Maigret

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Maigret는 사용자 이름만으로 한 사람에 대한 인물 정보 파일을 수집합니다. 수많은 사이트에서 계정을 확인하고 웹 페이지에서 얻을 수 있는 모든 정보를 수집합니다. API 키가 필요 없습니다. AI 프로파일링(데모).

후원사

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1분 안에 시작하기

Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.

pip install maigret
maigret YOUR_USERNAME

설치 없이 사용하고 싶으신가요? 커뮤니티 텔레그램 봇이나 Cloud Shell을 이용해 보세요.

웹 UI를 원하시나요? 실행 방법을 확인하세요.

참고: 빠른 시작.

주요 기능

3,000개 이상의 사이트 지원 (전체 목록 보기). 기본 실행은 트래픽 기준 상위 500개 사이트를 확인하며, -a로 전체를 스캔하거나 --tags로 카테고리/국가별로 범위를 좁힐 수 있습니다.
Python 프로젝트에 내장 가능 — maigret을 임포트하여 프로그래밍 방식으로 검색 실행 가능 (라이브러리 사용법).
프로필 페이지와 사이트 API에서 계정 소유자에 대한 사용 가능한 모든 정보를 추출하며, 다른 계정 링크도 포함합니다.
발견된 사용자 이름 및 기타 ID를 사용하여 재귀 검색을 수행합니다.
태그(사이트 카테고리, 국가)별 필터링을 지원합니다.
차단, 검열, CAPTCHA를 감지하고 부분적으로 우회합니다.
실행 시마다 GitHub에서 자동 업데이트되는 사이트 데이터베이스를 가져오며(24시간마다 1회), 오프라인일 경우 내장 데이터베이스로 대체합니다.
Tor 및 I2P 웹사이트에서 작동하며, 도메인 확인이 가능합니다.
결과를 그래프로 탐색하고 한 페이지에서 모든 형식의 보고서를 다운로드할 수 있는 웹 인터페이스가 포함되어 있습니다.
선택적 AI 분석 모드 (--ai) — OpenAI 호환 API를 사용하여 원시 조사 결과를 짧은 조사 요약으로 변환합니다.

전체 기능 목록은 기능 문서를 참조하세요.

사용처

Maigret을 기반으로 구축된 전문 OSINT 및 소셜 미디어 분석 도구:

데모

동영상

보고서

PDF 보고서, HTML 보고서

HTML 보고서 스크린샷

XMind 8 보고서 스크린샷

전체 콘솔 출력

설치

이미 1분 안에 시작하기 단계를 실행하셨나요? 그렇다면 준비 완료입니다. 아래는 대체 방법입니다.

아무것도 설치하고 싶지 않으신가요? 커뮤니티 텔레그램 봇을 사용하세요.

Windows

Releases에서 maigret_standalone.exe를 다운로드하세요. 두 가지 방법으로 실행할 수 있습니다:

더블클릭 — Maigret가 사용자 이름을 묻고, 기본 검색을 실행한 후 보고서 링크가 계속 보이도록 마지막에 대기합니다.
터미널에서 실행 — 명령 프롬프트(Win+R을 누르고 cmd를 입력한 후 Enter) 또는 PowerShell을 열어 추가 옵션을 전달하세요:

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html       :: also save an HTML report
maigret_standalone.exe --help                :: list all options

동영상 가이드: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.

Cloud Shells

브라우저에서 Cloud Shell 또는 Jupyter 노트북을 통해 Maigret를 실행하세요:

로컬 설치 (pip)

# install from pypi
pip3 install maigret

# usage
maigret username

소스에서 설치

# or clone and install manually
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# build and install
pip3 install .

# usage
maigret username

Docker

두 가지 이미지 변형이 게시되어 있습니다:

soxoj/maigret:latest — CLI 모드 (기본값)
soxoj/maigret:web — 웹 인터페이스 자동 실행

# official image (CLI)
docker pull soxoj/maigret

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

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

# Web UI on a custom port
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# manual build
docker build -t maigret .                  # CLI image (default target)
docker build --target web -t maigret-web . # Web UI image

문제 해결

빌드 오류가 발생하나요? 문제 해결 가이드를 참조하세요.

PDF 보고서(--pdf)는 선택적 추가 기능입니다 — pip install 'maigret[pdf]'로 설치하세요. Linux/macOS에서는 시스템 수준 그래픽 라이브러리가 필요합니다. OS별 설치 단계는 PDF 보고서 섹션을 참조하세요.

사용법

예시

# make HTML, PDF, and XMind reports
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # legacy XML with a manifest for XMind 2022+ readers

# machine-readable exports
maigret user --json ndjson   # newline-delimited JSON (also: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph         # interactive D3 graph (HTML)
maigret user --neo4j         # Neo4j Cypher script (graph database)

# search on sites marked with tags photo & dating
maigret user --tags photo,dating

# search on sites marked with tag us
maigret user --tags us

# highlight sites whose page also mentions specific keywords
maigret user --keywords python rust
# keyword-matched sites are shown with "[++]" in bright green

# search for three usernames on all available sites
maigret user1 user2 user3 -a

# AI-assisted investigation summary (needs OPENAI_API_KEY)
maigret user --ai

--neo4j는 결과 그래프의 *_neo4j.cypher 스크립트를 작성합니다. cypher-shell -u neo4j -p <password> < report_user_neo4j.cypher로 가져오거나 Neo4j Browser에 붙여넣으세요. 재가져오기는 멱등적입니다. Neo4j 내보내기 문서를 참조하세요.

