soxoj/maigret🕵️♂️ Reúna um dossiê sobre uma pessoa pelo nome de usuário em mais de 3000 sites
Maigret coleta um dossiê sobre uma pessoa apenas pelo nome de usuário, verificando contas em um grande número de sites e reunindo todas as informações disponíveis nas páginas da web. Nenhuma chave de API é necessária. Perfil com IA (demonstração).
IPcook fornece proxies residenciais confiáveis para pesquisa online, descoberta de nomes de usuário e fluxos de trabalho de coleta de dados públicos. Altas taxas de sucesso • Uptime de 99,99% • Tempo de resposta abaixo de 0,5s • Planos mensais e pré-pagos • Tráfego sem expiração • Até 10 subcontas gratuitas para colaboração em equipe • Proxies residenciais a partir de US$ 0,3–US$ 3,2/GB.
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RapidProxy fornece proxies residenciais de alto desempenho para scraping do Twitter, automação com Selenium e extração de dados da web. 90M+ IPs • Rotação inteligente • Anti-bloqueio • Tráfego sem expiração.
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Certifique-se de ter Python 3.10 ou superior.
pip install maigret
maigret SEU_NOME_DE_USUARIO
Não quer instalar? Experimente o bot do Telegram da comunidade ou um Cloud Shell.
Quer uma interface web? Veja como iniciá-la.
Veja também: Início rápido.
-a para verificar tudo, ou --tags para filtrar por categoria/país.maigret e execute buscas programaticamente (veja uso como biblioteca).--ai) que transforma os resultados brutos em um resumo curto de investigação usando uma API compatível com OpenAI.Para a lista completa de recursos, veja a documentação de recursos.
Ferramentas profissionais de OSINT e análise de mídias sociais construídas sobre o Maigret:
Já executou os passos de Em um minuto? Você está pronto. Abaixo estão métodos alternativos.
Não quer instalar nada? Use o bot do Telegram da comunidade.
Baixe maigret_standalone.exe em Releases. Você pode executá-lo de duas formas:
Win+R, digite cmd, pressione Enter) ou o PowerShell para passar opções extras:cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html :: também salva um relatório HTML
maigret_standalone.exe --help :: lista todas as opções
Guia em vídeo: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.
Execute o Maigret no navegador via cloud shells ou notebooks Jupyter:
# instala a partir do pypi
pip3 install maigret
# uso
maigret username
# ou clone e instale manualmente
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret
# compila e instala
pip3 install .
# uso
maigret username
Duas variantes de imagem são publicadas:
soxoj/maigret:latest — modo CLI (padrão)soxoj/maigret:web — inicia automaticamente a interface web# imagem oficial (CLI)
docker pull soxoj/maigret
# uso CLI
docker run -v /mydir:/app/reports soxoj/maigret:latest username --html
# Interface web (abra http://localhost:5000)
docker run -p 5000:5000 soxoj/maigret:web
# Interface web em uma porta personalizada
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web
# compilação manual
docker build -t maigret . # imagem CLI (alvo padrão)
docker build --target web -t maigret-web . # imagem da interface web
Erros de compilação? Veja o guia de solução de problemas.
Relatórios em PDF (--pdf) são um recurso opcional — instale com pip install 'maigret[pdf]'. Eles exigem bibliotecas gráficas de sistema no Linux/macOS; veja a seção de relatórios PDF para etapas de instalação por sistema operacional.
# gera relatórios em HTML, PDF e XMind
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # XML legado com manifesto para leitores XMind 2022+
# exportações legíveis por máquina
maigret user --json ndjson # JSON delimitado por nova linha (também: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph # grafo D3 interativo (HTML)
maigret user --neo4j # script Cypher do Neo4j (banco de dados de grafos)
# busca em sites marcados com as tags photo & dating
maigret user --tags photo,dating
# busca em sites marcados com a tag us
maigret user --tags us
# destaca sites cuja página também menciona palavras-chave específicas
maigret user --keywords python rust
# sites correspondentes às palavras-chave são exibidos com "[++]" em verde brilhante
# busca por três nomes de usuário em todos os sites disponíveis
maigret user1 user2 user3 -a
# resumo de investigação assistido por IA (requer OPENAI_API_KEY)
maigret user --ai
--neo4j grava um script *_neo4j.cypher do grafo de resultados; importe-o com cypher-shell -u neo4j -p <senha> < report_user_neo4j.cypher ou cole-o no Neo4j Browser. Reimportações são idempotentes. Veja a documentação de exportação Neo4j.
