知乎 MCP

让 Agent 搜索知乎、阅读原文、调用 AI 直答

连接 知乎主站搜索 与 知乎直答 Zhida，为资料搜集、技术调研和话题追踪提供 11 个 MCP 工具。

快速开始 · 客户端配置 · 工具清单 · 使用示例 · 实测与文档

✨ 能做什么

服务通过 stdio 与 MCP 客户端通信。核心网络逻辑使用 Python 标准库，MCP 入口依赖 mcp v1 SDK；Cookie 管理页面使用内置 HTTP 服务。

flowchart LR
    A[Codex / Claude / 其他 MCP Agent] -->|stdio| B[知乎 MCP]
    B --> C[主站搜索]
    B --> D[AI 直答]
    C --> E[回答 / 文章原文]
    D --> F[回答 / 来源卡片]
    F -->|回查知乎来源| E
    E --> G[Agent 去重、核验、摘要]
    H[本地 Cookie 管理] -. 登录凭证 .-> B

Related MCP server: zhihu-mcp

🚀 快速开始

需要 Python 3.10+、可访问知乎的网络，以及你自己的知乎登录 Cookie。当前验证环境为 Python 3.14.5 / MCP SDK 1.30.0。

1. 克隆并安装

git clone https://github.com/we1005/zhihu-mcp.git
cd zhihu-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt

运行依赖限定为 mcp>=1.30,<2，与当前 FastMCP v1 接口保持一致。下文命令使用 macOS / Linux 路径；Windows 请将 .venv/bin/python 替换为 .venv\Scripts\python.exe。

2. 保存 Cookie

.venv/bin/python cookie_admin.py --open

打开本地管理页 http://127.0.0.1:8899/ 后：

1. 在浏览器中登录知乎，打开开发者工具的 Network 面板。

2. 选择一条发往 zhihu.com 的请求，复制请求头中的 Cookie 值。

3. 将值粘贴到管理页，点击「验证并保存」。

Cookie 需要包含有效的 d_c0 和 z_c0。保存位置为仓库目录下的 cookie.txt，旧值自动备份；二者都已加入 .gitignore。当前健康检查和正文抓取使用这一默认位置，建议按此布局配置。

3. 验证并连接客户端

先用 CLI 做一次登录状态检查：

echo '{"tool":"zhihu_health_check","args":{}}' | \
  .venv/bin/python mcp_server.py --cli

检查响应中的 result.live_ok 是否为 true，再按下方配置接入。stdio 服务由 MCP 客户端按需启动，无需先在终端常驻运行。

🔌 接入客户端

将示例中的 /absolute/path/to/zhihu-mcp 替换为克隆目录的绝对路径。command 必须指向已安装依赖的虚拟环境 Python。

Codex

在 Codex 配置文件中加入以下内容。默认位置是 ~/.codex/config.toml；设置了 CODEX_HOME 时，使用该目录中的 config.toml。

[mcp_servers.zhida]
command = "/absolute/path/to/zhihu-mcp/.venv/bin/python"
args = ["/absolute/path/to/zhihu-mcp/mcp_server.py"]
cwd = "/absolute/path/to/zhihu-mcp"
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 120

[mcp_servers.zhida.env]
ZHIHU_COOKIE_PATH = "/absolute/path/to/zhihu-mcp/cookie.txt"

也可先用 CLI 注册，再在配置中补充上述超时设置：

codex mcp add zhida \
  --env ZHIHU_COOKIE_PATH=/absolute/path/to/zhihu-mcp/cookie.txt \
  -- /absolute/path/to/zhihu-mcp/.venv/bin/python \
     /absolute/path/to/zhihu-mcp/mcp_server.py

已有 zhida 条目时直接编辑，避免重复注册。重启客户端后，在 Codex CLI 使用 /mcp 查看连接，再调用 zhihu_health_check 验证实际可用性。

