アーキテクチャ

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機能

• 🤖 マルチモデル対応 – OpenAI、Claude、Gemini、Mistral、OpenRouter、Ollama、または任意のOpenAI互換API（LM Studio、llama.cpp、Groqなど）。
• 🌐 Web UI – インタラクティブな調査のためのStreamlitベースのインターフェース。
• 🔌 MCP対応 – MCP対応の任意のエージェントから、そのエージェント自身のモデルを使ってRobinを実行できます。MCPとしてのRobinを参照してください。
• 💬 会話形式のフォローアップ – 検索を再実行することなく、調査に関する根拠に基づいた追加質問ができ、その調査自身のデータから回答されます。
• 🔀 ワンクリックピボット – 調査結果から浮かび上がった推奨フォローアップクエリ。クリックすると新しい調査を開始できます。
• 🐳 Docker対応 – クリーンで分離された使用のための、推奨されるDockerデプロイ。

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⚠️ 免責事項

このツールは、教育および合法的な調査目的のみを意図しています。特定のダークウェブコンテンツへのアクセスや操作は、あなたの管轄区域によっては違法となる場合があります。作者は、このツールまたはそれを使用して収集されたデータのいかなる誤用についても責任を負いません。

責任を持って、自己の責任において使用してください。OSINT調査を実施する前に、関連するすべての法律および機関のポリシーを遵守していることを確認してください。

さらに、RobinはサードパーティのAPI（LLMを含む）を活用しています。潜在的に機密性の高いクエリを送信する際は注意し、使用するAPIまたはモデルプロバイダーの利用規約を確認してください。

インストール

[!NOTE] このツールは検索を行うためにTorを必要とします。TorはLinux/Windows(WSL)ではapt install tor、Macではbrew install torでインストールできます。インストール後、Torがバックグラウンドで実行されていることを確認してください。

[!TIP] APIキーは.envファイル（.env.exampleをコピー）または環境変数として指定してください。キーは1つで十分です。Robinは見つかったプロバイダーのモデルを一覧表示します。サポートされるキーはOPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、MISTRAL_API_KEY、OPENROUTER_API_KEYです。

Ollamaの場合、.envには何も記述しません。Robinはデフォルトでhttp://host.docker.internal:11434を使用し、これは推奨されるDockerインストールに必要な設定です。ただし、次の2点はご自身で対応する必要があります。

1. コンテナを--add-host=host.docker.internal:host-gateway付きで実行する（READMEのコマンドではすでに指定されています）。
2. Ollamaをすべてのインターフェースでリッスンさせる。デフォルトでは127.0.0.1にバインドされ、コンテナからはそこに到達できないためです。自分で起動する場合はOLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve &とします。systemdで実行している場合は、sudo systemctl edit ollama.serviceを実行し、[Service]とEnvironment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"を追加してから、sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollamaを実行します。

それでも表示されない場合はTROUBLESHOOTING.mdを参照してください。

その他のOpenAI互換プロバイダー（LM Studio、llama.cpp、Groqなど）については、サイドバーの🔌 Custom API Providerエキスパンダーを使用してください。.envの変更は不要です。ベースURL、任意のAPIキー、そしてプロバイダーが自動検出用の/v1/modelsを公開していない場合は任意でモデル名を入力します。

Docker [推奨]

• 最新のRobin Dockerイメージをプルする

docker pull apurvsg/robin:latest

• 実行するフォルダに、APIキーを記述した.envファイルを作成する（.env.exampleを参照）。初回実行前に作成してください。存在しない場合、Dockerはその場所に空のフォルダをマウントし、Robinはキーなしで起動します。

touch .env   # then add your API key to it

• Dockerイメージを次のように実行する:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

[!TIP] Dockerの再起動をまたいで保存済みの調査を永続化するには、名前付きボリュームまたはローカルディレクトリを/app/investigationsにマウントします。

名前付きボリュームはどのOSでも同じように動作し、ホストパスを必要としません。また、MCPとしてのRobinのエージェントコマンドがマウントするボリュームでもあるため、UIにはエージェントが保存したのと同じレポートが表示されます:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v robin-investigations:/app/investigations \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

または、JSONファイルを自分のディスクに置きたい場合は、ローカルディレクトリをマウントします:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v "$(pwd)/investigations:/app/investigations" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

調査は作業ディレクトリのinvestigations/フォルダに保存され、サイドバーのPast Investigationsパネルから読み込むことができます。

Dockerがrootとしてフォルダを作成しないよう、まず自分でフォルダを作成してください（mkdir -p investigations）。コンテナはUID 1000で実行され、Linuxでは他のユーザーが所有するフォルダは読み取り専用となります。Robinは警告を1つ出力して保存に失敗しますが、調査自体は実行されます。これに該当する場合、またはあなた自身のUIDが1000でない場合は、上記の名前付きボリュームを使用するか、Saved investigations fail with permission denied on Linuxを参照してください。

• ブラウザを開き、http://localhost:8501にアクセスします

自分でビルドする

公開イメージの代わりに自分のビルドを実行するには、リポジトリをクローンしてビルドします:

docker build -t robin .

その後、apurvsg/robin:latestの代わりにrobinを使って同じ実行コマンドを使用します:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   robin

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v "$(pwd)/investigations:/app/investigations" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   robin

• ブラウザを開き、http://localhost:8501にアクセスします

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MCPとしてのRobin

MCPを話す任意のLLMサービスが、自身のモデルを使ってこれを実行できます。以下のセクションは一般的なホスト向けの実例です。記載されていないホストも、「MCPサーバーを追加する」に相当する独自の表現を使って同じように動作します。

Claude Code

claude mcp add robin -- docker run -i --rm -v robin-investigations:/app/investigations apurvsg/robin mcp

または、プロジェクトの.mcp.jsonにチェックインします。Tor調査には数分かかるため、サーバーごとのタイムアウトを引き上げます:

{
  "mcpServers": {
    "robin": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-v", "robin-investigations:/app/investigations", "apurvsg/robin", "mcp"],
      "timeout": 600000
    }
  }
}

Codex

codex mcp add robin -- docker run -i --rm -v robin-investigations:/app/investigations apurvsg/robin mcp

ChatGPTデスクトップアプリはこのホストを共有しています。そこのSettings → MCP serversでRobinを追加すると同じ設定が書き込まれ、そのツールは通常のChatGPTチャットではなくCodexセッションに表示されます。

Tor検索は通常数分かかり、CodexのデフォルトのMCPツールタイムアウトを超えることがあるため、~/.codex/config.tomlで制限を引き上げます:

[mcp_servers.robin]
command = "docker"
args = ["run", "-i", "--rm", "-v", "robin-investigations:/app/investigations", "apurvsg/robin", "mcp"]
tool_timeout_sec = 600
startup_timeout_sec = 60

# Only for non-interactive runs (`codex exec`): Codex declines MCP tool calls
# that would need approval, so pre-approve Robin's read-only tools.
default_tools_approval_mode = "approve"

最初の起動がダウンロードを兼ねないよう、先にイメージをプルしてください（docker pull apurvsg/robin:latest）。

Claude Desktop

これをclaude_desktop_config.jsonに追加し、アプリを再起動します: