Maigret

English · 简体中文

Maigret собирает досье на человека только по имени пользователя, проверяя аккаунты на огромном количестве сайтов и собирая всю доступную информацию с веб-страниц. API-ключи не требуются. AI-профилирование (демо).

Спонсоры

IPcook предоставляет надёжные резидентные прокси для онлайн-исследований, поиска имён пользователей и рабочих процессов сбора публичных данных. Высокий процент успеха • Аптайм 99.99% • Время ответа менее 0.5 с • Помесячная и оплата по факту • Трафик без срока действия • До 10 бесплатных субакаунтов для командной работы • Резидентные прокси от $0.3–$3.2/ГБ.
Специальное предложение: бесплатный пробный период 100 МБ. Используйте код WELCOME20 для скидки 20%.

RapidProxy предоставляет высокопроизводительные резидентные прокси для парсинга Twitter, автоматизации Selenium и извлечения веб-данных. 90M+ IP-адресов • Умная ротация • Защита от блокировок • Трафик без срока действия.
Специальное предложение: Попробуйте бесплатно — тарифы от $0.65/ГБ. Используйте код RAPID10 для скидки 10%.

За одну минуту

Убедитесь, что у вас установлен Python 3.10 или выше.

pip install maigret
maigret YOUR_USERNAME

Не хотите устанавливать? Попробуйте Telegram-бота сообщества или Cloud Shell.

Нужен веб-интерфейс? Смотрите как его запустить.

См. также: Быстрый старт.

Основные возможности

Поддержка 3 000+ сайтов (полный список). По умолчанию проверяются 500 сайтов с наибольшим трафиком; передайте -a для сканирования всех, или --tags для фильтрации по категории/стране.
Встраивается в Python-проекты — импортируйте maigret и запускайте поиск программно (см. использование библиотеки).
Извлекает всю доступную информацию о владельце аккаунта со страниц профилей и API сайтов, включая ссылки на другие аккаунты.
Выполняет рекурсивный поиск с использованием обнаруженных имён пользователей и других идентификаторов.
Позволяет фильтровать по тегам (категории сайтов, страны).
Обнаруживает и частично обходит блокировки, цензуру и CAPTCHA.
Загружает автоматически обновляемую базу сайтов с GitHub при каждом запуске (раз в 24 часа) и использует встроенную базу при отсутствии сети.
Работает с сайтами Tor и I2P; умеет проверять домены.
Поставляется с веб-интерфейсом для просмотра результатов в виде графа и скачивания отчётов в любом формате с одной страницы.
Опциональный режим AI-анализа (--ai), который превращает сырые результаты в краткую сводку расследования с помощью API, совместимого с OpenAI.

Полный список возможностей см. в документации по функциям.

Используется в

Профессиональные инструменты OSINT и анализа социальных сетей, построенные на Maigret:

Демо

Видео

Отчёты

PDF-отчёт, HTML-отчёт

Скриншот HTML-отчёта

Скриншот отчёта XMind 8

Полный вывод консоли

Установка

Уже выполнили шаги из раздела За одну минуту? Всё готово. Ниже приведены альтернативные способы.

Не хотите ничего устанавливать? Используйте Telegram-бота сообщества.

Windows

Скачайте maigret_standalone.exe из Releases. Запустить можно двумя способами:

Двойной клик — Maigret запросит имя пользователя, выполнит поиск по умолчанию и будет ждать в конце, чтобы ссылки на отчёты оставались видимыми.
Запуск из терминала — откройте командную строку (нажмите Win+R, введите cmd, нажмите Enter) или PowerShell, чтобы передать дополнительные параметры:

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html       :: также сохранить HTML-отчёт
maigret_standalone.exe --help                :: список всех параметров

Видеоинструкция: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.

Cloud Shells

Запустите Maigret в браузере через облачные оболочки или Jupyter-ноутбуки:

Локальная установка (pip)

# установка из pypi
pip3 install maigret

# использование
maigret username

Из исходного кода

# или клонируйте и установите вручную
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# сборка и установка
pip3 install .

# использование
maigret username

Docker

Публикуются два варианта образа:

soxoj/maigret:latest — режим CLI (по умолчанию)
soxoj/maigret:web — автоматически запускает веб-интерфейс

# официальный образ (CLI)
docker pull soxoj/maigret

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

# Веб-интерфейс (откройте http://localhost:5000)
docker run -p 5000:5000 soxoj/maigret:web

# Веб-интерфейс на нестандартном порту
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# ручная сборка
docker build -t maigret .                  # образ CLI (цель по умолчанию)
docker build --target web -t maigret-web . # образ веб-интерфейса

Устранение неполадок

Ошибки сборки? См. руководство по устранению неполадок.

PDF-отчёты (--pdf) — опциональная дополнительная функция — устанавливается с помощью pip install 'maigret[pdf]'. Для них требуются системные графические библиотеки на Linux/macOS; см. раздел о PDF-отчётах с инструкциями по установке для каждой ОС.

Использование

Примеры

# создание HTML, PDF и XMind отчётов
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # устаревший XML с манифестом для читателей XMind 2022+

# экспорт в машиночитаемых форматах
maigret user --json ndjson   # JSON с разделителями строк (также: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph         # интерактивный граф D3 (HTML)
maigret user --neo4j         # Cypher-скрипт Neo4j (графовая база данных)

# поиск на сайтах с тегами photo и dating
maigret user --tags photo,dating

# поиск на сайтах с тегом us
maigret user --tags us

# подсветка сайтов, на страницах которых также упоминаются определённые ключевые слова
maigret user --keywords python rust
# сайты, соответствующие ключевым словам, отображаются с "[++]" ярко-зелёным цветом

# поиск трёх имён пользователей на всех доступных сайтах
maigret user1 user2 user3 -a

# AI-сводка расследования (требуется OPENAI_API_KEY)
maigret user --ai

--neo4j записывает Cypher-скрипт *_neo4j.cypher графа результатов; импортируйте его с помощью cypher-shell -u neo4j -p <password> < report_user_neo4j.cypher или вставьте в Neo4j Browser. Повторный импорт идемпотентен. См. документацию по экспорту Neo4j.