配置依据：OpenAI 官方 MCP 文档。本项目的 Codex 接入记录 包含 11 个工具发现结果和 7 个工具的实际调用结果。

Claude Desktop

macOS 配置文件：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json。

{
  "mcpServers": {
    "zhida": {
      "command": "/absolute/path/to/zhihu-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/zhihu-mcp/mcp_server.py"],
      "env": {
        "ZHIHU_COOKIE_PATH": "/absolute/path/to/zhihu-mcp/cookie.txt"
      }
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop。其他支持本地 stdio 的 MCP 客户端可使用相同命令和参数。

在客户端配置的 args 中追加 --with-admin，即可随 MCP 启动本地管理页。也可以手动运行：

.venv/bin/python mcp_server.py --with-admin

默认端口为 8899。端口冲突时使用 --with-admin=9000，或单独运行管理页：

.venv/bin/python cookie_admin.py 9000 --open

同时运行多个 MCP 客户端时，建议保持纯 stdio 配置，按需单独打开管理页。

🧰 11 个工具

详细参数、返回结构和错误处理见 AGENTS.md。赞数是候选筛选信号，最终内容质量仍需结合原文判断。

💡 使用示例

让 Agent 搜集 AI Infra 资料

接入后，可以直接提出：

用知乎 MCP 搜集 20 篇 AI Infra 相关回答或文章，覆盖推理服务、GPU 调度、训练通信和 KV Cache。先检查登录状态，再按多个关键词检索；去重后阅读原文，逐篇给出标题、作者、链接和摘要。若不足 20 篇，说明实际找到的数量。

单话题 CLI 示例：

echo '{"tool":"zhihu_search_and_fetch","args":{"query":"AI Infra","max_items":5,"min_vote":0,"kinds":["answer","article"]}}' | \
  .venv/bin/python mcp_server.py --cli

max_items 是上限，筛选或抓取失败可能导致返回不足。垂直技术话题可先降低 min_vote 扩大候选，再由 Agent 阅读筛选；同时检查 errors 字段。

持续追踪多个话题

向 zhihu_monitor_topics 传入：

{
  "topics": ["推理引擎", "GPU 调度", "分布式训练"],
  "max_items_per": 5,
  "min_vote": 30,
  "since_days": 7,
  "already_seen_ids": [],
  "topic_workers": 3,
  "fetch_workers": 2
}

Agent 读取 by_topic 下各话题的 items，生成摘要并保存 all_seen_ids，下次传入 already_seen_ids。调度和持久化由 Agent 或外部任务系统负责，MCP 本身不运行定时任务。

结合直接搜索与 AI 直答

直接搜索适合建立可核验的原文清单，直答可补充检索角度和来源线索。采用混合策略时，对两条路径的来源统一抓取原文、去重并评价。

70% 直接搜索 + 30% 直答来源可以作为候选配额的起点，但还没有实验证明它是最优比例。不要为了凑比例保留低质量或重复来源，也不要把直答生成的摘要直接当成原文证据。完整实测与方案分析见 AI Infra 对比报告。

📚 实测与文档

实测记录反映当次网络、登录态和查询条件，耗时与返回数量会随任务变化。

🗂️ 项目结构

zhihu-mcp/
├── mcp_server.py        # MCP / CLI 入口，注册 11 个工具
├── cookie_admin.py      # 本地 Cookie 管理页面
├── zhihu_main.py        # 知乎主站搜索客户端
├── zhida_client.py      # 知乎直答客户端与流式响应解析
├── fetch_zhihu.py       # 回答 / 文章正文抓取
├── zse.py               # 请求签名
├── requirements.txt    # MCP 运行依赖
├── AGENTS.md            # Agent 使用指南
├── CLAUDE.md            # 维护约定
└── docs/                # 接入记录、对比研究与变更日志

probe.py、probe_modes.py、dump.py、pw_sniff.py、test_stream.py 和 captcha_solver.py 是协议研究辅助脚本，正常使用 MCP 无需运行。部分脚本需要 Playwright 等额外依赖；调用直答的探测脚本也会消耗账号额度。

🛠️ 常见问题

使用说明

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