在开源情报（OSINT）调查中，手动切换多个工具平台不仅效率低下，还容易遗漏关键线索。OpenOSINT 是一个由 AI 驱动的智能代理，它将 16 种主流侦察工具整合为一个统一的自动化工作流。通过交互式 REPL、CLI 或 MCP 服务器，OpenOSINT 能够根据调查目标自主决定工具调用顺序，并行执行查询，并生成结构化的调查报告。

核心亮点：智能、真实、无幻觉

1. AI 自主决策与链式调用

• 智能路由：基于 Anthropic Claude 或本地 Ollama 模型，代理能理解调查意图，自动选择最合适的工具组合。
• 链式推理：根据前一步的发现（如从邮箱找到用户名，再从用户名找到 GitHub 账号），动态调整后续查询策略。
• 零幻觉结构：采用“硬停止”机制，模型仅在需要工具时暂停，由代码执行真实二进制文件并返回实际结果，从结构上杜绝了 AI 编造情报的可能。

2. 16 种模块化侦察工具

覆盖全方位的情报搜集维度：

• 身份关联：search_email (社交账户), search_username (300+ 平台), search_phone (运营商/类型).
• 基础设施：search_whois, search_ip (地理/ASN), search_domain (子域名枚举), search_dns.
• 威胁情报：search_shodan (端口/CVE), search_virustotal (杀毒引擎判定), search_censys (证书/设施), search_abuseipdb (信誉).
• 数据泄露与代码：search_breach (HaveIBeenPwned), search_github (资料/提交记录), search_paste (Pastebin 转储).
• 搜索增强：generate_dorks (自动生成 12 种 Google Dork URL), search_ip2location (增强 IP 情报).

3. 并行执行与高效输出

• 并发查询：利用 asyncio.gather() 同时运行互补工具（如同时查询 Shodan 和 Censys），大幅缩短等待时间。
• 自动报告：每次调查结束后，自动生成包含所有发现的结构化 PDF 和 Markdown 报告。
• 会话历史：所有 REPL 交互记录保存至 ~/.openosint/history/，便于回溯审计。

多形态交互界面

OpenOSINT 提供三种使用方式，适配不同场景：

1. 交互式 REPL：默认模式，适合逐步深入的自然语言对话式调查。
2. Web UI：基于浏览器的聊天界面，支持流式输出、工具卡片展示及明暗主题切换，体验更直观。
3. MCP 服务器：将全部工具原生暴露给 Claude Code、Claude Desktop 或其他 MCP 兼容客户端，让 AI 助手直接具备 OSINT 能力。
4. 直接 CLI：无需 AI 介入，直接调用单一工具（如 openosint email target@example.com），适合脚本集成。

快速开始与配置

1. 安装

# 推荐从 PyPI 安装
pip install openosint

# 或从源码安装
git clone https://github.com/OpenOSINT/OpenOSINT.git
cd OpenOSINT
pip install -e .

2. 配置 API 密钥

复制 .env.example 为 .env 并填入必要密钥：

• ANTHROPIC_API_KEY (必需，若使用 Claude)
• SHODAN_API_KEY, VIRUSTOTAL_API_KEY, GITHUB_TOKEN 等 (可选，提升数据丰富度)

注：若使用本地 Ollama，则无需 Anthropic Key，可实现完全离线运行。

3. 启动

# 启动交互式 AI 代理
openosint

# 启动 Web 界面
openosint web

# 直接查询邮箱
openosint email target@example.com

适用场景

• 🔍 安全研究与渗透测试：快速收集目标资产信息，识别潜在攻击面。
• 🕵️ 数字足迹追踪：调查特定邮箱、用户名或手机号在互联网上的关联账户。
• 🏢 企业威胁情报：监控域名子域、IP 信誉及数据泄露情况。
• 🤖 AI 辅助调查：通过 MCP 集成，让 Claude Code 等助手自动完成繁琐的情报搜集工作。

OpenOSINT 将传统分散的 OSINT 工具整合为一个智能、自动化的代理系统。它不仅提高了情报收集的效率和深度，更通过严格的“工具执行-结果返回”机制确保了数据的真实性。