Maigret

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Maigret raccoglie un dossier su una persona solo tramite il nome utente, verificando la presenza di account su un numero enorme di siti e raccogliendo tutte le informazioni disponibili dalle pagine web. Non sono richieste chiavi API. Profilazione AI (demo).

IPcook fornisce proxy residenziali affidabili per ricerche online, scoperta di nomi utente e flussi di lavoro di raccolta dati pubblici. Tassi di successo elevati • Uptime 99,99% • Tempo di risposta inferiore a 0,5s • Piani mensili e pay-as-you-go • Traffico senza scadenza • Fino a 10 sotto-account gratuiti per la collaborazione di team • Proxy residenziali da $0,3–$3,2/GB.
Offerta speciale: Prova gratuita di 100MB disponibile. Usa il codice WELCOME20 per uno sconto del 20%.

RapidProxy fornisce proxy residenziali ad alte prestazioni per lo scraping di Twitter, l'automazione Selenium e l'estrazione di dati web. 90M+ IP • Rotazione intelligente • Anti-blocco • Traffico senza scadenza.
Offerta speciale: Provalo gratuitamente — Piani a partire da $0,65/GB. Usa il codice RAPID10 per uno sconto del 10%.

In un minuto

Assicurati di avere Python 3.10 o superiore.

pip install maigret
maigret TUO_NOME_UTENTE

Nessuna installazione? Prova il bot Telegram della community o una Cloud Shell.

Vuoi un'interfaccia web? Vedi come avviarla.

Vedi anche: Avvio rapido.

Funzionalità principali

Supporta oltre 3.000 siti (vedi elenco completo). Un'esecuzione predefinita verifica i 500 siti con il traffico più alto; usa -a per scansionare tutto, oppure --tags per restringere per categoria/paese.
Integrabile in progetti Python — importa maigret ed esegui ricerche a livello di codice (vedi utilizzo come libreria).
Estrae tutte le informazioni disponibili sul proprietario dell'account dalle pagine del profilo e dalle API dei siti, inclusi i link ad altri account.
Esegue una ricerca ricorsiva utilizzando nomi utente e altri ID scoperti.
Consente il filtraggio per tag (categorie di siti, paesi).
Rileva e bypassa parzialmente blocchi, censura e CAPTCHA.
Scarica un database dei siti aggiornato automaticamente da GitHub a ogni esecuzione (una volta ogni 24 ore) e ripiega sul database integrato se offline.
Funziona con siti Tor e I2P; in grado di verificare domini.
Include un'interfaccia web per esplorare i risultati come grafo e scaricare report in ogni formato da un'unica pagina.
Modalità opzionale di analisi AI (--ai) che trasforma i risultati grezzi in un breve riepilogo investigativo utilizzando un'API compatibile con OpenAI.

Per l'elenco completo delle funzionalità, consulta la documentazione delle funzionalità.

Utilizzato da

Strumenti professionali di OSINT e analisi dei social media basati su Maigret:

Demo

Video

Report

Report PDF, Report HTML

Screenshot del report HTML

Screenshot del report XMind 8

Output completo della console

Installazione

Hai già eseguito i passaggi di In un minuto? Sei a posto. Di seguito trovi metodi alternativi.

Non vuoi installare nulla? Usa il bot Telegram della community.

Windows

Scarica maigret_standalone.exe dalla pagina Releases. Puoi avviarlo in due modi:

Fai doppio clic — Maigret chiederà un nome utente, eseguirà una ricerca predefinita e resterà in attesa alla fine così i link ai report restano visibili.
Eseguilo da un terminale — apri il Prompt dei comandi (premi Win+R, digita cmd, premi Invio) o PowerShell per passare opzioni aggiuntive:

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html       :: salva anche un report HTML
maigret_standalone.exe --help                :: elenca tutte le opzioni

Guida video: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.

Cloud Shells

Esegui Maigret nel browser tramite cloud shell o notebook Jupyter:

Installazione locale (pip)

# installa da pypi
pip3 install maigret

# utilizzo
maigret username

Dal sorgente

# oppure clona e installa manualmente
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# compila e installa
pip3 install .

# utilizzo
maigret username

Docker

Sono pubblicate due varianti dell'immagine:

soxoj/maigret:latest — modalità CLI (predefinita)
soxoj/maigret:web — avvia automaticamente l'interfaccia web

# immagine ufficiale (CLI)
docker pull soxoj/maigret

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

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

# Web UI su una porta personalizzata
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# compilazione manuale
docker build -t maigret .                  # immagine CLI (target predefinito)
docker build --target web -t maigret-web . # immagine Web UI

Risoluzione dei problemi

Errori di compilazione? Vedi la guida alla risoluzione dei problemi.

I report PDF (--pdf) sono un extra opzionale — installa con pip install 'maigret[pdf]'. Richiedono librerie grafiche di sistema su Linux/macOS; vedi la sezione sui report PDF per i passaggi di installazione per sistema operativo.

Utilizzo

Esempi

# crea report HTML, PDF e XMind
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # XML legacy con manifest per lettori XMind 2022+

# esportazioni leggibili da macchina
maigret user --json ndjson   # JSON delimitato da nuove righe (anche: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph         # grafo D3 interattivo (HTML)
maigret user --neo4j         # script Cypher per Neo4j (database a grafi)

# cerca sui siti contrassegnati con i tag photo & dating
maigret user --tags photo,dating

# cerca sui siti contrassegnati con il tag us
maigret user --tags us

# evidenzia i siti la cui pagina menziona anche parole chiave specifiche
maigret user --keywords python rust
# i siti corrispondenti alle parole chiave sono mostrati con "[++]" in verde brillante

# cerca tre nomi utente su tutti i siti disponibili
maigret user1 user2 user3 -a

# riepilogo investigativo assistito da AI (richiede OPENAI_API_KEY)
maigret user --ai

--neo4j scrive uno script *_neo4j.cypher del grafo dei risultati; importalo con cypher-shell -u neo4j -p <password> < report_user_neo4j.cypher oppure incollalo nel Neo4j Browser. Le re-importazioni sono idempotenti. Vedi la documentazione sull'esportazione Neo4j.

