# User Scanner
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<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/362/53c712262c12d5a6464e84bd51310bbb4cb36e90efc691bdcd2d896fb8d2e627.jpg" alt="User Scanner Logo" width="600" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/Version-1.5.2.2-blueviolet?style=for-the-badge&logo=github" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Tested%20on-Termux-black?style=for-the-badge&logo=termux" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Tested%20on-Windows-cyan?style=for-the-badge&logo=Windows" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Tested%20on-Linux-black?style=for-the-badge&logo=Linux" />
<img src="https://img.shields.io/pepy/dt/user-scanner?style=for-the-badge" />
<a href="https://discord.gg/tVNrKVXb49" target="_blank">
<img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Chat-7289da?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white" alt="Discord" />
</a>
<a href="https://x.com/kaifcodec" target="_blank">
<img src="https://img.shields.io/badge/Follow-kaifcodec-000000?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white" alt="X Follow" />
</a>
</p>
<p align="center">
<a href="https://trendshift.io/repositories/16556" target="_blank">
<img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/16556" alt="kaifcodec%2Fuser-scanner | Trendshift" width="250" height="55"/>
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一款强大的 **二合一 OSINT 套件**，专为深度 **邮箱与用户名情报** 而设计。
拥有 **2720+ 个扫描向量**——包括 **210+ 个邮箱集成站点** 和 **2510+ 个用户名平台**——你可以在数秒内绘制数字足迹、分析目标行为、挖掘兴趣点、获取用户名的完整元数据并验证账号注册情况。
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<img width="800" height="250" alt="WebVetted Sponsor Banner" src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/362/fc7ad11bcba8a392f9567d9e8e01092c12cc5fee15d1b4b50fbbe0028bb97b51.png" />
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## ✨ 主要功能
- 🔎 **深度邮箱与用户名 OSINT：** 查询邮箱注册信息，并在 2710+ 个平台上执行高级用户名画像分析。
- 👤 **丰富元数据抓取：** 抓取头像、个人简介、粉丝数、UID 编号、卖家状态以及账户属性。
- 🔀 **交叉扫描与转向引擎：** 从初始扫描中挖掘账号、个人资料链接和暴露的邮箱地址，自动转向次级目标向量。
- 🤖 **模型上下文协议（MCP）服务器：** 原生 AI 代理集成，支持 Claude Desktop、Cursor、Antigravity 和 LLM 运行自主 OSINT 扫描与递归转向。
- 🛡️ **Hudson Rock 信息窃取恶意软件泄露情报：** 使用 `--hudson` 标志查询信息窃取恶意软件泄露日志，以进行高优先级目标关联。
- ⚡ **高吞吐量并行引擎：** 由 `httpx` 和 `curl_cffi` 驱动，实现最大并发，并自动进行 TLS 指纹伪装。
- 🔀 **排列与别名生成器：** 基于通配符的用户名变体生成，以捕获域名抢注或替代别名。
- 📂 **多格式报告：** 自动导出为 **PDF**（含个人资料照片）、**JSON** 和 **CSV**，便于流水线集成。
- 🌐 **高级代理转向：** 内置代理轮换，支持协议自动检测（`http`、`socks5`）以及扫描前健康验证（`--validate-proxies`）。
- 🎨 **响应式终端 UI：** 动态进度跟踪、自适应类别网格（`-lu`/`-le`）以及清晰的状态报告。
---
## 🚀 安装
### 🐍 通过 PyPI（推荐）
```bash
# Upgrade pip and install user-scanner
python3 -m pip install --upgrade pip
pip install user-scanner
# Optional: Install with MCP Server support for AI agents
pip install "user-scanner[mcp]"
```
### 📦 虚拟环境设置
```bash
# Create and activate virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\Activate.ps1
# Install package
pip install user-scanner
