2026/9/16 22:37:14
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User Scanner MCP服务器详解scan_username、scan_email、list_available_modules三大工具全解【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 550 actively maintained scan vectors (175 email / 375 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scannerUser Scanner 是一款 2-in-1 的邮箱与用户名 OSINT开源情报扫描工具内置原生 MCP 服务器让 AI 助手仅凭一个邮箱或用户名就能驱动 550 扫描向量完成深度数字足迹提取。本文将完整拆解其 MCP 服务器暴露的三大工具——scan_username、scan_email与list_available_modules帮你快速把它接入 Claude Desktop、Cursor 等 AI 客户端。为什么要把 OSINT 扫描器接进 AI 助手过去OSINT 调查需要人工敲命令、翻日志、手动顺藤摸瓜。而 User Scanner 的 MCPModel Context Protocol服务器把这个过程变成了自然语言对话️对 AI 说话即可执行调查告诉它查一下这个用户名在社交平台上的足迹它会自动调用工具、拿到结构化 JSON 结果自动递归交叉扫描引擎能从初始结果中提取邮箱、备用用户名和链接继续扫描织出一张关联网络⚙️零代码配置一条命令启动服务器客户端配置只需几行 JSONMCP 服务器本体非常精简核心入口在 user_scanner/mcp/server.py它通过标准输入/输出stdio与 AI 客户端通信日志走 stderr避免污染 JSON-RPC 数据流。一键安装如何为 User Scanner 启用 MCP 支持User Scanner 将 MCP 依赖做成可选包见 pyproject.toml安装命令如下pip install user-scanner[mcp]安装后会自动注册一个user-scanner-mcp命令入口。如果忘记装可选依赖服务器启动时会给出清晰提示见 server.py 中的检查逻辑不会让你一头雾水。MCP 客户端配置最快接入方法把user-scanner加入你的 MCP 客户端配置文件如 Claude Desktop 的claude_desktop_config.json{ mcpServers: { user-scanner: { command: user-scanner-mcp } } }启动后可以加-v参数输出详细日志方便排查user-scanner-mcp -v配置完成后AI 客户端会自动发现三个工具——这正是下面要逐一拆解的主角。工具一scan_username —— 深度用户名 OSINT 扫描scan_username用于在各大平台探测某个用户名handle是否存在并可限定范围或触发递归扫描。参数定义在 user_scanner/mcp/schemas.py 中。核心参数速查表参数类型说明username字符串必填。要扫描的用户名category字符串限定到某个分类如social、gaming、dev先用list_available_modules查看可用值module字符串限定到单个站点如github。与category二选一不能同时指定allow_loud布尔默认false隐蔽模式。设为true会运行可能触发重置密码邮件的激进模块可能惊动目标慎用no_nsfw布尔设为true跳过成人/NSFW 站点proxies字符串数组代理列表如http://proxy:port推荐用于规避限流timeout整数覆盖默认请求超时秒适合慢速站点或慢速代理concurrency整数覆盖默认并发数同时发起的请求数递归交叉扫描参数cross_scan 系列这是 User Scanner 的杀手锏让 AI 调查具备多轮追踪能力cross_scan设为true启用递归 OSINT 跳转。引擎会自动提取初始结果中的邮箱、备用用户名和链接并继续扫描cross_links链接跳转的严格度。all默认任何简介链接都跳转/verified仅平台证实的关联/none禁用cross_emails邮箱跳转的严格度。默认verified只扫描明确发布在邮箱字段中的地址all则连简介文本里挖出的邮箱也一并扫描cross_depth递归跟随的深度默认1。调查越深越慢cross_sweep交叉扫描自动全量扫描的目标数量默认3。