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Glama

Xiaohongshu Search & Comment MCP Server

by chenningling
README.md7.75 kB
# 小红书自动搜索评论工具(MCP Server) > 本项目基于 [JonaFly/RednoteMCP](https://github.com/JonaFly/RednoteMCP.git) 并结合我自己的使用经验,进行优化和改进(by windsurf)。在此向原作者表示衷心的感谢! 这是一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具,作为 MCP Server,可通过特定配置接入 MCP Client(如Claude for Desktop),帮助用户自动完成登录小红书、搜索关键词、获取笔记内容及发布智能评论等操作。 ### 注:[Redbook-Search-Comment-MCP2.0](https://github.com/chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0)已经发布!直接点击前往使用即可! **2.0主要优化内容如下:** - 优化了搜索笔记时,标题不显示的问题 - 新增了多类获取笔记的方法,确保能完整获取笔记内容 - 重构了评论功能,利用MCP客户端(如Claude)的AI能力生成更自然的评论 - 将功能模块化,分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块 ## 一、功能特点 - **自动登录**:支持手动扫码登录方式,首次登录成功后会保存登录状态,后续使用无需重复扫码。 - **关键词搜索**:能依据用户输入的关键词搜索小红书笔记,并可指定返回结果的数量。 - **笔记内容获取**:输入笔记的 URL,即可获取该笔记的详细内容。 - **笔记评论获取**:通过笔记 URL 获取相应笔记的评论信息。 - **智能评论发布**:支持多种评论类型,包括引流(引导用户关注或私聊)、点赞(简单互动获取好感)、咨询(以问题形式增加互动)、专业(展示专业知识建立权威),可根据需求选择发布。 ## 二、安装步骤 1. **Python 环境准备**:确保系统已安装 Python 3.8 或更高版本。若未安装,可从 Python 官方网站下载并安装。 2. **项目获取**:将本项目克隆或下载到本地。 3. **创建虚拟环境**:在项目目录下创建并激活虚拟环境(推荐): ```bash # 创建虚拟环境 python3 -m venv venv # 激活虚拟环境 # Windows venv\Scripts\activate # macOS/Linux source venv/bin/activate ``` 4. **安装依赖**:在激活的虚拟环境中安装所需依赖: ```bash pip install -r requirements.txt pip install fastmcp ``` 5. **安装浏览器**:安装Playwright所需的浏览器: ```bash playwright install ``` ## 三、MCP Server 配置 在 MCP Client(如Claude for Desktop)的配置文件中添加以下内容,将本工具配置为 MCP Server: ```json { "mcpServers": { "xiaohongshu MCP": { "command": "/绝对路径/到/venv/bin/python3", "args": [ "/绝对路径/到/xiaohongshu_mcp.py", "--stdio" ] } } } ``` > **重要提示**: > - 请使用虚拟环境中Python解释器的**完整绝对路径** > - 例如:`/Users/username/Desktop/RedBook-Search-Comment-MCP/venv/bin/python3` > - 同样,xiaohongshu_mcp.py也需要使用**完整绝对路径** ## 四、使用方法 ### (一)启动服务器 1. **直接运行**:在项目目录下,激活虚拟环境后执行: ```bash python3 xiaohongshu_mcp.py ``` 2. **通过 MCP Client 启动**:配置好MCP Client后,按照客户端的操作流程进行启动和连接。 ### (二)主要功能操作 在MCP Client(如Claude for Desktop)中连接到服务器后,可以使用以下功能: ### 1. 登录小红书 **工具函数**: ``` mcp0_login() ``` **在MCP客户端中的使用方式**: 直接发送以下文本: ``` 帮我登录小红书账号 ``` 或: ``` 请登录小红书 ``` **功能说明**:首次使用时会打开浏览器窗口,等待用户手动扫码登录。登录成功后,工具会保存登录状态。 ### 2. 搜索笔记 **工具函数**: ``` mcp0_search_notes(keywords="关键词", limit=5) ``` **在MCP客户端中的使用方式**: 发送包含关键词的搜索请求: ``` 帮我搜索小红书笔记,关键词为:美食 ``` 指定返回数量: ``` 帮我搜索小红书笔记,关键词为旅游,返回10条结果 ``` **功能说明**:根据关键词搜索小红书笔记,并返回指定数量的结果。默认返回5条结果。 ### 3. 获取笔记内容 **工具函数**: ``` mcp0_get_note_content(url="笔记URL") ``` **在MCP客户端中的使用方式**: 发送包含笔记URL的请求: ``` 帮我获取这个笔记的内容:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` 或: ``` 请查看这个小红书笔记的内容:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` **功能说明**:获取指定笔记URL的详细内容,包括标题、作者、发布时间和正文内容。 ### 4. 获取笔记评论 **工具函数**: ``` mcp0_get_note_comments(url="笔记URL") ``` **在MCP客户端中的使用方式**: 发送包含笔记URL的评论请求: ``` 帮我获取这个笔记的评论:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` 或: ``` 请查看这个小红书笔记的评论区:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` **功能说明**:获取指定笔记URL的评论信息,包括评论者、评论内容和评论时间。 ### 5. 发布智能评论 **工具函数**: ``` mcp0_post_smart_comment(url="笔记URL", comment_type="评论类型") ``` **在MCP客户端中的使用方式**: 发送包含笔记URL和评论类型的请求: ``` 帮我在这个笔记发布专业类型的评论:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` 或: ``` 请在这个小红书笔记下发布一条引流评论:https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx ``` **评论类型参数可选值**: - `"引流"` (默认):引导用户关注或私聊 - `"点赞"`:简单互动获取好感 - `"咨询"`:以问题形式增加互动 - `"专业"`:展示专业知识建立权威 **功能说明**:在指定笔记下发布智能评论,系统会根据笔记内容和指定的评论类型自动生成适合的评论内容。 ## 五、代码结构 - **xiaohongshu_mcp.py**:实现主要功能的核心文件,包含登录、搜索、获取内容和评论、发布评论等功能的代码逻辑。 - **requirements.txt**:记录项目所需的依赖库。 ## 六、常见问题与解决方案 1. **连接失败**: - 确保使用了虚拟环境中Python解释器的**完整绝对路径** - 确保MCP服务器正在运行 - 尝试重启MCP服务器和客户端 2. **浏览器会话问题**: 如果遇到`Page.goto: Target page, context or browser has been closed`错误: - 重启MCP服务器 - 重新连接并登录 3. **依赖安装问题**: 如果遇到`ModuleNotFoundError`错误: - 确保在虚拟环境中安装了所有依赖 - 检查是否安装了fastmcp包 ## 七、注意事项 - **浏览器模式**:工具使用 Playwright 的非隐藏模式运行,运行时会打开真实浏览器窗口。 - **登录方式**:首次登录需要手动扫码,后续使用若登录状态有效,则无需再次扫码。 - **平台规则**:使用过程中请严格遵守小红书平台的相关规定,避免进行过度操作,防止账号面临封禁等风险。 - **功能兼容性**:由于小红书平台可能会进行更新和调整,搜索结果和评论功能的可用性可能会受到影响。若出现异常,请及时关注项目更新或联系开发者。 ## 八、免责声明 本工具仅用于学习和研究目的,使用者应严格遵守相关法律法规以及小红书平台的规定。因使用不当导致的任何问题,本项目开发者不承担任何责任。

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