Выполните maigret --help для просмотра всех параметров. Документация: параметры CLI, дополнительные примеры. Возникают ошибки 403 или тайм-ауты? См. TROUBLESHOOTING.md.

Веб-интерфейс

Maigret имеет встроенный веб-интерфейс с графом результатов и скачиваемыми отчётами.

Не хотите запускать его самостоятельно? Разверните опубликованный Docker-образ soxoj/maigret:web как хостируемое приложение в один клик:

Работает на бесплатном тарифе Render (засыпает после 15 минут простоя, просыпается при следующем запросе). На экземпляре не настроен вход, поэтому любой, у кого есть URL, может им пользоваться.

Скриншоты веб-интерфейса

Веб-интерфейс: как начать

Веб-интерфейс: результаты

maigret --web 5000

Откройте http://127.0.0.1:5000, введите имя пользователя и просмотрите результаты.

Библиотека Python

Maigret можно встраивать в собственные Python-проекты. CLI — это тонкая обёртка над асинхронной функцией, которую можно вызывать напрямую — создавайте собственные конвейеры, передавайте результаты в свои инструменты или запускайте его в рамках более крупного OSINT-процесса.

См. полное руководство по использованию библиотеки с рабочим примером, асинхронными паттернами и способами фильтрации сайтов по тегам.

Полезные параметры CLI

--parse URL — разобрать страницу профиля, извлечь ID/имена пользователей и использовать их для запуска рекурсивного поиска.
--permute — генерировать вероятные варианты имени пользователя из двух или более входных данных (например, john doe → johndoe, j.doe, …) и искать все из них.
--self-check [--auto-disable] — проверить пары usernameClaimed / usernameUnclaimed на живых сайтах для мейнтейнеров, аудирующих базу данных.
--ai / --ai-model — запустить AI-анализ по результатам поиска и вывести краткую сводку расследования в терминал.

AI-анализ

--ai собирает результаты поиска, формирует внутренний Markdown-отчёт и отправляет его на совместимую с OpenAI конечную точку чат-завершения для создания краткой нейтральной сводки расследования (вероятное настоящее имя, местоположение, профессия, интересы, языки, уверенность, дальнейшие зацепки). Прогресс по сайтам скрывается, а вывод модели транслируется в stdout.

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

# выбор другой модели
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini

Ключ также можно задать как openai_api_key в settings.json. Конечная точка по умолчанию — https://api.openai.com/v1, но openai_api_base_url в settings.json может указывать на любой API, совместимый с OpenAI (Azure OpenAI, OpenRouter, локальный сервер, …). См. документацию по настройкам для полного списка параметров.

Tor / I2P / прокси

Maigret может направлять проверки через прокси, Tor или I2P — полезно для сайтов .onion / .i2p и для обхода WAF, блокирующих IP-адреса дата-центров.

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

# Tor (шлюз по умолчанию socks5://127.0.0.1:9050)
maigret user --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050

# I2P (шлюз по умолчанию http://127.0.0.1:4444)
maigret user --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444

Запустите демон Tor / I2P перед выполнением команды — Maigret не управляет этими шлюзами.

Обход Cloudflare

Экспериментально. Веб-шлюз Cloudflare находится в активной разработке; схема конфигурации, поведение CLI и набор маршрутизируемых сайтов могут меняться без гарантий обратной совместимости.

Подмножество сайтов в базе данных требует реального браузера для решения JavaScript-задачи. Maigret может перенаправлять эти проверки на локальный экземпляр FlareSolverr:

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

Обход включается вручную (--cloudflare-bypass или cloudflare_bypass.enabled в settings.json) и срабатывает только для сайтов, поле protection которых совпадает. См. документацию по функции для параметров бэкенда и конфигурации.

Участие в разработке

Добавляйте или исправляйте новые сайты точечно в data.json (без json.load/json.dump), затем запустите ./utils/update_site_data.py для перегенерации sites.md и метаданных базы данных, и откройте pull request. Подробнее см. руководство CONTRIBUTING и документацию для разработчиков. История релизов: CHANGELOG.md.

Коммерческое использование

Open-source Maigret распространяется по лицензии MIT и бесплатен для коммерческого использования без ограничений — но проверки сайтов со временем ломаются и требуют активного обслуживания.

Для серьёзного коммерческого использования — с ежедневно обновляемой базой сайтов или API проверки имён пользователей — обращайтесь: 📧 [email protected]

Приватная база сайтов — 5 000+ сайтов, обновляется ежедневно (отдельно от публичной open-source базы)
API проверки имён пользователей — интегрируйте Maigret в свой продукт

О проекте

Отказ от ответственности

Только для образовательных и законных целей. Вы несёте ответственность за соблюдение всех применимых законов (GDPR, CCPA и т. д.) в вашей юрисдикции. Авторы не несут ответственности за неправомерное использование.

Обратная связь

Открыть issue · GitHub Discussions · Telegram

Классификация SOWEL

Используемые методы OSINT:

Лицензия

MIT © Maigret

maigret v0.6.4

Категории