Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@FishClaw MCPSearch for used mechanical keyboards on Xianyu and summarize the prices."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
FishClaw MCP
有兴趣可以看一下Agno智能体调用FishClaw工具链接
免责声明
警告：本项目仅供学习交流使用，请勿用于任何商业或非法用途，否则后果自负。
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工具列表
工具 | 说明 | 注意 |
| 检查登录状态；未登录则弹出浏览器等待扫码 | |
| 关键词搜索闲鱼商品，采集标题、价格、链接 | |
| 填写商品草稿（图片/描述/分类/价格）并截图 | |
| 点击发布按钮完成商品发布 | ⚠️ 不可撤销 |
| 获取所有在售商品列表 | |
| 对指定商品执行下架或永久删除 | ⚠️ 不可撤销 |
| 读取当前浏览器页面可见文字 | |
| 模拟真人随机浏览养号 | 需 |
| 调用 DashScope 生成商品封面图 | |
| 根据技术主题生成科技感英文生图提示词 | |
| 根据技术主题生成闲鱼商品描述文案 |
快速开始
1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/fishclaw-mcp.git
cd fishclaw-mcp2. 安装依赖
# 推荐使用 uv
uv sync
# 或使用 pip
pip install -e .3. 安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium4. 配置环境变量
cp .env.example .env编辑 .env，至少填写 AGENT_LLM_API_KEY：
# 必填：用于 LLM 推理和文案生成
AGENT_LLM_API_KEY=your-dashscope-api-key
# 可选：用于生成商品封面图（不填则使用内置默认图片）
IMAGE_API_KEY=your-dashscope-api-key5. 验证服务器可以启动
python server.py看到 Starting MCP server 字样即表示启动成功，Ctrl+C 退出。
6. 上架示例
接入 MCP 客户端
Claude Desktop
找到配置文件（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json），添加以下内容：
推荐方式：python 直接运行
{
"mcpServers": {
"fishclaw": {
"command": "python",
"args": ["D:/acode/py/study/FishClaw_MCP/server.py"],
"env": {
"AGENT_LLM_API_KEY": "your-dashscope-api-key"
}
}
}
}或使用 uv
{
"mcpServers": {
"fishclaw": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/your/path/to/fishclaw-mcp", "run", "server.py"]
}
}
}将路径替换为本项目的实际绝对路径。环境变量也可以在
.env文件中配置。
Cursor
在 ~/.cursor/mcp.json（或项目级 .cursor/mcp.json）中添加同上的配置。
使用示例
接入后，在对话中直接用自然语言操作即可：
帮我发布一个 Python 爬虫技术服务，价格 99 元
→ 自动生成封面图 → 生成文案 → 填写表单 → 截图确认 → 发布
查看我现在在售的商品
→ 跳转个人中心，列出所有在售商品
把第二个商品下架
→ 进入商品详情，点击下架并确认
搜索 Python 教程，看看竞品定价
→ 采集前 20 条结果的标题和价格项目结构
fishclaw-mcp/
├── server.py # MCP 服务器入口（使用 FastMCP）
├── pyproject.toml # 项目依赖
├── .env.example # 环境变量模板
├── assets/
│ └── default_agent.png # 生图 API 不可用时的兜底图片
└── tools/
├── xianyu_tools.py # 闲鱼 Playwright 自动化（纯 Python 类）
├── generate_image_tools.py # DashScope 图像生成（纯 Python 类）
├── prompt_tools.py # LLM 提示词与文案生成（纯 Python 类）
└── xconfig.py # 日志配置环境变量说明
变量 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| 是 | — | 阿里云 DashScope API Key |
| 否 |
| 推理模型名称 |
| 否 | DashScope 兼容地址 | LLM 接口地址 |
| 否 |
| 推理温度 |
| 否 | — | 图像生成 API Key（不填用默认图片） |
| 否 |
| 是否无头模式（建议保持 false 降低风控） |
| 否 | — | 代理地址，如 |
| 否 |
| Cookie 持久化路径 |
| 否 |
| 闲鱼首页地址 |
| 否 |
| 设为 |
技术栈
层次 | 技术 |
MCP 协议 | MCP Python SDK — FastMCP |
浏览器自动化 | Playwright + playwright-stealth |
工具实现 | 纯 Python 类，不依赖任何 Agent 框架 |
LLM / 图像生成 | 阿里云 DashScope（ |
This server cannot be installed
Resources
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