모든 옵션은 maigret --help를 실행하세요. 문서: CLI 옵션, 추가 예시. 403 오류나 시간 초과가 발생하나요? TROUBLESHOOTING.md를 참조하세요.

웹 인터페이스

Maigret에는 결과 그래프와 다운로드 가능한 보고서가 포함된 내장 웹 UI가 있습니다.

직접 실행하고 싶지 않으신가요? 게시된 soxoj/maigret:web Docker 이미지를 한 번의 클릭으로 호스팅 앱으로 배포하세요:

Render의 무료 티어에서 실행됩니다(15분 유휴 후 종료, 다음 요청 시 다시 시작). 인스턴스에 로그인이 설정되어 있지 않으므로 URL을 아는 사람은 누구나 사용할 수 있습니다.

웹 인터페이스 스크린샷

웹 인터페이스: 시작 방법

웹 인터페이스: 결과

maigret --web 5000

http://127.0.0.1:5000을 열고 사용자 이름을 입력한 후 결과를 확인하세요.

Python 라이브러리

Maigret는 여러분의 Python 프로젝트에 내장할 수 있습니다. CLI는 직접 호출할 수 있는 비동기 함수의 얇은 래퍼입니다 — 사용자 정의 파이프라인을 구축하고, 결과를 자체 도구에 공급하거나, 더 큰 OSINT 워크플로우 내에서 실행할 수 있습니다.

작동 예시, 비동기 패턴 및 태그로 사이트를 필터링하는 방법은 전체 라이브러리 사용 가이드를 참조하세요.

유용한 CLI 플래그

--parse URL — 프로필 페이지를 파싱하여 ID/사용자 이름을 추출하고 이를 사용해 재귀 검색을 시작합니다.
--permute — 두 개 이상의 입력에서 가능한 사용자 이름 변형을 생성하고(예: john doe → johndoe, j.doe, …) 모두 검색합니다.
--self-check [--auto-disable] — 데이터베이스를 감사하는 유지 관리자를 위해 라이브 사이트에서 usernameClaimed / usernameUnclaimed 쌍을 검증합니다.
--ai / --ai-model — 검색 결과에 대해 AI 분석을 실행하고 짧은 조사 요약을 터미널로 스트리밍합니다.

AI 분석

--ai는 검색 결과를 수집하고 내부 Markdown 보고서를 작성한 후 OpenAI 호환 채팅 완료 엔드포인트로 보내 짧고 중립적인 조사 요약(추정 실명, 위치, 직업, 관심사, 언어, 신뢰도, 후속 단서)을 생성합니다. 사이트별 진행 상황은 숨겨지고 모델의 출력은 stdout으로 스트리밍됩니다.

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

# pick a different model
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini

키는 settings.json의 openai_api_key로도 설정할 수 있습니다. 엔드포인트는 기본적으로 https://api.openai.com/v1이지만, settings.json의 openai_api_base_url은 모든 OpenAI 호환 API(Azure OpenAI, OpenRouter, 로컬 서버 등)를 가리킬 수 있습니다. 전체 옵션 목록은 설정 문서를 참조하세요.

Tor / I2P / 프록시

Maigret는 프록시, Tor 또는 I2P를 통해 확인 작업을 라우팅할 수 있습니다 — .onion / .i2p 사이트 및 데이터센터 IP를 차단하는 WAF를 우회하는 데 유용합니다.

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

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

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

명령을 실행하기 전에 Tor / I2P 데몬을 시작하세요 — Maigret는 이러한 게이트웨이를 관리하지 않습니다.

Cloudflare 우회

실험적 기능. Cloudflare 웹게이트는 활발히 개발 중입니다. 구성 스키마, CLI 동작 및 라우팅되는 사이트 집합은 이전 버전과의 호환성 보장 없이 변경될 수 있습니다.

데이터베이스의 일부 사이트는 JavaScript 챌린지를 해결하기 위해 실제 브라우저가 필요합니다. Maigret는 이러한 확인 작업을 로컬 FlareSolverr 인스턴스로 오프로드할 수 있습니다:

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

우회는 옵트인 방식입니다(--cloudflare-bypass 또는 settings.json의 cloudflare_bypass.enabled) — protection 필드가 일치하는 사이트에만 적용됩니다. 백엔드 옵션 및 구성은 기능 문서를 참조하세요.

기여하기

data.json에서 새 사이트를 정밀하게 추가하거나 수정한 후(json.load/json.dump 사용 금지), ./utils/update_site_data.py를 실행하여 sites.md와 데이터베이스 메타데이터를 재생성하고 풀 리퀘스트를 열어 주세요. 자세한 내용은 CONTRIBUTING 가이드 및 개발 문서를 참조하세요. 릴리스 기록: CHANGELOG.md.

상업적 이용

오픈소스 Maigret는 MIT 라이선스로 제한 없이 상업적으로 무료 사용이 가능합니다 — 다만 사이트 확인은 시간이 지나면서 깨질 수 있고 활발한 유지 관리가 필요합니다.

진지한 상업적 사용 — 매일 업데이트되는 사이트 데이터베이스 또는 사용자 이름 확인 API — 을 원하시면 문의하세요: 📧 [email protected]

비공개 사이트 데이터베이스 — 5,000개 이상의 사이트, 매일 업데이트(공개 오픈소스 데이터베이스와 분리)
사용자 이름 확인 API — Maigret를 제품에 통합

소개

면책 조항

교육 및 합법적인 목적으로만 사용하세요. 사용자는 해당 관할권의 모든 관련 법률(GDPR, CCPA 등)을 준수할 책임이 있습니다. 저자는 오용에 대해 책임을 지지 않습니다.

피드백

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