेस स्क्रीनशॉट

वेब इंटरफ़ेस: कैसे शुरू करें

वेब इंटरफ़ेस: परिणाम

maigret --web 5000

http://127.0.0.1:5000 खोलें, उपयोगकर्ता नाम दर्ज करें और परिणाम देखें।

Python लाइब्रेरी

Maigret को आपके अपने Python प्रोजेक्ट्स में एम्बेड किया जा सकता है। CLI एक एसिंक्रोनस फ़ंक्शन के चारों ओर एक पतला रैपर है जिसे आप सीधे कॉल कर सकते हैं — कस्टम पाइपलाइन बनाएं, परिणामों को अपने स्वयं के टूलिंग में फीड करें, या इसे एक बड़े OSINT वर्कफ़्लो के अंदर चलाएं।

एक कार्यशील उदाहरण, एसिंक पैटर्न और टैग द्वारा साइटों को फ़िल्टर करने के तरीके के लिए पूर्ण लाइब्रेरी उपयोग गाइड देखें।

उपयोगी CLI फ़्लैग

--parse URL — एक प्रोफ़ाइल पेज पार्स करें, IDs/उपयोगकर्ता नाम निकालें, और पुनरावर्ती खोज शुरू करने के लिए उनका उपयोग करें।
--permute — दो या अधिक इनपुट से संभावित उपयोगकर्ता नाम वेरिएंट उत्पन्न करें (जैसे john doe → johndoe, j.doe, …) और उन सभी की खोज करें।
--self-check [--auto-disable] — डेटाबेस का ऑडिट करने वाले अनुरक्षकों के लिए लाइव साइटों के विरुद्ध usernameClaimed / usernameUnclaimed जोड़े सत्यापित करें।
--ai / --ai-model — खोज परिणामों पर AI विश्लेषण चलाएं और टर्मिनल पर एक संक्षिप्त जांच सारांश स्ट्रीम करें।

AI विश्लेषण

--ai खोज परिणाम एकत्र करता है, एक आंतरिक Markdown रिपोर्ट बनाता है, और एक संक्षिप्त, तटस्थ जांच सारांश (संभावित वास्तविक नाम, स्थान, व्यवसाय, रुचियां, भाषाएं, विश्वास स्तर, अनुवर्ती सुराग) उत्पन्न करने के लिए इसे OpenAI-संगत चैट समापन एंडपॉइंट पर भेजता है। प्रति-साइट प्रगति दबा दी जाती है और मॉडल का आउटपुट stdout पर स्ट्रीम किया जाता है।

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

# एक अलग मॉडल चुनें
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini

कुंजी को settings.json में openai_api_key के रूप में भी सेट किया जा सकता है। एंडपॉइंट डिफ़ॉल्ट रूप से https://api.openai.com/v1 है, लेकिन settings.json में openai_api_base_url किसी भी OpenAI-संगत API (Azure OpenAI, OpenRouter, एक स्थानीय सर्वर, …) की ओर इशारा कर सकता है। विकल्पों की पूरी सूची के लिए सेटिंग्स दस्तावेज़ देखें।

Tor / I2P / प्रॉक्सी

Maigret प्रॉक्सी, Tor या I2P के माध्यम से जाँच को रूट कर सकता है — .onion / .i2p साइटों के लिए और डेटासेंटर IPs को ब्लॉक करने वाले WAFs को बायपास करने के लिए उपयोगी।

# कोई भी HTTP/SOCKS प्रॉक्सी
maigret user --proxy socks5://127.0.0.1:1080

# Tor (डिफ़ॉल्ट गेटवे socks5://127.0.0.1:9050)
maigret user --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050

# I2P (डिफ़ॉल्ट गेटवे http://127.0.0.1:4444)
maigret user --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444

कमांड चलाने से पहले अपना Tor / I2P डेमॉन शुरू करें — Maigret इन गेटवे का प्रबंधन नहीं करता है।

Cloudflare बायपास

प्रायोगिक। Cloudflare वेबगेट सक्रिय विकास के अधीन है; कॉन्फ़िगरेशन स्कीमा, CLI व्यवहार और रूट की गई साइटों का सेट बैकवर्ड-संगतता गारंटी के बिना बदल सकता है।

डेटाबेस में साइटों का एक उपसमूह JavaScript चुनौती को हल करने के लिए एक वास्तविक ब्राउज़र की आवश्यकता होती है। Maigret इन जाँचों को एक स्थानीय FlareSolverr इंस्टेंस पर ऑफलोड कर सकता है:

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

बायपास ऑप्ट-इन है (--cloudflare-bypass या settings.json में cloudflare_bypass.enabled) और केवल उन साइटों के लिए फायर होता है जिनका protection फ़ील्ड मेल खाता है। बैकएंड विकल्पों और कॉन्फ़िगरेशन के लिए सुविधा दस्तावेज़ देखें।

योगदान

data.json में नई साइटों को सर्जिकल रूप से जोड़ें या ठीक करें (कोई json.load/json.dump नहीं), फिर sites.md और डेटाबेस मेटाडेटा को पुनः उत्पन्न करने के लिए ./utils/update_site_data.py चलाएं, और एक पुल रिक्वेस्ट खोलें। अधिक विवरण के लिए, CONTRIBUTING गाइड और विकास दस्तावेज़ देखें। रिलीज़ इतिहास: CHANGELOG.md।

व्यावसायिक उपयोग

ओपन-सोर्स Maigret MIT-लाइसेंस प्राप्त है और बिना किसी प्रतिबंध के व्यावसायिक उपयोग के लिए मुफ्त है — लेकिन साइट जाँच समय के साथ टूट जाती हैं और सक्रिय रखरखाव की आवश्यकता होती है।

गंभीर व्यावसायिक उपयोग के लिए — दैनिक-अद्यतन साइट डेटाबेस या उपयोगकर्ता नाम जाँच API के साथ — संपर्क करें: 📧 [email protected]

निजी साइट डेटाबेस — 5,000+ साइटें, दैनिक अद्यतन (सार्वजनिक ओपन-सोर्स डेटाबेस से अलग)
उपयोगकर्ता नाम जाँच API — Maigret को अपने उत्पाद में एकीकृत करें

परिचय

अस्वीकरण

केवल शैक्षिक और कानूनी उद्देश्यों के लिए। आप अपने क्षेत्राधिकार में सभी लागू कानूनों (GDPR, CCPA, आदि) का पालन करने के लिए जिम्मेदार हैं। लेखक दुरुपयोग के लिए कोई जिम्मेदारी नहीं लेते हैं।

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उपयोग की गई OSINT तकनीकें:

maigret v0.6.4

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