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小红书-MCP-python

小红书-MCP-python

作者：luyike22110 星标更新：2025-11-23
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

🚀 AI 社交媒体运营全栈解决方案

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Python 版本 MCP 协议 许可证

🤖 AI 驱动的智能社交媒体运营平台 | 让 AI 帮助您运营小红书

快速开始 • 项目架构 • 核心功能 • 用户指南

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✨ 项目简介

这是一个完整的 AI 社交媒体运营解决方案，由两个强大的项目组成，实现了从低级操作到 AI 智能调度的全流程自动化。

🎯 核心价值

  • 🤖 AI 自主操作AI 模型自主决策并执行操作任务，无需人工干预
  • 🔄 事件驱动智能响应各种事件，如用户请求、平台通知、定时任务等
  • 📊 数据驱动基于数据分析自动优化内容策略和发布时间
  • 🔌 模块化设计底层 MCP 服务 + 上层 AI 调度，灵活可扩展
  • 📱 多平台支持支持小红书、抖音、快手等平台（逐步扩展）

🏗️ 项目架构

此仓库包含两个独立但协作的项目：

一 ️⃣ xiaohongshumcp-python - 小红书 MCP 服务层

定位 底层操作引擎，为小红书平台提供具体的操作能力

  • 🎯 MCP 协议实现 完整实现模型上下文协议规范
  • 🚀 高性能 基于 Playwright 的异步浏览器自动化
  • 📝 内容发布 支持图文、视频内容的发布
  • 🔍 内容管理 包括搜索、检索和互动在内的完整功能
  • 🔐 账户管理 登录、会话保持、自动重连

适用场景 需要直接操作小红书平台的场景

二 ️⃣ ai_social_scheduler - AI 调度核心层

定位 上层智能调度系统，AI 自主决策并执行操作任务

  • 🤖 AI 自主驾驶 AI 模型分析操作目标，自动生成并执行计划
  • 🔄 事件响应 支持用户请求、平台通知、定时任务等多种事件
  • 📊 策略优化 基于数据分析自动调整内容策略
  • 🎨 内容创作 AI 生成内容创作计划并调用底层服务执行
  • 📈 数据分析 内容表现分析、趋势识别和热点追踪

适用场景 需要 AI 智能操作和自动化调度的场景

🔗 协作工作

┌─────────────────────────────────────────┐
│   AI Social Scheduler (智能调度层)        │
│   - AI决策引擎                           │
│   - 事件监听器                           │
│   - 任务调度器                           │
│   - 策略管理器                           │
└──────────────┬──────────────────────────┘
               │ 通过 MCP 协议调用
               ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│   xiaohongshumcp-python (操作服务层)      │
│   - 小红书内容发布                        │
│   - 内容搜索与获取                       │
│   - 用户互动管理                         │
│   - 账户管理                             │
└──────────────┬──────────────────────────┘
               │ 浏览器自动化
               ↓
         ┌──────────┐
         │  小红书平台 │
         └──────────┘

🎯 核心功能

🤖 AI 智能操作

  • 自主决策 AI 分析操作目标，自动生成内容创作计划
  • 智能调度 自动调整发布时间和策略
  • 事件响应 实时响应平台通知、用户请求和定时任务
  • 策略优化 基于历史数据持续优化操作策略

📝 内容发布

  • 图文发布 支持多图、标签、标题和描述
  • 视频发布 支持视频上传和自动等待处理完成
  • 批量操作 支持批量发布和定时发布
  • 内容管理 搜索、检索和编辑内容

📊 数据分析

  • 表现分析 统计阅读量、点赞数、评论数、分享数等相关数据
  • 趋势识别 内容趋势分析和热点识别
  • 用户洞察 关注增长和互动率等用户数据
  • 策略推荐 基于数据自动生成优化建议

🔍 内容管理

  • 内容搜索 在小红书上按关键词搜索内容
  • 推荐获取 获取首页推荐列表
  • 详细分析 获取帖子详情和互动数据
  • 用户管理 获取用户主页信息

🚀 快速开始

📋 环境要求

  • Python >= 3.11
  • UV 包管理器
  • 支持的操作系统：Linux、macOS、Windows

🔧 安装步骤

  1. 克隆项目

    git clone git@github.com:luyike221/xiaohongshu-mcp-python.git
cd xiaohongshu-mcp-python

