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这是一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具，作为 MCP Server，可通过特定配置接入 MCP Client（如Claude for Desktop），帮助用户自动完成登录小红书、搜索关键词、获取笔记内容及发布A
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本项目基于 JonaFly/RednoteMCP 并结合多次实战经验，进行全面优化和功能扩展（by windsurf）。在此向原作者的贡献表示由衷的感谢！
这是一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具，作为 MCP Server，可通过特定配置接入 MCP Client（如Claude for Desktop），帮助用户自动完成登录小红书、搜索关键词、获取笔记内容及发布AI生成评论等操作。
Python 环境准备：确保系统已安装 Python 3.8 或更高版本。若未安装，可从 Python 官方网站下载并安装。
项目获取：将本项目克隆或下载到本地。
创建虚拟环境：在项目目录下创建并激活虚拟环境（推荐）：
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate
安装依赖：在激活的虚拟环境中安装所需依赖：
pip install -r requirements.txt
pip install fastmcp
安装浏览器：安装Playwright所需的浏览器：
playwright install
在 MCP Client（如Claude for Desktop）的配置文件中添加以下内容，将本工具配置为 MCP Server：
{
"mcpServers": {
"xiaohongshu MCP": {
"command": "/绝对路径/到/venv/bin/python3",
"args": [
"/绝对路径/到/xiaohongshu_mcp.py",
"--stdio"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"xiaohongshu MCP": {
"command": "C:\\Users\\username\\Desktop\\MCP\\Redbook-Search-Comment-MCP2.0\\venv\\Scripts\\python.exe",
"args": [
"C:\\Users\\username\\Desktop\\MCP\\Redbook-Search-Comment-MCP2.0\\xiaohongshu_mcp.py",
"--stdio"
]
}
}
}
重要提示：
- 请使用虚拟环境中Python解释器的完整绝对路径
- Mac示例：
/Users/username/Desktop/RedBook-Search-Comment-MCP/venv/bin/python3- Windows示例：
C:\Users\username\Desktop\MCP\Redbook-Search-Comment-MCP2.0\venv\Scripts\python.exe- 同样，xiaohongshu_mcp.py也需要使用完整绝对路径
- Windows路径中的反斜杠在JSON中需要双重转义（使用
\）
不同系统环境中，Python 命令可能有所不同，这取决于您的系统配置。以下是如何确定您应该使用哪个命令：
确定您的 Python 命令：
python --version 和 python3 --version在虚拟环境中确认：
which python 或 where python（Windows）配置中使用正确的命令：
python3 或虚拟环境中的 pythonpython 或 python.exe在配置文件中，始终使用虚拟环境中 Python 解释器的完整绝对路径，而不是命令名称。
直接运行：在项目目录下，激活虚拟环境后执行：
python3 xiaohongshu_mcp.py
通过 MCP Client 启动：配置好MCP Client后，按照客户端的操作流程进行启动和连接。
在MCP Client（如Claude for Desktop）中连接到服务器后，可以使用以下功能：
工具函数：
mcp0_login()
在MCP客户端中的使用方式： 直接发送以下文本：
帮我登录小红书账号
或：
请登录小红书
功能说明：首次使用时会打开浏览器窗口，等待用户手动扫码登录。登录成功后，工具会保存登录状态。
工具函数：
mcp0_search_notes(keywords="关键词", limit=5)
在MCP客户端中的使用方式： 发送包含关键词的搜索请求：
帮我搜索小红书笔记，关键词为：美食
指定返回数量：
帮我搜索小红书笔记，关键词为旅游，返回10条结果
功能说明：根据关键词搜索小红书笔记，并返回指定数量的结果。默认返回5条结果。
工具函数：
mcp0_get_note_content(url="笔记URL")
在MCP客户端中的使用方式： 发送包含笔记URL的请求：
帮我获取这个笔记的内容：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
或：
请查看这个小红书笔记的内容：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
功能说明：获取指定笔记URL的详细内容，包括标题、作者、发布时间和正文内容。
工具函数：
mcp0_get_note_comments(url="笔记URL")
在MCP客户端中的使用方式： 发送包含笔记URL的评论请求：
帮我获取这个笔记的评论：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
