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MCP Server · 运维云端

Openclaw Xhs

AI驱动的小红书工具包,将喜欢的帖子转化为AI可搜索的知识库,支持搜索、浏览、评论和趋势跟踪等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 10
PythonAI记忆云端部署

快速开始

作者 / 组织
zhjiang22
提供方
zhjiang22

工具数量

10

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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100

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Openclaw Xhs 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 10 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 10 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

XHS人工智能工具包

Make AI understand your Xiaohongshu (RedNote)

简体中文 | English

______________________________________________________________________

基于AI的工具包 Xiaohongshu (小红书 / RedNote) 这将把你最喜欢的帖子变成人工智能记忆。

  • MCP集成 --通过AI助手进行搜索、浏览和评论
  • 趋势跟踪 --使用参与度分析自动生成主题报告
  • 内存导出 --将您喜欢/保存的帖子转换为AI可搜索的知识库

特性

特性描述
搜索按关键字搜索帖子
Feed获取主页推荐
帖子详情获取帖子内容、评论、参与度统计数据
评论在笔记中发表评论
用户资料获取用户信息及其帖子
趋势跟踪自动生成主题分析报告
长图像导出将帖子导出为带注释的JPG长图像
内存导出将点赞/保存的帖子导出为Markdown,用于AI内存

快速开始

1.安装小红树mcp

下载自 :

# Linux x64
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-linux-amd64.tar.gz

# macOS ARM
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-darwin-arm64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-darwin-arm64.tar.gz

安装:

mkdir -p ~/.local/bin
tar -xzf xiaohongshu-mcp-*.tar.gz -C ~/.local/bin/
tar -xzf xiaohongshu-login-*.tar.gz -C ~/.local/bin/

cd ~/.local/bin
mv xiaohongshu-mcp-* xiaohongshu-mcp
mv xiaohongshu-login-* xiaohongshu-login
chmod +x xiaohongshu-mcp xiaohongshu-login

2.安装此工具包

# Clone to OpenClaw workspace
git clone https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs.git
cp -r openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu

# Or use symlink
ln -s /path/to/openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu

# Verify installation
cd ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu/scripts
./install-check.sh

3.登录(获取Cookie)

选项A:桌面环境

./login.sh  # Opens browser, scan QR code with Xiaohongshu app

选项B:无头服务器

在本地计算机上获取Cookie,然后复制到服务器:

# On local machine with GUI
./xiaohongshu-login
# Cookies saved to /tmp/cookies.json

# Copy to server
scp /tmp/cookies.json user@server:~/.xiaohongshu/cookies.json

4.启动服务

./start-mcp.sh              # Headless mode
./start-mcp.sh --headless=false  # Show browser (debug)

服务运行时间 http://localhost:18060/mcp.

服务器部署(无头Linux)

在没有桌面环境的服务器上,底层浏览器需要虚拟显示器。 start-mcp.sh 自动检测 环境——如果找不到显示器,它会自动启动Xvfb。只需先安装它:

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install -y xvfb

# CentOS/RHEL
sudo yum install -y xorg-x11-server-Xvfb

无需额外配置。脚本处理:

  • 检测 DISPLAY 环境变量
  • 自动启动 Xvfb :99 当没有显示器可用时
  • 在以下情况下清理Xvfb stop-mcp.sh 被称为
备注:如果没有Xvfb,登录和搜索将在无头服务器上失败。看 问题#3.

用法

基本命令

./status.sh                    # Check login status
./search.sh "coffee"           # Search posts
./recommend.sh                 # Get recommendations
./post-detail.sh    # Get post details
./comment.sh   "Great post!"  # Comment
./user-profile.sh    # Get user profile

趋势跟踪

自动搜索趋势帖子并生成分析报告:

./track-topic.sh "AI" --limit 10
./track-topic.sh "travel" --limit 5 --output report.md
./track-topic.sh "iPhone" --limit 5 --feishu  # Export to Feishu

MCP工具

工具说明
check_login_status检查登录状态
search_feeds搜索帖子
list_feeds获取主页订阅源
get_feed_detail获取帖子详细信息和评论
post_comment_to_feed发表评论
user_profile获取用户资料
like_feed喜欢/不喜欢帖子
favorite_feed保存/取消保存帖子
publish_content发布图片帖子
publish_with_video发布视频帖子

长图像导出

将帖子导出为带注释的JPG长图像(白色背景,黑色文本):

# Prepare posts.json
cat > posts.json If this project helps you, please give it a ⭐!

工具与能力

工具数量

10

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

小红书工具Python本地部署AI记忆社交媒体分析内容导出

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 10 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Openclaw Xhs 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Openclaw Xhs 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Openclaw Xhs 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Openclaw Xhs 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Openclaw Xhs 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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