设为0则只扫描跳转中明确点名的站点避免同名词冲突返回结果长什么样扫描完成后工具返回一个带统计摘要的 JSON 信封逻辑见 user_scanner/mcp/handlers.pysummarytotal_scanned、found、not_found、errors、skipped五类计数results命中的账号列表含站点名、URL、类别以及头像、简介、粉丝数等丰富字段errored_sites出错站点名单方便你针对性重试工具二scan_email —— 邮箱验证与账号挖掘scan_email与scan_username能力对等区别只在于目标从用户名换成邮箱地址参数定义见 schemas.py。参数类型说明email字符串必填。要扫描的邮箱地址其余参数—与scan_username完全相同category、module、proxies、cross_scan 等典型场景给定一封疑似泄密的邮箱AI 可以先跑scan_email看它在哪些平台注册过再开启cross_scan顺藤摸瓜出目标的其他身份。邮箱扫描模块位于 user_scanner/email_scan/ 目录覆盖社交、开发者、娱乐、购物等十余个分类。工具三list_available_modules —— 动态模块目录这是 AI 助手的导航地图。它动态列出当前支持的所有分类和站点实现见 handlers.py返回按分类分组的站点名清单。参数类型说明is_email布尔true列出邮箱扫描模块false默认列出用户名扫描模块no_nsfw布尔true时从清单中剔除成人/NSFW 模块推荐工作流先调list_available_modules确认合法的category/module取值再带着精确范围调扫描工具——这能大幅减少无效请求也避免 AI 猜错模块名。用户名扫描模块分布在 user_scanner/user_scan/ 目录下按 adult、community、dev、gaming 等分类组织。三大工具如何协同工作一次完整调查示例以调查某用户数字足迹为例AI 助手的典型调用链是 调list_available_modulesis_email: false→ 拿到分类清单 调scan_usernameusername: johndoecategory: socialcross_scan: true→ 发现社交账号并自动跳转简介里的链接✉️ 从结果中提取暴露的邮箱调scan_email→ 补齐邮箱维度的注册情况 汇总多轮 JSON 结果输出画像报告整个过程无需人工干预交叉扫描参数细节可参考 docs/CROSS_SCAN.md。幕后机制MCP 服务器如何保证稳定对新手来说三个工具背后有几个值得了解的设计源码位于 user_scanner/mcp/handlers.py串行化扫描内置异步锁_scan_lock即使 AI 并发发起多个工具调用也不会互相踩踏全局状态自动还原现场每次扫描结束后代理、超时、并发数都会被恢复到默认值用户名默认 60 并发、邮箱默认 25 并发下一次调用从干净状态开始模块名容错传入带点号的模块名如Made.porn会被自动规范化为下划线形式与 CLI 行为保持一致有测试保障参数映射、错误边界如缺目标参数、category 与 module 冲突均有自动化测试覆盖见 tests/test_mcp_handlers.py常见问题 FAQQ1MCP 服务器支持哪些 AI 客户端README 明确支持 Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Open-WebUI 等任何遵循 MCP 协议、可通过 stdio 启动服务器的客户端都可以接入。Q2category 和 module 能一起用吗不能。同时指定会直接报错Cannot specify both category and module。请通过list_available_modules二选一定位范围。Q3扫描会惊动目标吗默认allow_loud: false即隐蔽模式不会触发重置密码邮件。只有显式开启allow_loud才可能产生声响请务必确认合规前提再使用。Q4请求被限流怎么办通过proxies参数注入代理列表并配合timeout、concurrency调优。代理使用指南见 docs/FLAGS.md。总结User Scanner 的 MCP 服务器用三个工具构成了完整的 AI 原生 OSINT 能力工具一句话定位适用场景scan_username用户名深度扫描 递归跳转社交画像、身份关联分析scan_email邮箱深度扫描 递归跳转泄露邮箱溯源、账号关联list_available_modules动态站点目录查询发现合法扫描范围、辅助 AI 决策三条命令即可完成接入安装可选依赖 → 注册user-scanner-mcp命令 → 在客户端配置中指向它。接下来把调查工作交给 AI 助手把分析时间省下来。更多用法可查阅 docs/USAGE.md 中的库模式指南。【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 550 actively maintained scan vectors (175 email / 375 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
