xiaohongshu-mcp（xiaohongshu MCP 搜索）

Xiaohongshu MCP Skill

基于 xpzouying/xiaohongshu-mcp 构建

🎯 核心功能

本 Skill 提供小红书完整自动化解决方案：

共 13 个 MCP 工具全部可用！

🚀 快速开始

1. 登录

# 方式1：一键登录（推荐）
bash xhs_login.sh --notify

# 方式2：本地登录
bash xhs_login.sh

2. 启动 MCP 服务器

./xiaohongshu-mcp-darwin-arm64 &

3. 使用功能

# 检查登录状态
python3 scripts/xhs_client.py status

# 搜索内容
python3 scripts/xhs_client.py search "AI"

# 发布内容
python3 scripts/xhs_client.py publish "标题" "内容" "图片URL"

📚 完整操作指南

MCP 工具列表

💬 评论互动策略

人设保持

人设：理性思考者，不是杠精

评论区互动要求：

• ✅ 理性分析，尊重不同意见
• ✅ 有数据支撑的反驳
• ✅ 自然的聊天感
• ❌ 攻击评论者
• ❌ 强词夺理

评论规则

回复模板

观点一致型：

"说出了我想说的！[补充细节]"
"对对对，尤其是[具体例子]..."

部分认同型：

"有道理，不过我觉得[补充观点]"
"同意一半吧，另外[补充视角]"

观点相反型：

"你的观点挺有意思，不过我觉得[不同看法]"
"可能我表达不清楚，我想说的是[重新解释]"

提问型：

"好问题！我的看法是[直接回答]"
"这个要分情况，[分情况说明]"

分享经历型：

"太真实了！[共鸣]"
"你这个经历太有代表性了！[延伸]"

回复要求

1. 每条必回 - 展现活跃度
2. 主题相关 - 扣住帖子核心
3. 有延续性 - 不是敷衍
4. 无 AI 感 - 自然口语化
5. 保持人设 - 理性思考者

🔧 技术实现

MCP HTTP API

所有功能都可通过 HTTP API 调用：

# MCP Endpoint
http://localhost:18060/mcp

# 格式
curl -X POST http://localhost:18060/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: <SESSION_ID>" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_feeds",
      "arguments": {
        "keyword": "AI"
      }
    }
  }'

MCP Session 获取

# 初始化
RESPONSE=$(curl -s -i -X POST http://localhost:18060/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -c cookies.txt \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}')

# 提取 Session ID
SESSION_ID=$(echo "$RESPONSE" | grep -i "Mcp-Session-Id:" | cut -d' ' -f2)

示例：完整发布流程

#!/bin/bash
MCP_URL="http://localhost:18060/mcp"
COOKIE_FILE="cookies.txt"

# 1. 初始化
RESPONSE=$(curl -s -i -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -c "$COOKIE_FILE" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}')

SESSION_ID=$(echo "$RESPONSE" | grep -i "Mcp-Session-Id:" | cut -d' ' -f2)

# 2. 发送初始化通知
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized","params":{}}' > /dev/null

# 3. 发布内容
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 100,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "publish_content",
      "arguments": {
        "title": "AI正在毁掉这一代年轻人？",
        "content": "🔥 争议话题...\n\n详细内容...",
        "images": ["/tmp/cover.jpg"]
      }
    }
  }'

示例：评论互动

#!/bin/bash
MCP_URL="http://localhost:18060/mcp"
COOKIE_FILE="cookies.txt"
SESSION_ID="YOUR_SESSION_ID"

# 1. 获取评论列表
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_feed_detail",
      "arguments": {
        "feed_id": "698c441c000000002801d381",
        "xsec_token": "YOUR_TOKEN",
        "load_all_comments": true
      }
    }
  }'

# 2. 点赞
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "like_feed",
      "arguments": {
        "feed_id": "698c441c000000002801d381",
        "xsec_token": "YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }'

# 3. 发表评论
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "post_comment_to_feed",
      "arguments": {
        "feed_id": "698c441c000000002801d381",
        "xsec_token": "YOUR_TOKEN",
        "content": "说出了我想说的！补充细节..."
      }
    }
  }'

# 4. 回复评论
curl -s -X POST "$MCP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Mcp-Session-Id: $SESSION_ID" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 4,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "reply_comment_in_feed",
      "arguments": {
        "feed_id": "68786933000000000d01a693",
        "xsec_token": "YOUR_TOKEN",
        "comment_id": "68786afc000000001101ada6",
        "user_id": "6695e7370000000003032a17",
        "content": "说得有道理！补充观点..."
      }
    }
  }'

🛠️ 脚本工具

xhs_client.py - Python 客户端

# 检查状态
python3 scripts/xhs_client.py status

# 搜索
python3 scripts/xhs_client.py search "AI" --sort "最新" --type "图文" --time "一周内"

# 发布
python3 scripts/xhs_client.py publish "标题" "内容" "图片URL" --tags "标签1,标签2"

# 获取详情
python3 scripts/xhs_client.py detail <feed_id> <xsec_token> --comments

xhs_mcp.py - MCP 直接调用

# 列出所有工具
python3 scripts/xhs_mcp.py tools

# 发表评论
python3 scripts/xhs_mcp.py comment <feed_id> <xsec_token> "评论内容"

generate_cover.py - 封面生成器

# 生成封面
python3 generate_cover.py --title "标题" --output /tmp/cover.jpg

# 选项
--font-size 80      # 字体大小
--padding 60         # 内边距
--max-width 600      # 最大宽度

📁 文件结构

xiaohongshu-mcp-skill/
├── SKILL.md              # 本文档
├── README.md             # 中文文档
├── STRATEGY.md          # 运营策略（含评论互动）
├── install.sh            # 安装脚本
├── xhs_login.sh         # 一键登录
├── generate_cover.py     # 封面生成器
├── data/
│   ├── post_history.json   # 发布记录
│   ├── hot_topics.json    # 热点选题
│   └── cookies.json       # 登录 cookies
└── scripts/
    ├── xhs_client.py     # Python 客户端
    ├── xhs_mcp.py       # MCP 直接调用
    ├── xhs_login_sop.py  # 登录 SOP
    └── publish_smart.py   # 智能发布脚本

📊 测试记录

已测试功能 ✅

测试帖子

1. "美院学生都在用AI？我就笑了"

- Feed ID: 698c441c000000002801d381 - 点赞: 2, 评论: 6

1. "AI正在毁掉这一代年轻人？"

- Feed ID: 698c76f8000000001a024a93 - 点赞: 1, 评论: 0

🔗 相关资源

• GitHub: https://github.com/tclawde/xiaohongshu-mcp-skill
• MCP 服务器: xpzouying/xiaohongshu-mcp
• OpenClaw: https://github.com/openclaw/openclaw

📝 更新日志

v3.0 (2026-02-11)

• ✅ 新增完整评论互动策略
• ✅ 新增 MCP HTTP API 调用示例
• ✅ 新增 13 个工具完整列表
• ✅ 新增脚本工具使用说明
• ✅ 新增技术实现细节
• ✅ 新增测试记录

v2.0 (2026-02-11)

• ✅ 登录修复（支持小红书页面变更）
• ✅ 飞书通知集成
• ✅ Python 客户端完善

v1.0 (2026-02-11)

• ✅ 初始版本
• ✅ 基础发布功能
• ✅ 搜索功能

维护者: TClawDE 🦀 最后更新: 2026-02-11