Xiaohongshu MCP Python

# 反检测功能使用指南 ## 概述 本项目已集成完整的反机器人检测功能,通过模拟人类行为、浏览器指纹伪装、操作频率限制等多种手段,降低被小红书官方检测为机器人的风险。 ## 核心功能 ### 1. 人类行为模拟 (HumanBehavior) 模拟真实用户的操作行为: - **随机延迟** - 操作间随机等待,模拟思考时间 - **打字延迟** - 逐字输入带随机延迟,模拟真实打字速度 - **阅读延迟** - 根据文本长度模拟阅读时间 - **鼠标移动** - 随机鼠标轨迹,模拟真实鼠标操作 - **页面滚动** - 随机滚动页面,模拟浏览行为 ### 2. 浏览器指纹伪装 (BrowserFingerprint) 隐藏自动化工具特征: - **随机视口大小** - 模拟不同屏幕分辨率 - **真实 User-Agent** - 使用真实浏览器标识 - **地理位置** - 设置上海地区坐标(带随机偏移) - **语言和时区** - 设置中文环境 - **WebDriver 隐藏** - 移除 `navigator.webdriver` 标识 - **Plugins 伪装** - 模拟真实浏览器插件 ### 3. 操作频率限制 (RateLimiter) 控制操作频率,避免异常行为: - **操作间隔限制** - 确保两次操作之间有足够间隔 - **每日操作限制** - 限制每日发布、评论、点赞等操作次数 - **自动计数** - 自动跟踪操作次数 默认限制: - 发布: 10 次/天 - 评论: 50 次/天 - 点赞: 100 次/天 - 收藏: 50 次/天 ### 4. 统一管理器 (AntiDetectionManager) 集中管理所有反检测功能: - **页面准备** - 自动应用反检测脚本 - **操作前检查** - 自动检查频率限制和延迟 - **操作后处理** - 自动记录操作和随机行为 ## 配置说明 ### 环境变量配置 在 `.env` 文件中配置: ```bash # 反检测配置 ENABLE_STEALTH=true # 是否启用反检测(默认: true) MIN_ACTION_DELAY=1000 # 最小操作延迟(毫秒,默认: 1000) MAX_ACTION_DELAY=3000 # 最大操作延迟(毫秒,默认: 3000) DAILY_PUBLISH_LIMIT=10 # 每日发布限制(默认: 10) DAILY_COMMENT_LIMIT=50 # 每日评论限制(默认: 50) DAILY_LIKE_LIMIT=100 # 每日点赞限制(默认: 100) DAILY_FAVORITE_LIMIT=50 # 每日收藏限制(默认: 50) # 浏览器配置 HEADLESS=false # 建议使用非 headless 模式 BROWSER_BIN_PATH=/path/to/chrome # 使用真实 Chrome 浏览器 ``` ### 推荐配置 **开发/测试环境**: ```bash ENABLE_STEALTH=true HEADLESS=false MIN_ACTION_DELAY=1000 MAX_ACTION_DELAY=2000 ``` **生产环境**: ```bash ENABLE_STEALTH=true HEADLESS=false MIN_ACTION_DELAY=2000 MAX_ACTION_DELAY=5000 DAILY_PUBLISH_LIMIT=5 ``` ## 使用示例 ### 自动集成 反检测功能已自动集成到所有操作中,无需手动调用: ```python # 发布功能已自动应用反检测 from xiaohongshu.publish import PublishAction publish_action = PublishAction(page) await publish_action.publish( title="测试标题", content="测试内容", images=["image.jpg"], tags=["标签1", "标签2"] ) # 自动应用: # - 速率限制检查 # - 随机延迟 # - 人类化打字 # - 鼠标移动 # - 操作计数 ``` ### 手动使用 如果需要在其他模块中使用: ```python from anti_detection import get_anti_detection_manager # 获取管理器实例 anti_detection = get_anti_detection_manager() # 操作前检查 if await anti_detection.before_action("comment", min_delay=2000, max_delay=4000): # 执行操作 await page.fill("textarea", "评论内容") # 操作后处理 await anti_detection.after_action("comment", page) ``` ### 人类化打字 ```python from anti_detection import HumanBehavior human = HumanBehavior() # 人类化输入文本 await human.human_type( input_element, "要输入的文本", min_delay=0.05, # 最小延迟(秒) max_delay=0.15 # 最大延迟(秒) ) ``` ### 随机行为 ```python from anti_detection import HumanBehavior human = HumanBehavior() # 随机延迟 await human.random_delay(1000, 3000) # 随机鼠标移动 await human.random_mouse_movement(page) # 随机滚动 await human.random_scroll(page) # 阅读延迟 await human.reading_delay(text_length=100) ``` ## 已集成的模块 ### ✅ browser/browser.py - 浏览器启动时自动应用指纹伪装 - 创建页面时自动应用反检测脚本 ### ✅ xiaohongshu/publish.py - 发布前自动检查速率限制 - 所有操作使用随机延迟 - 标题和内容使用人类化打字 - 自动鼠标移动和随机行为 ### 🔨 待集成模块 - `xiaohongshu/comment_feed.py` - 评论功能 - `xiaohongshu/like_favorite.py` - 点赞收藏功能 - `xiaohongshu/search.py` - 搜索功能 ## 工作原理 ### 1. 