mcp-maigret 是一个 MCP 服务器，专为集成强大的开源情报 (OSINT) 工具 Maigret 而设计。它允许 AI 模型安全地利用 Maigret 的功能，在数百个社交网络和网站上搜索用户名，并分析 URL 以提取相关信息。通过简单的 API 调用，AI 模型可以利用 mcp-maigret 执行用户名查找、识别潜在的个人资料关联，并以多种格式（包括 txt、html、pdf 和 JSON）生成报告。

该解决方案通过提供结构化的方式来访问 Maigret 的 OSINT 功能，显著增强了 AI 模型的能力。开发者无需直接处理复杂的 OSINT 工具，而是可以通过 MCP 协议与 mcp-maigret 进行交互，从而简化了集成过程。核心价值在于它提供了一种安全、可控且易于使用的方式，将强大的 OSINT 功能集成到 AI 工作流程中，从而扩展了 AI 模型的知识领域和分析能力。mcp-maigret 通常以 Docker 容器的形式部署，并通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 与客户端通信。

用户名跨平台搜索

mcp-maigret 的核心功能是能够跨数百个社交网络和网站搜索特定用户名。它利用 Maigret 的强大 OSINT 引擎，自动查询各种在线平台，查找与目标用户名匹配的账户。该功能通过 MCP 协议暴露为 search_username 工具，允许 AI 模型（如 Claude Desktop）安全地调用并获取搜索结果。用户可以自定义搜索范围，选择使用所有可用站点或仅限于最常用的站点，从而优化搜索效率和准确性。搜索结果以多种格式（txt、html、pdf、json、csv、xmind）呈现，方便用户进行分析和报告。

例如，安全分析师可以使用此功能来识别与特定用户名关联的潜在威胁，或者记者可以用来验证新闻报道中人物的在线身份。技术实现上，mcp-maigret 通过 Docker 容器运行 Maigret，确保环境一致性和隔离性。

URL信息提取与关联用户名搜索

mcp-maigret 提供的另一项关键功能是从 URL 中提取信息，并搜索与该 URL 关联的用户名。此功能通过 parse_url 工具实现，允许 AI 模型分析网页链接，提取有用的元数据，并尝试查找与该 URL 相关的用户名。这对于调查在线活动、追踪信息来源以及识别潜在的网络钓鱼攻击非常有用。用户可以指定输出格式，以便将提取的信息以易于处理的方式呈现。

例如，反欺诈团队可以使用此功能来分析可疑的 URL，以确定是否与已知的恶意账户或活动相关联。技术实现上，该功能依赖 Maigret 的 URL 解析能力，并结合用户名搜索功能，提供全面的 URL 分析服务。

灵活的搜索结果格式化

mcp-maigret 支持多种输出格式，包括 txt、html、pdf、json、csv 和 xmind。这种灵活性允许用户根据自己的需求选择最合适的格式来呈现搜索结果。例如，如果用户需要将结果导入到电子表格中进行进一步分析，可以选择 csv 格式；如果需要生成易于阅读的报告，可以选择 html 或 pdf 格式；如果需要以编程方式处理结果，可以选择 json 格式。这种多格式支持增强了 mcp-maigret 的通用性和易用性，使其能够适应各种不同的应用场景。

例如，数据科学家可以使用 json 格式的结果来构建机器学习模型，而安全分析师可以使用 html 格式的结果来生成安全报告。技术实现上，mcp-maigret 利用 Maigret 的格式化功能，并将其集成到 MCP 服务器中，以便 AI 模型可以轻松地请求和接收不同格式的搜索结果。

集成优势

mcp-maigret 通过 MCP 协议与 AI 模型（如 Claude Desktop）无缝集成，简化了 OSINT 任务的自动化流程。开发者无需编写复杂的代码来调用 Maigret，只需通过 MCP 客户端发送简单的请求，即可获取搜索结果。这种集成方式降低了使用 OSINT 工具的门槛，使更多的用户能够利用 Maigret 的强大功能。此外，mcp-maigret 的 Docker 化部署确保了环境一致性和隔离性，避免了潜在的依赖冲突和安全问题。通过 Smithery 自动安装进一步简化了部署流程，使得用户可以快速上手使用 mcp-maigret。