FeedSonar

让 Agent 不只“搜到网页”，而是真正进入社交平台的数据层

Built for Cursor · Claude · Codex
搜索、自动翻页、读取详情、分析作者与评论区——全部通过 MCP 完成。

一键安装到 Cursor · 在线服务 · npm · Release

为什么需要它？

普通网页搜索通常只能给 Agent 一组链接和摘要。面对社交平台，真正有价值的信息往往藏在：

• 搜索结果的第 2、3、4 页

• 视频或笔记的完整互动数据

• 创作者主页和历史作品

• 评论区里的价格、预约、体验和真实需求

• 不同平台对同一话题的反馈差异

FeedSonar 把这些能力包装成 Agent 能理解、能组合、能自动翻页的结构化工具。

示例任务：
“搜索 12 个北京旅游视频，不够就继续翻页；筛选互动高的内容，再读取评论区，总结游客最关心的问题。”

Agent 会自动完成：

关键词搜索 → 判断 has_more → 自动翻页 → 内容详情
          → 作者资料 → 历史作品 → 评论 / 二级评论 → 分析

Related MCP server: rednote-analyzer-mcp

与普通网页搜索的区别

快速安装

无需注册，无需用户 API Key。选择你的 Agent，复制对应配置即可。

Cursor

最快方式：一键安装到 Cursor

手动安装：保存到项目的 .cursor/mcp.json，然后重新加载 Cursor。

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "url": "https://www.aisocialdata.xyz/mcp"
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user feedsonar https://www.aisocialdata.xyz/mcp

检查连接：

claude mcp list

Claude Desktop

Claude Desktop 使用 stdio 桥接器。要求 Node.js 18 或更高版本。

配置文件：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "feedsonar-mcp"]
    }
  }
}

保存后完全退出并重新打开 Claude Desktop。

Codex CLI / Codex IDE / ChatGPT Desktop

Codex CLI、IDE 扩展和 ChatGPT Desktop 共用 Codex MCP 配置。添加到 ~/.codex/config.toml；也可在受信任项目中使用 .codex/config.toml。

[mcp_servers.feedsonar]
url = "https://www.aisocialdata.xyz/mcp"

重新启动客户端后运行 /mcp 检查工具。

Gemini CLI

命令行安装：

gemini mcp add --transport http feedsonar https://www.aisocialdata.xyz/mcp

或者添加到 ~/.gemini/settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "url": "https://www.aisocialdata.xyz/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

VS Code / GitHub Copilot Agent

保存为工作区的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "feedsonar": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.aisocialdata.xyz/mcp"
    }
  }
}

打开 Copilot Chat 的 Agent 模式；也可以从命令面板运行 MCP: Add Server。

Windsurf

在 Settings → Tools → Add Server 中选择远程 HTTP，填入：

https://www.aisocialdata.xyz/mcp

使用 Raw Config 时：

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "serverUrl": "https://www.aisocialdata.xyz/mcp"
    }
  }
}

保存后在 Cascade MCP 面板点击 Refresh。

Cline

在 Cline 的 MCP Servers → Remote Servers 中选择 Streamable HTTP，或使用：

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://www.aisocialdata.xyz/mcp",
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Roo Code / Cherry Studio / 其他 stdio 客户端

只要客户端支持标准 command + args MCP 配置，就可以使用：

{
  "mcpServers": {
    "feedsonar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "feedsonar-mcp"]
    }
  }
}

安装后如何验证？

检查 npm 桥接器：

npx -y feedsonar-mcp --version

然后向 Agent 提问：

使用 get_hot_list 获取抖音前 3 个热点，并告诉我每个热点的热度。

安装成功时，客户端应显示以下 6 个工具：

get_hot_list · social_search · get_content_detail
get_user_profile · get_user_posts · get_comments

适合哪些真实场景？

内容与选题研究

“搜索 20 个机器人相关视频，自动翻页并按互动量整理选题方向。”

评论区消费者洞察

“采集这个视频 100 条评论和热门回复，归纳用户抱怨、购买意向和高频问题。”

创作者尽调

“找到人工智能领域创作者，读取公开资料和最近作品，筛选适合合作的账号。”

跨平台对比

“对比抖音、小红书、Bilibili 和微博对同一旅游话题的内容角度与用户反馈。”

已验证平台

所有公开能力都经过真实端点黑盒测试；未通过验收的能力不会放进 schema。

MCP 工具

适合热点晨报、选题发现和趋势追踪。

返回 pagination.has_more、next_cursor 和翻页指令。Agent 会根据用户要求的总量继续调用，而不是停在第一页。

返回正文、作者、发布时间、互动指标和媒体信息；支持 standard 与 full 两种详细度。

获取公开资料和作品列表；作品支持自动翻页。

支持一级评论、二级评论和 cursor 翻页。抖音单页最多 30 条。

验证情况

发布前执行了 10 个隔离的真实业务黑盒场景，每个场景都启动一个全新的 stdio MCP 客户端：

• 10 / 10 场景通过

• 搜索 4 页得到 12 个去重视频

• 评论自动翻 2 页得到 60 条去重评论

• 创作者作品自动翻 2 页得到 10 条作品

• 验证抖音评论树、小红书笔记、Bilibili 视频与评论、微博帖子

• Node.js 18 / 20 真实安装验证通过

工作方式与隐私

Agent
  ├─ Remote MCP
  └─ npm stdio bridge
          ↓ HTTPS
  Free Hosted MCP
          ↓
  Public social-platform data

• 开源包只负责 MCP 协议桥接，不包含私有采集后端或服务器凭据。

• 桥接器不会读取本地文件。

• 查询参数会发送到托管服务以完成取数，请勿提交账号密码、Cookie 或私密数据。

• 免费服务采用公平使用限速；平台风控或上游变化可能导致个别能力暂时不可用。

开发

npm install
npm test          # 离线验证 tools/list 与 tools/call
npm run test:journey

自定义兼容端点：

FEEDSONAR_MCP_URL=http://127.0.0.1:9100/mcp npx feedsonar-mcp

非本机地址必须使用 HTTPS。

License

开源桥接器使用 MIT License。托管数据服务及其后端不属于本许可证授权范围。