Weixin MCP - WeChat-Artikel-Reader

Ein minimalistischer MCP, der es großen Sprachmodellen ermöglicht, Artikel von öffentlichen WeChat-Konten zu lesen.

Kernfunktionen

• 🎭 Browser-Simulation: Vollständige Simulation einer Browser-Umgebung mittels Playwright

• 📝 Inhaltsextraktion: Automatische Extraktion von Titel, Autor, Veröffentlichungsdatum und Haupttext

• ⚡ Kompakte Implementierung: Kernfunktionen mit minimalem Codeaufwand

Related MCP server: WeChat Article Parser

Arbeitsablauf

1. Der Benutzer sendet eine URL und eine Anforderung an das große Sprachmodell

2. Das Sprachmodell ruft das MCP-Tool auf

3. Das MCP ruft den Artikelinhalt ab und sendet ihn an das Sprachmodell

4. Das Sprachmodell gibt basierend auf dem Artikelinhalt eine natürlichsprachliche Antwort aus

Technologiestack

• Python 3.10+

• fastmcp - MCP-Framework

• url-md (Rust Single-Binary) - Anti-Scraping + Markdown-Extraktion in einem Schritt

• pyyaml - Frontmatter-Parsing

v0.3.0 Upgrade-Hinweis: Die Scraping-Ebene wurde von agent-browser (4 Unterprozesse + BeautifulSoup-Parsing) auf einen einzelnen Aufruf von url-md md <url> vereinfacht. url-md übernimmt intern das Anti-Scraping, die Extraktion des WeChat-Haupttextes, die Markdown-Konvertierung und die Frontmatter-Generierung. Die Abhängigkeiten wurden reduziert, das content-Feld wurde auf Markdown aktualisiert (behält Bildreferenzen / Listen / Überschriftenhierarchien bei). Die MCP-Protokollschnittstelle bleibt unverändert, bestehende Claude/Cursor-Konfigurationen müssen nicht angepasst werden.

v0.2.0 Upgrade-Hinweis: Die ursprüngliche Playwright-Lösung wurde durch verschärfte Anti-Scraping-Maßnahmen von WeChat ausgehebelt (issue #3). Die Scraping-Ebene wurde an agent-browser (ein unter Apache-2.0 lizenziertes Rust-Projekt) delegiert. Seit v0.3.0 wurde auf url-md migriert.

Schnellstart

1. Installation von url-md (erforderlich ab v0.3.0)

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Bwkyd/url-md/main/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/Bwkyd/url-md/main/install.ps1 | iex

# 验证
url-md --version

In 6 Sekunden einsatzbereit. 7 MB Single-Binary, keine externen Abhängigkeiten wie Chrome erforderlich (WeChat-Permanent-Links nutzen den schnellen reqwest-Pfad).

2. Installation der Python-Abhängigkeiten

pip install -r requirements.txt

3. Konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "weixin-reader": {
      "command": "python",
      "args": [
        "C:/Users/你的用户名/Desktop/wx-mcp/wx-mcp-server/src/server.py"
      ]
    }
  }
}

Hinweis: Bitte ersetzen Sie die Pfade durch Ihre tatsächlichen Projektpfade.

Anwendungsbeispiel

Direkte Verwendung in Claude:

请帮我总结这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/nEJhdxGea-KLZA_IGw9R5A

Claude ruft automatisch das Tool read_weixin_article auf, um den Artikelinhalt abzurufen und zu analysieren.

Funktionsbeschreibung

read_weixin_article(url: str)

Liest den Inhalt eines Artikels eines öffentlichen WeChat-Kontos.

Parameter:

• url: Die URL des WeChat-Artikels, Format: https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

Rückgabe:

{
  "success": true,
  "title": "文章标题",
  "author": "作者名",
  "publish_time": "2025-11-05",
  "content": "# 文章正文\n\n![封面](https://...)\n\n段落内容...",
  "cover_url": "https://mmbiz.qpic.cn/.../wx_fmt=jpeg",
  "error": null
}

Seit v0.3.0 ist das content-Feld im Markdown-Format (vor v0.2.0 war es reiner Text). Wenn der nachgelagerte Agent/Prompt bereits auf reinen Text ausgelegt ist, kann die Markdown-Syntax vor der Rückgabe entfernt werden, oder man behält das Markdown bei, da LLMs es nativ besser verstehen können.

Sicherheitshinweise

• ⚠️ Nur für den persönlichen Gebrauch zu Lern- und Forschungszwecken

• ⚠️ Einhaltung der Nutzungsbedingungen der WeChat-Plattform erforderlich

• ⚠️ Hochfrequentes Scraping wird nicht empfohlen (Empfehlung: Intervall > 2 Sekunden)

• ⚠️ Nicht für kommerzielle Zwecke verwenden