```
### ❄️ 通过 Nix（Linux 和 macOS）
```bash
# Run instantly without installing permanently
nix run github:kaifcodec/user-scanner/main -- --help
# Drop into a temporary shell with user-scanner active
nix shell github:kaifcodec/user-scanner/main
```
---
## 💻 使用指南
### 1. 基本用户名与邮箱扫描
在所有可用平台模块中扫描单个用户名或邮箱地址：
```bash
user-scanner -u johndoe # Single username scan
user-scanner -e [email protected] # Single email scan
user-scanner -u johndoe --email-domains global # Try johndoe across provider domains
```
### 2. 交叉扫描与关联情报
一次邮箱扫描能证明账户存在，但很少能揭示用户名。`--cross-scan` 会从目标资料中挖掘暴露的用户名、个人资料链接和备用邮箱地址，从而在所有匹配平台上展开多轮侦察：
| 关联方向 | 挖掘内容 |
| :--- | :--- |
| `-e` → **用户名** | 邮箱注册资料上暴露的用户名或社交链接 |
| `-u` → **用户名** | 目标社交资料中公开的备用别名 |
| `-u` → **邮箱** | 目标资料页面上公开的邮箱地址 |
| `-e` → **邮箱** | 初始邮箱资料所暴露的备用地址 |
```bash
user-scanner -u johndoe --cross-scan # Pivot from username scan
user-scanner -e [email protected] --cross-scan # Pivot from email scan
user-scanner -e [email protected] --cross-scan --cross-links verified # Platform-verified links only
user-scanner -u johndoe --cross-scan --cross-depth 2 # Follow links two hops deep
```
> 💡 *有关置信度评分、链接分类规则和成本模型，请参阅 **[docs/CROSS_SCAN.md](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/CROSS_SCAN.md)**。*
### 3. Hudson Rock 恶意软件泄露情报
检查目标用户名或电子邮件地址是否已在 **信息窃取恶意软件感染日志** 中暴露：
```bash
user-scanner -u johndoe --hudson # Username malware log check
user-scanner -e [email protected] --hudson # Email malware log check
```
> 🖼️ *要查看输出终端截图和可视化预览，请参阅 **[docs/EXAMPLES.md](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/EXAMPLES.md)**。*
### 4. 定向类别与模块扫描
扫描特定类别或单个模块，或以响应式网格列出可用模块：
```bash
user-scanner -u johndoe -c dev # Developer platforms only
user-scanner -e [email protected] -m github # Single module check
user-scanner -u johndoe -m github,instagram # Specific comma-separated modules
user-scanner -lu # List user categories & modules grid
user-scanner -le # List email categories & modules grid
```
### 5. 批量文件扫描
从输入文件扫描多个目标（每行一个目标）：
```bash
user-scanner -uf usernames.txt # Bulk username scan
user-scanner -ef emails.txt # Bulk email scan
```
### 6. 报告导出、选项与代理
```bash
# Export results to PDF, JSON, or CSV
user-scanner -u johndoe -f pdf -o report.pdf
user-scanner -u johndoe -f json -o results.json
# Verbose URL reporting and show all results (including not found)
user-scanner -u johndoe -v --all
# Rotate proxies with pre-scan validation check
user-scanner -u johndoe -P proxies.txt --validate-proxies
```
### 7. AI 与 LLM 智能体集成（MCP 服务器）
通过 **模型上下文协议（MCP）** 将 `user-scanner` 直接连接到 AI 编程助手和 LLM 平台。这使 AI 智能体（Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Open-WebUI）能够自主调查用户名和电子邮件、基于暴露的个人资料进行关联分析，并分析数字足迹。
#### 启动服务器
```bash
# Start the MCP server over standard I/O (stdio)
user-scanner-mcp
# Optional: Enable verbose logging to stderr
user-scanner-mcp -v
```
#### MCP 客户端配置
将 `user-scanner` 添加到你的客户端配置中（例如 `claude_desktop_config.json` 或 `mcp_config.json`）：
