- name
- xiaohongshu-mcp-node
- description
- 通过 MCP 协议操作小红书平台，支持内容发布、搜索、互动等完整功能
- version
- 1.0.0
- author
- Ping Si <sipingme@gmail.com>
- type
- mcp-server
- requires
- tags
- repository
- https://github.com/sipingme/xiaohongshu-mcp-node-skill
- mcpServer
- https://github.com/sipingme/xiaohongshu-mcp-node
小红书 MCP Skill
通过 Model Context Protocol 让 AI 能够操作小红书平台。
🏗️ 架构说明
本 Skill 是一个 MCP Server 集成配置，实际功能由 xiaohongshu-mcp-node MCP Server 提供。
OpenClaw/AI Agent
↓ (读取 Skill 配置)
xiaohongshu-mcp-node-skill
↓ (启动 MCP Server)
xiaohongshu-mcp-node
↓ (MCP Protocol - 13 Tools)
小红书平台🎯 何时使用此 Skill
当用户需要操作小红书平台时，AI 会自动调用相应的 MCP 工具：
账号管理
- 登录小红书账号
- 检查登录状态
内容发布
- 发布图文笔记（标题、正文、图片、标签）
- 发布视频内容
内容搜索
- 搜索小红书内容
- 获取推荐列表
- 查看内容详情
互动功能
- 发表评论
- 点赞/取消点赞
- 收藏/取消收藏
- 获取评论列表
触发关键词：
- "发布到小红书"、"小红书发布"
- "搜索小红书"、"在小红书上搜索"
- "小红书评论"、"评论这条小红书"
- "点赞小红书"、"收藏小红书内容"
📋 前置要求
1. 安装 xiaohongshu-mcp-node MCP Server
# 克隆并构建 MCP Server
git clone https://github.com/sipingme/xiaohongshu-mcp-node.git
cd xiaohongshu-mcp-node
# 安装依赖
npm install
# 安装浏览器
npx playwright install chromium
# 构建项目
npm run build
# 首次登录（获取 Cookie）
npm run login2. 配置 OpenClaw
在 OpenClaw 的 MCP 配置中添加：
{
"mcpServers": {
"xiaohongshu": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/xiaohongshu-mcp-node/dist/index.js"],
"env": {
"HEADLESS": "true",
"COOKIES_PATH": "/path/to/cookies.json"
}
}
}
}3. 安装 Skill 文档
# 克隆 Skill 配置和文档
git clone https://github.com/sipingme/xiaohongshu-mcp-node-skill.git
cp -r xiaohongshu-mcp-node-skill ~/.openclaw/skills/xiaohongshu/🚀 标准操作流程 (SOP)
操作 1：检查登录状态
场景：在执行任何操作前，先确认登录状态
MCP 工具：xhs_check_login
步骤：
- AI 调用
xhs_check_login工具 - 解析返回结果
- 如果未登录，引导用户登录
输出示例：
{
"isLoggedIn": true,
"username": "用户名"
}异常处理：
- 如果
isLoggedIn: false，执行操作 2（登录流程） - 如果 Cookie 过期，提示用户重新登录
操作 2：登录小红书
场景：首次使用或 Cookie 过期
MCP 工具：xhs_get_qrcode
步骤：
- AI 调用
xhs_get_qrcode工具获取二维码 - 向用户展示二维码（Base64 图片）
- 提示用户使用小红书 App 扫码
- 扫码成功后，Cookie 自动保存
输出示例：
{
"image": "data:image/png;base64,iVBORw0KG...",
"timeout": "4m"
}异常处理：
- 二维码过期：重新调用工具
- 扫码失败：检查网络连接
操作 3：发布图文内容
场景：用户提供标题、正文和图片，发布到小红书
MCP 工具：xhs_publish_note
步骤：
- 验证用户已登录（调用
xhs_check_login） - 收集发布信息：
- 标题（必需，最多20字） - 正文内容（必需） - 图片路径列表（必需，至少1张，最多9张） - 标签（可选，最多10个） - 是否原创（可选） - 可见范围（可选：public/private/friends）
- 调用
xhs_publish_note工具：
{
"title": "文章标题",
"content": "文章正文内容...",
"imagePaths": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"],
"tags": ["标签1", "标签2"],
"isOriginal": true,
"visibility": "public"
}- 等待发布完成（可能需要30-60秒）
- 向用户报告结果
输出示例：
{
"success": true,
"noteId": "abc123",
"message": "发布成功"
}异常处理：
- 标题超过20字：提示用户修改
- 图片不存在：提示用户检查路径
- 未登录：先执行登录流程
- 网络错误：重试或提示用户
操作 3：发布视频内容
场景：用户提供标题、正文和视频文件
步骤：
xhs-cli publish-video \
--title-file /tmp/title.txt \
--content-file /tmp/content.txt \
--video /path/to/video.mp4 \
--tags "视频" "教程"参数说明：
--title或--title-file：标题（必需）--content或--content-file：正文内容（必需）--video：视频文件路径（必需）--tags：标签列表（可选）--visibility：可见范围（可选）
注意事项：
- 视频上传时间较长（5-10分钟）
- 视频大小限制：通常不超过 1GB
- 支持格式：MP4, MOV 等
操作 4：搜索内容
场景：用户想搜索小红书上的内容
步骤：
xhs-cli search \
--keyword "Node.js" \
--sort-by "综合" \
--note-type "图文"参数说明：
--keyword：搜索关键词（必需）--sort-by：排序方式（可选）--note-type：笔记类型（可选）--publish-time：发布时间（可选）
输出示例：
{
"success": true,
"count": 20,
"feeds": [
{
"id": "abc123",
"xsecToken": "xyz789",
"title": "Node.js 开发技巧",
"user": {
"userId": "user123",
"nickname": "技术博主",
"avatar": "https://..."