Esegui maigret --help per tutte le opzioni. Documentazione: Opzioni CLI, altri esempi. Ricevi errori 403 o timeout? Vedi TROUBLESHOOTING.md.

Interfaccia web

Maigret ha una Web UI integrata con un grafo dei risultati e report scaricabili.

Non vuoi eseguirla tu stesso? Distribuisci l'immagine Docker pubblicata soxoj/maigret:web come app ospitata con un clic:

Funziona sul piano gratuito di Render (si spegne dopo 15 minuti di inattività, si riaccende alla richiesta successiva). Nessun login è configurato sull'istanza, quindi chiunque abbia l'URL può usarla.

Screenshot dell'interfaccia web

Interfaccia web: come avviare

Interfaccia web: risultati

maigret --web 5000

Apri http://127.0.0.1:5000, inserisci un nome utente e visualizza i risultati.

Libreria Python

Maigret può essere integrato nei tuoi progetti Python. La CLI è un sottile wrapper attorno a una funzione asincrona che puoi chiamare direttamente — crea pipeline personalizzate, alimenta i risultati nei tuoi strumenti o eseguilo all'interno di un flusso di lavoro OSINT più ampio.

Vedi la guida completa all'utilizzo come libreria per un esempio funzionante, pattern asincroni e come filtrare i siti per tag.

Flag CLI utili

--parse URL — analizza una pagina di profilo, estrae ID/nomi utente e li usa per avviare una ricerca ricorsiva.
--permute — genera varianti probabili del nome utente da due o più input (es. john doe → johndoe, j.doe, …) e cerca tutte.
--self-check [--auto-disable] — verifica le coppie usernameClaimed / usernameUnclaimed sui siti live per i manutentori che controllano il database.
--ai / --ai-model — esegue l'analisi AI sui risultati della ricerca e trasmette un breve riepilogo investigativo al terminale.

Analisi AI

--ai raccoglie i risultati della ricerca, crea un report Markdown interno e lo invia a un endpoint di completamento chat compatibile con OpenAI per produrre un breve riepilogo investigativo neutro (probabile nome reale, posizione, occupazione, interessi, lingue, livello di confidenza, piste di approfondimento). L'avanzamento per sito viene soppresso e l'output del modello viene trasmesso a stdout.

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

# scegli un modello diverso
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini

La chiave può anche essere impostata come openai_api_key in settings.json. L'endpoint predefinito è https://api.openai.com/v1, ma openai_api_base_url in settings.json può puntare a qualsiasi API compatibile con OpenAI (Azure OpenAI, OpenRouter, un server locale, …). Vedi la documentazione delle impostazioni per l'elenco completo delle opzioni.

Tor / I2P / proxy

Maigret può instradare i controlli attraverso un proxy, Tor o I2P — utile per siti .onion / .i2p e per bypassare WAF che bloccano gli IP dei datacenter.

# qualsiasi proxy HTTP/SOCKS
maigret user --proxy socks5://127.0.0.1:1080

# Tor (gateway predefinito socks5://127.0.0.1:9050)
maigret user --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050

# I2P (gateway predefinito http://127.0.0.1:4444)
maigret user --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444

Avvia il tuo demone Tor / I2P prima di eseguire il comando — Maigret non gestisce questi gateway.

Bypass Cloudflare

Sperimentale. Il webgate Cloudflare è in sviluppo attivo; lo schema di configurazione, il comportamento CLI e l'insieme dei siti instradati possono cambiare senza garanzie di retrocompatibilità.

Un sottoinsieme di siti nel database richiede un browser reale per risolvere una sfida JavaScript. Maigret può scaricare questi controlli su un'istanza locale di FlareSolverr:

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

Il bypass è opt-in (--cloudflare-bypass o cloudflare_bypass.enabled in settings.json) e si attiva solo per i siti il cui campo protection corrisponde. Vedi la documentazione della funzionalità per le opzioni di backend e la configurazione.

Contribuire

Aggiungi o correggi nuovi siti in modo chirurgico in data.json (niente json.load/json.dump), poi esegui ./utils/update_site_data.py per rigenerare sites.md e i metadati del database, e apri una pull request. Per maggiori dettagli, vedi la guida CONTRIBUTING e la documentazione di sviluppo. Cronologia delle release: CHANGELOG.md.

Uso commerciale

Maigret open-source è con licenza MIT e gratuito per uso commerciale senza restrizioni — ma i controlli sui siti si rompono nel tempo e richiedono manutenzione attiva.

Per un uso commerciale serio — con un database dei siti aggiornato quotidianamente o un'API di verifica nomi utente — contattaci: 📧 [email protected]

Database privato dei siti — oltre 5.000 siti, aggiornato quotidianamente (separato dal database pubblico open-source)
API di verifica nomi utente — integra Maigret nel tuo prodotto

Informazioni

Disclaimer

Solo per scopi educativi e legittimi. Sei responsabile del rispetto di tutte le leggi applicabili (GDPR, CCPA, ecc.) nella tua giurisdizione. Gli autori non si assumono alcuna responsabilità per un uso improprio.

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MIT © Maigret

maigret v0.6.4

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