User Scanner MCP服务器详解：scan_username、scan_email、list_available_modules三大工具全解
User Scanner MCP服务器详解scan_username、scan_email、list_available_modules三大工具全解【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 550 actively maintained scan vectors (175 email / 375 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scannerUser Scanner 是一款 2-in-1 的邮箱与用户名 OSINT开源情报扫描工具内置原生 MCP 服务器让 AI 助手仅凭一个邮箱或用户名就能驱动 550 扫描向量完成深度数字足迹提取。本文将完整拆解其 MCP 服务器暴露的三大工具——scan_username、scan_email与list_available_modules帮你快速把它接入 Claude Desktop、Cursor 等 AI 客户端。为什么要把 OSINT 扫描器接进 AI 助手过去OSINT 调查需要人工敲命令、翻日志、手动顺藤摸瓜。而 User Scanner 的 MCPModel Context Protocol服务器把这个过程变成了自然语言对话️对 AI 说话即可执行调查告诉它查一下这个用户名在社交平台上的足迹它会自动调用工具、拿到结构化 JSON 结果自动递归交叉扫描引擎能从初始结果中提取邮箱、备用用户名和链接继续扫描织出一张关联网络⚙️零代码配置一条命令启动服务器客户端配置只需几行 JSONMCP 服务器本体非常精简核心入口在 user_scanner/mcp/server.py它通过标准输入/输出stdio与 AI 客户端通信日志走 stderr避免污染 JSON-RPC 数据流。一键安装如何为 User Scanner 启用 MCP 支持User Scanner 将 MCP 依赖做成可选包见 pyproject.toml安装命令如下pip install user-scanner[mcp]安装后会自动注册一个user-scanner-mcp命令入口。如果忘记装可选依赖服务器启动时会给出清晰提示见 server.py 中的检查逻辑不会让你一头雾水。MCP 客户端配置最快接入方法把user-scanner加入你的 MCP 客户端配置文件如 Claude Desktop 的claude_desktop_config.json{ mcpServers: { user-scanner: { command: user-scanner-mcp } } }启动后可以加-v参数输出详细日志方便排查user-scanner-mcp -v配置完成后AI 客户端会自动发现三个工具——这正是下面要逐一拆解的主角。工具一scan_username —— 深度用户名 OSINT 扫描scan_username用于在各大平台探测某个用户名handle是否存在并可限定范围或触发递归扫描。参数定义在 user_scanner/mcp/schemas.py 中。核心参数速查表参数类型说明username字符串必填。要扫描的用户名category字符串限定到某个分类如social、gaming、dev先用list_available_modules查看可用值module字符串限定到单个站点如github。与category二选一不能同时指定allow_loud布尔默认false隐蔽模式。设为true会运行可能触发重置密码邮件的激进模块可能惊动目标慎用no_nsfw布尔设为true跳过成人/NSFW 站点proxies字符串数组代理列表如http://proxy:port推荐用于规避限流timeout整数覆盖默认请求超时秒适合慢速站点或慢速代理concurrency整数覆盖默认并发数同时发起的请求数递归交叉扫描参数cross_scan 系列这是 User Scanner 的杀手锏让 AI 调查具备多轮追踪能力cross_scan设为true启用递归 OSINT 跳转。引擎会自动提取初始结果中的邮箱、备用用户名和链接并继续扫描cross_links链接跳转的严格度。all默认任何简介链接都跳转/verified仅平台证实的关联/none禁用cross_emails邮箱跳转的严格度。默认verified只扫描明确发布在邮箱字段中的地址all则连简介文本里挖出的邮箱也一并扫描cross_depth递归跟随的深度默认1。调查越深越慢cross_sweep交叉扫描自动全量扫描的目标数量默认3。