Weixin MCP - Lector de artículos de WeChat

Un MCP minimalista que permite a los grandes modelos de lenguaje leer artículos de cuentas oficiales de WeChat.

Funciones principales

• 🎭 Simulación de navegador: Utiliza Playwright para simular completamente el entorno del navegador.

• 📝 Extracción de contenido: Extrae automáticamente el título, autor, fecha de publicación y el cuerpo del texto.

• ⚡ Implementación concisa: Funcionalidad central implementada con el mínimo código posible.

Related MCP server: WeChat Article Parser

Flujo de trabajo

1. El usuario envía la URL y la solicitud al modelo de lenguaje.

2. El modelo de lenguaje invoca la herramienta MCP.

3. El MCP obtiene el contenido del artículo y lo envía al modelo de lenguaje.

4. El modelo de lenguaje genera una respuesta en lenguaje natural basada en el contenido del artículo.

Stack tecnológico

• Python 3.10+

• fastmcp - Framework MCP

• url-md (Binario único en Rust) - Anti-scraping + extracción a Markdown en un solo paso

• pyyaml - Análisis de frontmatter

Notas de la versión v0.3.0: La capa de extracción se ha simplificado de 4 subprocesos de agent-browser + análisis con BeautifulSoup a una sola llamada a url-md md <url>. url-md gestiona internamente el anti-scraping, la extracción del cuerpo del texto de WeChat, la conversión a Markdown y la generación de frontmatter. Se han reducido las dependencias y el campo content se ha actualizado a Markdown (conservando referencias a imágenes, listas y jerarquía de títulos). La interfaz del protocolo MCP no ha cambiado, por lo que no es necesario ajustar las configuraciones existentes en Claude/Cursor.

Notas de la versión v0.2.0: La solución original con Playwright fue bloqueada por las medidas anti-scraping reforzadas de WeChat (issue #3). La capa de extracción se delegó a agent-browser (proyecto Rust de código abierto bajo licencia Apache-2.0). Desde la v0.3.0, se ha migrado a url-md.

Inicio rápido

1. Instalar url-md (obligatorio desde la 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

6 segundos de cero a funcional. Binario único de 7 MB, sin dependencias externas como Chrome (los enlaces permanentes de WeChat utilizan la ruta rápida de reqwest).

2. Instalar dependencias de Python

pip install -r requirements.txt

3. Configuración

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

Nota: Por favor, reemplaza la ruta con la ruta real de tu proyecto.

Ejemplo de uso

Utilízalo directamente en Claude:

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

Claude llamará automáticamente a la herramienta read_weixin_article para obtener el contenido del artículo y analizarlo.

Descripción de funciones

read_weixin_article(url: str)

Lee el contenido de un artículo de una cuenta oficial de WeChat.

Parámetros:

• url: URL del artículo de WeChat, formato: https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

Retorno:

{
  "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
}

Desde la v0.3.0, el campo content está en formato Markdown (en la v0.2.0 y anteriores era texto plano). Si el agente/prompt descendente ya procesaba el texto como plano, puedes eliminar la sintaxis Markdown antes de devolverlo, o mantener el Markdown para que el LLM lo comprenda mejor de forma nativa.

Notas importantes

• ⚠️ Solo para uso personal, estudio e investigación.

• ⚠️ Cumple con los términos de servicio de la plataforma de cuentas oficiales de WeChat.

• ⚠️ No se recomienda el scraping de alta frecuencia (se sugiere un intervalo > 2 segundos).

• ⚠️ No utilizar con fines comerciales.