浏览器启动流程 ``` 启动浏览器 ↓ 应用指纹伪装配置 ↓ 创建浏览器上下文 ↓ 创建页面 ↓ 注入反检测脚本 ↓ 随机鼠标移动 ``` ### 2. 发布操作流程 ``` 检查每日限制 ↓ 等待速率限制 ↓ 随机延迟(2-5秒) ↓ 导航到发布页面 ↓ 模拟阅读页面 ↓ 上传图片(带延迟) ↓ 人类化输入标题 ↓ 人类化输入内容 ↓ 人类化输入标签 ↓ 随机鼠标移动 ↓ 点击发布按钮 ↓ 记录操作计数 ↓ 随机后续行为 ``` ## 效果验证 ### 检查反检测是否生效 1. **查看日志**: ```bash tail -f server.log | grep "anti-detection" ``` 应该看到类似输出: ``` Created new page with anti-detection 已应用反检测脚本 速率限制: publish 需要等待 3.2 秒 ``` 2. **浏览器控制台检查**: ```javascript // 在浏览器控制台执行 console.log(navigator.webdriver); // 应该是 undefined console.log(navigator.plugins.length); // 应该 > 0 ``` 3. **观察操作行为**: - 操作之间有明显延迟 - 输入文本逐字显示 - 鼠标有随机移动 - 页面有随机滚动 ## 注意事项 ### ⚠️ 重要提示 1. **不要过度使用** - 即使有反检测,也要控制操作频率 - 建议每日发布不超过 5-10 条 - 避免短时间内大量操作 2. **使用真实浏览器** - 建议使用本地 Chrome 而不是 Chromium - 设置 `BROWSER_BIN_PATH` 指向真实浏览器 3. **非 headless 模式** - 建议使用 `HEADLESS=false` - headless 模式更容易被检测 4. **保持更新** - 小红书的检测机制会不断更新 - 定期检查是否需要调整策略 5. **监控账号状态** - 关注是否出现验证码 - 关注是否有账号限制提示 - 如果频繁触发验证,降低操作频率 ### 🔧 调试技巧 1. **查看详细日志**: ```bash LOG_LEVEL=DEBUG python main.py ``` 2. **测试反检测脚本**: ```python # 在浏览器控制台测试 console.log({ webdriver: navigator.webdriver, plugins: navigator.plugins.length, languages: navigator.languages, userAgent: navigator.userAgent }); ``` 3. **调整延迟参数**: ```bash # 如果操作太慢,减小延迟 MIN_ACTION_DELAY=500 MAX_ACTION_DELAY=1500 # 如果担心被检测,增加延迟 MIN_ACTION_DELAY=3000 MAX_ACTION_DELAY=6000 ``` ## 进阶配置 ### 自定义每日限制 在代码中修改 `anti_detection/anti_detection.py`: ```python class RateLimiter: def __init__(self): self.daily_limits: dict[str, int] = { "publish": 5, # 更保守的限制 "comment": 30, "like": 50, "favorite": 30, } ``` ### 自定义延迟范围 在 `.env` 中调整: ```bash # 更保守的配置 MIN_ACTION_DELAY=3000 MAX_ACTION_DELAY=8000 # 更激进的配置(不推荐) MIN_ACTION_DELAY=500 MAX_ACTION_DELAY=1000 ``` ### 添加更多随机行为 在 `publish.py` 中添加: ```python # 随机滚动页面 if random.random() < 0.3: # 30% 概率 await self._anti_detection.human_behavior.random_scroll(self.page) # 随机停顿 if random.random() < 0.2: # 20% 概率 await self._anti_detection.human_behavior.random_delay(5000, 10000) ``` ## 故障排除 ### 问题 1: 导入错误 ``` ImportError: cannot import name 'get_anti_detection_manager' ``` **解决**: ```bash # 确保安装了新依赖 pip install -r requirements.txt ``` ### 问题 2: 操作太慢 **解决**: ```bash # 减小延迟参数 MIN_ACTION_DELAY=500 MAX_ACTION_DELAY=1500 ``` ### 问题 3: 仍然被检测 **解决**: 1. 检查是否使用真实浏览器 2. 增加操作延迟 3. 降低每日操作限制 4. 使用非 headless 模式 5. 检查账号是否已被标记 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-01-17) - ✅ 创建反检测工具模块 - ✅ 集成浏览器指纹伪装 - ✅ 集成人类行为模拟 - ✅ 集成操作频率限制 - ✅ 更新发布功能使用反检测 - ✅ 添加配置选项 ### 待实现 - 🔨 集成到评论功能 - 🔨 集成到点赞收藏功能 - 🔨 集成到搜索功能 - 🔨 添加更多随机行为模式 - 🔨 添加账号健康度监控 ## 参考资料 - [Playwright Stealth](https://github.com/AtuboDad/playwright_stealth) - [浏览器指纹识别技术](https://fingerprintjs.com/) - [反爬虫最佳实践](https://github.com/topics/anti-bot) --- **最后更新**: 2026-01-17 **维护者**: xiaohongshu-python 项目组