设为0则只扫描跳转中明确点名的站点避免同名词冲突返回结果长什么样扫描完成后工具返回一个带统计摘要的 JSON 信封逻辑见 user_scanner/mcp/handlers.pysummarytotal_scanned、found、not_found、errors、skipped五类计数results命中的账号列表含站点名、URL、类别以及头像、简介、粉丝数等丰富字段errored_sites出错站点名单方便你针对性重试工具二scan_email —— 邮箱验证与账号挖掘scan_email与scan_username能力对等区别只在于目标从用户名换成邮箱地址参数定义见 schemas.py。参数类型说明email字符串必填。要扫描的邮箱地址其余参数—与scan_username完全相同category、module、proxies、cross_scan 等典型场景给定一封疑似泄密的邮箱AI 可以先跑scan_email看它在哪些平台注册过再开启cross_scan顺藤摸瓜出目标的其他身份。邮箱扫描模块位于 user_scanner/email_scan/ 目录覆盖社交、开发者、娱乐、购物等十余个分类。工具三list_available_modules —— 动态模块目录这是 AI 助手的导航地图。它动态列出当前支持的所有分类和站点实现见 handlers.py返回按分类分组的站点名清单。参数类型说明is_email布尔true列出邮箱扫描模块false默认列出用户名扫描模块no_nsfw布尔true时从清单中剔除成人/NSFW 模块推荐工作流先调list_available_modules确认合法的category/module取值再带着精确范围调扫描工具——这能大幅减少无效请求也避免 AI 猜错模块名。用户名扫描模块分布在 user_scanner/user_scan/ 目录下按 adult、community、dev、gaming 等分类组织。三大工具如何协同工作一次完整调查示例以调查某用户数字足迹为例AI 助手的典型调用链是 调list_available_modulesis_email: false→ 拿到分类清单 调scan_usernameusername: johndoecategory: socialcross_scan: true→ 发现社交账号并自动跳转简介里的链接✉️ 从结果中提取暴露的邮箱调scan_email→ 补齐邮箱维度的注册情况 汇总多轮 JSON 结果输出画像报告整个过程无需人工干预交叉扫描参数细节可参考 docs/CROSS_SCAN.md。幕后机制MCP 服务器如何保证稳定对新手来说三个工具背后有几个值得了解的设计源码位于 user_scanner/mcp/handlers.py串行化扫描内置异步锁_scan_lock即使 AI 并发发起多个工具调用也不会互相踩踏全局状态自动还原现场每次扫描结束后代理、超时、并发数都会被恢复到默认值用户名默认 60 并发、邮箱默认 25 并发下一次调用从干净状态开始模块名容错传入带点号的模块名如Made.porn会被自动规范化为下划线形式与 CLI 行为保持一致有测试保障参数映射、错误边界如缺目标参数、category 与 module 冲突均有自动化测试覆盖见 tests/test_mcp_handlers.py常见问题 FAQQ1MCP 服务器支持哪些 AI 客户端README 明确支持 Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Open-WebUI 等任何遵循 MCP 协议、可通过 stdio 启动服务器的客户端都可以接入。Q2category 和 module 能一起用吗不能。同时指定会直接报错Cannot specify both category and module。请通过list_available_modules二选一定位范围。Q3扫描会惊动目标吗默认allow_loud: false即隐蔽模式不会触发重置密码邮件。只有显式开启allow_loud才可能产生声响请务必确认合规前提再使用。Q4请求被限流怎么办通过proxies参数注入代理列表并配合timeout、concurrency调优。代理使用指南见 docs/FLAGS.md。总结User Scanner 的 MCP 服务器用三个工具构成了完整的 AI 原生 OSINT 能力工具一句话定位适用场景scan_username用户名深度扫描 递归跳转社交画像、身份关联分析scan_email邮箱深度扫描 递归跳转泄露邮箱溯源、账号关联list_available_modules动态站点目录查询发现合法扫描范围、辅助 AI 决策三条命令即可完成接入安装可选依赖 → 注册user-scanner-mcp命令 → 在客户端配置中指向它。接下来把调查工作交给 AI 助手把分析时间省下来。更多用法可查阅 docs/USAGE.md 中的库模式指南。【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 550 actively maintained scan vectors (175 email / 375 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