},
"cover": "https://...",
"likeCount": "1.2k",
"commentCount": "89"
}
],
"message": "找到 20 条结果"
}操作 5：获取内容详情
场景：用户想查看某条内容的详细信息
步骤：
xhs-cli get-detail \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789" \
--load-all-comments参数说明：
--feed-id：内容ID（必需，从搜索结果中获取）--xsec-token：安全令牌（必需，从搜索结果中获取）--load-all-comments：加载所有评论（可选）
输出包含：
- 完整标题和正文
- 所有图片URL
- 用户信息
- 点赞数、评论数
- 评论列表
操作 6：发表评论
场景：用户想对某条内容发表评论
步骤：
cat > /tmp/comment.txt << 'EOF'
很棒的分享！学到了很多。
EOF
xhs-cli comment \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789" \
--content-file /tmp/comment.txt参数说明：
--feed-id：内容ID（必需）--xsec-token：安全令牌（必需）--content或--content-file：评论内容（必需）
操作 7：点赞内容
场景：用户想点赞某条内容
步骤：
# 点赞
xhs-cli like \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789"
# 取消点赞
xhs-cli like \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789" \
--unlike操作 8：收藏内容
场景：用户想收藏某条内容
步骤：
# 收藏
xhs-cli favorite \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789"
# 取消收藏
xhs-cli favorite \
--feed-id "abc123" \
--xsec-token "xyz789" \
--unfavorite操作 9：获取推荐列表
场景：用户想查看推荐内容
步骤：
xhs-cli list-feeds输出：返回20条推荐内容，格式同搜索结果
📊 输入输出规范
命令行输出格式
所有命令统一使用 JSON 格式输出：
成功响应：
{
"success": true,
"message": "操作成功",
"data": { ... }
}错误响应：
{
"success": false,
"error": "错误信息"
}标题长度限制
小红书标题最多 20个字，计算规则：
- 中文字符、全角字符：每个计 1 个字
- 英文字母、数字、半角字符：每个计 0.5 个字
如果超长，需要提示用户修改或自动截断。
图片要求
- 格式：JPG, PNG, GIF, WEBP
- 数量：图文发布至少 1 张，最多 9 张
- 大小：单张不超过 10MB
- 来源：支持本地路径和 URL（自动下载）
视频要求
- 格式：MP4, MOV
- 大小：不超过 1GB
- 时长：建议 15秒 - 5分钟
⚠️ 常见问题和解决方案
问题 1：未登录或 Cookie 过期
症状：提示"未登录"或操作失败
解决：
xhs-cli login扫码重新登录
问题 2：标题超过长度限制
症状：提示"标题验证失败"
解决：
- 检查标题长度（中文20字，英文40字符）
- 修改标题或使用更简洁的表达
问题 3：图片上传失败
症状：提示"图片上传失败"
原因：
- 图片路径错误
- 图片格式不支持
- 图片大小超限
- 网络问题
解决：
- 检查图片路径是否正确
- 确认图片格式（JPG/PNG/GIF）
- 压缩图片到 10MB 以下
- 检查网络连接
问题 4：浏览器自动化失败
症状：提示"页面元素未找到"
原因：小红书页面结构变化
解决：
- 更新 xiaohongshu-mcp-node 到最新版本
- 报告问题到 GitHub Issues
问题 5：找不到命令
症状：xhs-cli: command not found
解决：
# 确认安装
npm list -g xiaohongshu-mcp-node-skill
# 重新安装
npm install -g xiaohongshu-mcp-node-skill
# 检查 PATH
which xhs-cli🔒 安全性说明
敏感信息处理
- Cookie 存储在本地文件中（默认
./cookies.json） - 不会上传任何数据到第三方服务器
- 所有通信仅限于小红书官方网站
权限要求
- 读取本地文件（图片、视频、文本）
- 网络访问（小红书网站）
- 写入 Cookie 文件
- 浏览器控制（Playwright）
数据隐私
- ❌ 不会收集用户信息
- ❌ 不会上传到第三方服务器
- ✅ 所有操作仅在本地执行
- ✅ Cookie 仅存储在本地
🎓 示例对话
用户：帮我把这篇文章发布到小红书
AI：好的，我来帮你发布。请提供以下信息：
- 文章标题（最多20字）
- 文章正文
- 配图（至少1张）
- 标签（可选）
用户：[提供内容和图片]
AI：收到！我将为你发布到小红书。
[执行命令]
xhs-cli publish \
--title "Node.js 开发技巧分享" \
--content "..." \
--images /tmp/img1.jpg /tmp/img2.jpg \
--tags "Node.js" "编程" "技术分享" \
--originalAI：✅ 文章已成功发布到小红书！
- 标题：Node.js 开发技巧分享
- 图片：2 张
- 状态：发布完成
📚 参考资料
📝 维护说明
- 版本: 1.0.0
- 最后更新: 2026-03-20
- 维护者: Ping Si <sipingme@gmail.com>
- 许可证: Apache-2.0
✅ 首次成功检查清单
新用户应该能在 5 分钟内完成：
- [ ] 安装工具：
npm install -g xiaohongshu-mcp-node xiaohongshu-mcp-node-skill - [ ] 检查安装：
xhs-cli --version - [ ] 登录账号：
xhs-cli login（扫码） - [ ] 检查登录：
xhs-cli check-login - [ ] 测试发布：准备图片和内容，执行发布命令
- [ ] 在小红书 App 中看到发布的内容
如果以上步骤都能顺利完成，说明 Skill 已正确配置！