Execute maigret --help para todas as opções. Documentação: opções de CLI, mais exemplos. Enfrentando erros 403 ou timeouts? Veja TROUBLESHOOTING.md.
O Maigret possui uma interface web integrada com grafo de resultados e relatórios para download.
Não quer executá-lo você mesmo? Implante a imagem Docker publicada soxoj/maigret:web como um aplicativo hospedado com um clique:
Funciona no plano gratuito do Render (desliga após 15 min de inatividade e religa na próxima solicitação). Nenhum login é configurado na instância, então qualquer pessoa com a URL pode usá-la.
maigret --web 5000
Abra http://127.0.0.1:5000, digite um nome de usuário e visualize os resultados.
O Maigret pode ser incorporado em seus próprios projetos Python. A CLI é um wrapper fino em torno de uma função assíncrona que você pode chamar diretamente — crie pipelines personalizados, alimente resultados em suas próprias ferramentas ou execute-o dentro de um fluxo de trabalho OSINT maior.
Veja o guia completo de uso como biblioteca para um exemplo funcional, padrões assíncronos e como filtrar sites por tag.
--parse URL — analisa uma página de perfil, extrai IDs/nomes de usuário e os usa para iniciar uma busca recursiva.--permute — gera variantes prováveis de nome de usuário a partir de duas ou mais entradas (ex.: john doe → johndoe, j.doe, …) e busca por todas elas.--self-check [--auto-disable] — verifica pares usernameClaimed / usernameUnclaimed em sites ao vivo para mantenedores que auditam o banco de dados.--ai / --ai-model — executa a análise com IA sobre os resultados da busca e transmite um resumo curto de investigação para o terminal.
--ai coleta os resultados da busca, gera um relatório interno em Markdown e o envia para um endpoint de conclusão de chat compatível com OpenAI para produzir um resumo curto e neutro de investigação (provável nome real, localização, ocupação, interesses, idiomas, confiança, pistas de acompanhamento). O progresso por site é suprimido e a saída do modelo é transmitida para o stdout.
export OPENAI_API_KEY=sk-...
maigret user --ai
# escolha um modelo diferente
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini
A chave também pode ser definida como openai_api_key em settings.json. O endpoint padrão é https://api.openai.com/v1, mas openai_api_base_url em settings.json pode apontar para qualquer API compatível com OpenAI (Azure OpenAI, OpenRouter, um servidor local, …). Veja a documentação de configurações para a lista completa de opções.
O Maigret pode rotear verificações através de um proxy, Tor ou I2P — útil para sites .onion / .i2p e para contornar WAFs que bloqueiam IPs de datacenter.
# qualquer proxy HTTP/SOCKS
maigret user --proxy socks5://127.0.0.1:1080
# Tor (gateway padrão socks5://127.0.0.1:9050)
maigret user --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050
# I2P (gateway padrão http://127.0.0.1:4444)
maigret user --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444
Inicie seu daemon Tor / I2P antes de executar o comando — o Maigret não gerencia esses gateways.
Experimental. O webgate do Cloudflare está em desenvolvimento ativo; o esquema de configuração, o comportamento da CLI e o conjunto de sites roteados podem mudar sem garantias de compatibilidade retroativa.
Um subconjunto de sites no banco de dados exige um navegador real para resolver um desafio JavaScript. O Maigret pode descarregar essas verificações para uma instância local do FlareSolverr:
docker run -d -p 8191:8191 --name flaresolverr ghcr.io/flaresolverr/flaresolverr:latest
maigret --cloudflare-bypass <username>
O bypass é opt-in (--cloudflare-bypass ou cloudflare_bypass.enabled em settings.json) e só é acionado para sites cujo campo protection corresponda. Veja a documentação do recurso para opções de backend e configuração.
Adicione ou corrija novos sites cirurgicamente em data.json (sem json.load/json.dump), depois execute ./utils/update_site_data.py para regenerar sites.md e os metadados do banco de dados, e abra um pull request. Para mais detalhes, veja o guia CONTRIBUTING e a documentação de desenvolvimento. Histórico de versões: CHANGELOG.md.
O Maigret de código aberto é licenciado sob MIT e gratuito para uso comercial sem restrições — mas as verificações de sites quebram com o tempo e exigem manutenção ativa.
Para uso comercial sério — com um banco de dados de sites atualizado diariamente ou uma API de verificação de nomes de usuário — entre em contato: 📧 [email protected]
Apenas para fins educacionais e legais. Você é responsável por cumprir todas as leis aplicáveis (GDPR, CCPA, etc.) em sua jurisdição. Os autores não se responsabilizam por uso indevido.
Técnicas de OSINT utilizadas:
MIT © Maigret