或：
请查看这个小红书笔记的评论区：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
功能说明：获取指定笔记URL的评论信息，包括评论者、评论内容和评论时间。
工具函数：
mcp0_post_smart_comment(url="笔记URL", comment_type="评论类型")
在MCP客户端中的使用方式： 发送包含笔记URL和评论类型的请求：
帮我为这个笔记写一条[类型]评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx
功能说明：获取笔记分析结果，并返回给MCP客户端，由客户端生成评论并调用post_comment发布。
工具函数：
mcp0_post_comment(url="笔记URL", comment="评论内容")
在MCP客户端中的使用方式： 发送包含笔记URL和评论内容的请求：
帮我发布这条评论到笔记：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx
评论内容：[评论内容]
功能说明：将指定的评论内容发布到笔记页面。
本工具采用两步式流程实现智能评论功能：
笔记分析：调用post_smart_comment工具获取笔记信息（标题、作者、内容等）
评论生成与发布：
post_comment工具发布评论这种设计充分利用了MCP客户端的AI能力，实现了更自然、相关的评论生成。
| 功能 | 示例命令 |
|---|---|
| 搜索笔记 | 帮我搜索关于[关键词]的小红书笔记 |
| 获取笔记内容 | 帮我查看这篇小红书笔记的内容：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx |
| 分析笔记 | 帮我分析这篇小红书笔记：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx |
| 获取评论 | 帮我查看这篇笔记的评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx |
| 生成评论 | 帮我为这篇小红书笔记写一条[类型]评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx |
| 类型 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 引流 | 引导用户关注或私聊 | 增加粉丝或私信互动 |
| 点赞 | 简单互动获取好感 | 增加曝光和互动率 |
| 咨询 | 以问题形式增加互动 | 引发博主回复，增加互动深度 |
| 专业 | 展示专业知识建立权威 | 建立专业形象，增强可信度 |
用户: 帮我为这个小红书笔记写一条专业类型的评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx
Claude: 我会帮您写一条专业类型的评论。让我获取笔记内容并生成评论。
[调用post_smart_comment工具]
# 工具返回笔记分析结果，包含标题、作者、内容、领域和关键词
Claude: 我已经获取到笔记信息，这是一篇关于[主题]的笔记。基于内容，我生成并发布了以下专业评论：
"[生成的专业评论内容]"
[调用post_comment工具]
Claude: 评论已成功发布！
注意：上述流程中，post_smart_comment工具只负责获取笔记分析结果并返回给MCP客户端，实际的评论生成是由MCP客户端（如Claude）自身完成的。
新版小红书MCP工具采用了模块化设计，分为三个核心模块：
笔记分析模块（analyze_note）
评论生成模块（由MCP客户端实现）
评论发布模块（post_comment）
连接失败：
浏览器会话问题：
如果遇到Page.goto: Target page, context or browser has been closed错误：
依赖安装问题：
如果遇到ModuleNotFoundError错误：
如果遇到“Page.goto: Target page, context or browser has been closed”类似错误，可能是浏览器实例没有正确关闭或数据目录锁文件问题，请尝试：
# 删除浏览器锁文件
rm -f /项目路径/browser_data/SingletonLock /项目路径/browser_data/SingletonCookie
# 如果问题仍然存在，备份并重建浏览器数据目录
mkdir -p /项目路径/backup_browser_data
mv /项目路径/browser_data/* /项目路径/backup_browser_data/
mkdir -p /项目路径/browser_data
如果无法获取笔记内容或内容不完整，可尝试：
小红书平台可能会更新页面结构和DOM元素，导致工具无法正常工作。如遇到此类问题：
本工具仅用于学习和研究目的，使用者应严格遵守相关法律法规以及小红书平台的规定。因使用不当导致的任何问题，本项目开发者不承担任何责任。
Run Claude Code as an MCP server so any agent can delegate coding tasks to it
@microsoft✓ OfficialBrowser automation using accessibility snapshots instead of screenshots
MCP server integration for DaVinci Resolve Studio
A Jetbrains IDE IntelliJ plugin aimed to provide coding agents the ability to leverage intelliJ's indexing of the codeba