Tracehunt

🔎 TraceHunt

480 以上のプラットフォームから、ユーザー名を数秒で見つけます。
OSINT 調査に、単一ファイルの HTML レポート、0～100 のデジタルフットプリントスコア、プライバシーを最優先した外部への自動通信なしのデフォルト設定を備えています。

コマンドひとつで、ユーザー名が登録されているすべてのプラットフォームをランキング形式で表示し、共有可能な HTML レポートを作成します。

---

TraceHunt は、プライバシーを尊重し、セルフホスト可能な、広く知られる Sherlock プロジェクト（MIT）のフォークです。実績のある Sherlock の検出エンジンとサイトデータベースを維持しつつ、レポート機能、スコアリング、設定機能を追加し、デフォルトで外部への自動通信を行わないようにしています。著作権表示と変更点の一覧については、NOTICE.mdをご覧ください。

許可を得たセキュリティ調査と OSINT にのみご利用ください。 ご利用の地域の法律を確認し、調査が許可されているアカウントのみを対象にしてください。

---

繁體中文摘要

TraceHunt は OSINT ユーザー名調査ツールです。アカウント名を入力すると、480 以上の ソーシャルメディアやプラットフォームで、その名前が登録されているかを調べ、セキュリティ研究やデジタルフットプリントの確認を支援します。

本プロジェクトは、広く知られるオープンソースツール Sherlock のカスタマイズ版フォーク（MIT ライセンス）です。元の検出エンジンと ウェブサイトデータベースを維持しながら、以下の機能を追加しています。

• HTML レポート：ワンクリックで、オフラインでも開ける見やすい単一ファイルのレポートを生成します（--html report.html）。
• デジタルフットプリントスコア：検出件数を集計し、0～100 のフットプリントスコアに換算します（--summary）。
• YAML 設定ファイル：よく使うパラメーターを tracehunt.yaml に記述して、毎回入力する手間を省きます（--config）。
• プライバシー優先：元のバージョンでは起動時に自動で更新を確認しますが、本バージョンではデフォルトで外部に接続しません。確認するには --check-update を指定します。

ライセンスと謝辞については NOTICE.md をご覧ください。原著作権は LICENSE に記載されています。

---

機能

480 以上のサイト	数百のプラットフォームを対象に、ユーザー名を並行して調査します
HTML レポート	--html report.html -> 共有可能な、スタイル付きの自己完結型レポートを作成します
フットプリントスコア	--summary -> 件数と 0～100 の「デジタルフットプリント」スコアを表示します
設定ファイル	--config tracehunt.yaml -> デフォルトのフラグを保存します
外部への自動通信なし	Sherlock の上流版とは異なり、更新確認はオプトインです（--check-update）
エクスポート	Sherlock と同様に、CSV（--csv）と Excel（--xlsx）に出力できます

インストール

git clone https://github.com/Hayatelin/tracehunt.git
cd tracehunt
pip install -r requirements.txt
# optional: install as a CLI command
pip install .

Python 3.9 以降が必要です。

クイックスタート

# Basic: hunt one username, print results to the terminal
python -m tracehunt johndoe

# Generate a styled HTML report + a footprint summary
python -m tracehunt johndoe --html johndoe.html --summary

# Limit to specific sites and export CSV
python -m tracehunt johndoe --site GitHub --site Reddit --csv

# Use a config file for your default options
python -m tracehunt johndoe --config tracehunt.yaml

コマンドとしてインストールした場合は、python -m tracehunt を tracehunt に置き換えてください。

🤖 AI エージェントから使う（MCP + スキル）

TraceHunt には MCP サーバーとエージェントスキルが付属しているため、Claude Code、 Cursor、Codex、Gemini CLI から、必要に応じてユーザー名の調査を実行できます。

pip install "mcp[cli]" -r requirements.txt
python mcp/tracehunt_mcp.py        # exposes hunt_username() + footprint_score()

エージェントに登録し（mcp/README.mdを参照）、"tracehunt を使ってユーザー名 octocat を調べて" と尋ねるだけです。MCP を使わない方法をご希望ですか？skill/SKILL.mdでは、エージェントが CLI を直接操作する方法を説明しています。通常の Python API もあります：from tracehunt.api import hunt

アーキテクチャ

flowchart LR
    A[CLI args + tracehunt.yaml] --> B[core.run_search]
    B --> C[(site database<br/>data.json)]
    B --> D[Async requests<br/>requests-futures]
    D --> E[QueryResult per site]
    E --> F{Outputs}
    F --> G[Terminal]
    F --> H[CSV / XLSX]
    F --> I[report.py<br/>HTML + footprint score]

Sherlock との違い

検出エンジンとサイト一覧は Sherlock（MIT）に由来します。追加された機能は次のとおりです。

• tracehunt/report.py — HTML レポートとフットプリントスコアリング（新規、標準ライブラリのみ）
• tracehunt/config.py — YAML 設定ローダー（新規）
• core.py — 新たに --html / --summary / --config / --check-update フラグを追加。自動更新確認はオプトインとなり、バンドルされたオフライン DB がデフォルトで使われます。

詳細と著作権表示については、NOTICE.mdをご覧ください。

テスト

pip install pytest PyYAML
pytest

ライセンス

MIT — LICENSEをご覧ください。原著作物 © 2019 Sherlock Project； TraceHunt による変更 © 2026 VictorLin。