```json
{
"mcpServers": {
"user-scanner": {
"command": "user-scanner-mcp"
}
}
}
```
#### 暴露的 AI 工具
| 工具 | 描述 | 能力 |
| :--- | :--- | :--- |
| `scan_username` | 跨平台深度用户名 OSINT 与个人资料丰富化 | 定向扫描（`category`、`module`）、递归 `cross_scan`、代理注入、响度开关 |
| `scan_email` | 跨平台深度邮箱验证与账户发现 | 目标范围限定、自动化链接跳转（`cross_scan`）、自定义代理、响度开关 |
| `list_available_modules` | 动态目录与模块发现 | 允许 AI 代理动态查询所有支持的平台和类别 |
---
## 📚 文档中心
在 [`docs/`](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs) 目录中探索详细的文档指南：
- 📋 **[CLI 标志参考](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/FLAGS.md)** — 每个 CLI 标志和选项的完整解析。
- 🔀 **[交叉扫描与跳转指南](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/CROSS_SCAN.md)** — 多轮交叉扫描侦察的深入指南。
- 🔀 **[模式语法指南](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/PATTERNS.md)** — 用于用户名生成的通配符和排列模式。
- 🐍 **[库模式指南](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/USAGE.md)** — 从你自己的脚本中以编程方式调用 Python 引擎。
- 🌐 **[代理与网络指南](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/PROXIES.md)** — 代理轮换格式、健康检查以及区域 VPN 故障排除。
- 🖼️ **[媒体与输出画廊](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/EXAMPLES.md)** — 视频演示、终端录制和截图预览。
---
## 🐍 Python 库模式
将 User Scanner 引擎直接集成到你的 Python 脚本中：
```python
import asyncio
from user_scanner.core import engine
from user_scanner.email_scan.shopping import etsy
async def main():
# Engine validates target against module and returns Result object
result = await engine.check(etsy, "[email protected]")
print(result.to_json())
asyncio.run(main())
```
> 💡 *有关完整的 Python API 文档和批量类别检查示例，请参阅 **[docs/USAGE.md](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/docs/USAGE.md)**。*
---
## 💖 支持项目
Web 平台不断更新其身份验证流程。维护超过 2710+ 个扫描模块需要全天候的投入，以确保该套件可靠且对网络安全社区免费。
如果 `user-scanner` 为您节省了数小时的手动排查时间，或对您的调查有所帮助，请考虑支持本项目：
👉 **[在 GitHub 上赞助](https://github.com/sponsors/kaifcodec)**
### 项目赞助者
衷心感谢我们出色的赞助者，他们支持着 `user-scanner` 的持续开发！
<table>
<tr>
<td align="center">
<a href="https://github.com/soxoj">
<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/362/d1cbc683eb85a249c0256db1d0c2856e47f44aeda5bcfc6edad6ecf67c5d3d1f.png" width="50px;" alt="soxoj"/>
<br />
<sub><b>@soxoj</b></sub>
</a>
</td>
<td align="center">
<a href="https://github.com/hienyimba">
<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/362/babee337b672d85c8ac23658aa13dfe88c743843e724617b02c66749cd1078d2.jpg" width="50px;" alt="hienyimba"/>
<br />
<sub><b>@hienyimba</b></sub>
</a>
</td>
<td align="center">
<a href="https://github.com/InDieTasten">
<img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/362/2111c41c1e7739739fb78207d8dfec3ad59de71c40cd7947d3fe07f937097238.png" width="50px;" alt="InDieTasten"/>
<br />
<sub><b>@InDieTasten</b></sub>
</a>
</td>
</tr>
</table>
---
## 📜 贡献
我们欢迎社区贡献！在提交 PR 或提交新的扫描模块之前，请阅读我们的 **[贡献指南](https://github.com/kaifcodec/user-scanner/blob/main/CONTRIBUTING.md)**。
---
## ⚠️ 免责声明
本工具严格用于**教育目的**、**经授权的安全研究**以及**防御性 OSINT 调查**。开发者不承担任何责任，也不对因部署本软件而导致的任何滥用、意外后果或法律诉讼负责。