  2. 安装 UV 包管理器

    # macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

  3. 安装项目依赖

    安装小红书 MCP 服务：

    cd xiaohongshumcp-python
uv sync
uv run playwright install chromium

    安装 AI 调度系统：

    cd ai_social_scheduler
uv sync

⚙️ 配置

小红书 MCP 服务配置

在 xiaohongshumcp-python 目录下创建 .env 文件：

# 环境模式: development 或 production
ENV=development

# 服务器配置
SERVER_HOST=127.0.0.1
SERVER_PORT=8000

# 默认用户
GLOBAL_USER=your_username

AI 调度系统配置

在 ai_social_scheduler 目录下创建配置文件：

cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# 编辑 config/config.yaml 填入实际配置

🎯 启动服务

激活小红书 MCP 服务

cd xiaohongshumcp-python
uv run python -m xiaohongshu_mcp_python.main

服务将在 http://localhost:8000 启动。

激活 AI 调度系统

cd ai_social_scheduler
uv run python main.py

📖 用户指南

场景 1：直接使用小红书 MCP 服务

如果您只需要直接操作小红书平台，可以使用 xiaohongshumcp-python：

# 通过 MCP 客户端调用
{
  "tool": "xiaohongshu_publish_content",
  "parameters": {
    "title": "春日美景",
    "content": "分享今天拍摄的美丽春景！",
    "images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"],
    "tags": ["春天", "摄影", "美景"]
  }
}

场景 2：使用 AI 智能操作

如果您需要 AI 自主操作，可以使用 ai_social_scheduler：

# AI 会自动分析您的需求，生成内容计划，并调用底层服务执行
# 例如："帮我写一篇关于美食的小红书"
# AI 会：
# 1. 分析美食主题
# 2. 生成内容计划
# 3. 调用 xiaohongshumcp-python 发布内容
# 4. 监控发布结果
# 5. 根据数据调整策略

场景 3：集成使用

两个项目可以完美集成：

  1. AI 调度系统 监听事件（用户请求、定时任务等）
  2. AI 决策引擎 分析需求并生成执行计划
  3. 任务调度器 调用 MCP 服务 执行具体操作
  4. 数据分析 收集结果并优化策略

🛠️ 技术栈

核心技术

  • Python 3.11+ 主要开发语言
  • uv 现代 Python 包管理工具
  • MCP 协议 服务间通信标准
  • LangGraph AI 代理框架
  • Playwright 浏览器自动化
  • FastAPI Web 服务框架

数据存储

  • SQLite/PostgreSQL 关系型数据存储
  • Redis 缓存和任务队列
  • pgvector 向量数据库（用于 AI 功能）

📁 项目结构

.
├── xiaohongshumcp-python/          # 小红书 MCP 服务
│   ├── src/
│   │   └── xiaohongshu_mcp_python/
│   │       ├── main.py             # 主程序入口
│   │       ├── server/             # MCP 服务器
│   │       ├── xiaohongshu/        # 小红书操作模块
│   │       └── ...
│   ├── tests/                      # 测试文件
│   └── README.md                   # 详细文档
│
├── ai_social_scheduler/            # AI 调度系统
│   ├── src/
│   │   └── ai_social_scheduler/
│   │       ├── core/               # AI调度核心层
│   │       │   ├── ai_engine.py   # AI决策引擎
│   │       │   ├── event_listener.py # 事件监听器
│   │       │   └── ...
│   │       ├── mcp/                # MCP服务层
│   │       └── ...
│   ├── config/                     # 配置文件
│   └── README.md                   # 详细文档
│
└── README.md                       # 本文件

🔌 MCP 客户端访问

Cursor IDE

在项目的根目录下创建 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu-mcp-python": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "description": "小红书 Python MCP 服务"
    }
  }
}

Claude Desktop

添加：

{
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu-mcp-python": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

🎨 功能演示

AI 自主操作示例

# 用户请求："帮我写一篇关于美食的小红书"
#
# AI 调度系统处理流程：
# 1. 事件监听器接收用户请求
# 2. AI 引擎分析需求，生成内容计划：
#    - 主题：美食
#    - 内容方向：分享一道家常菜
#    - 图片需求：需要3张图片
#    - 标签：美食、家常菜、生活
# 3. 任务调度器调用 MCP 服务：
#    - 生成图片（调用 ComfyUI 服务）
#    - 发布内容（调用小红书 MCP 服务）
# 4. 监控发布结果
# 5. 根据数据调整后续策略

定时任务示例

# 设置定时任务："每天下午3点发布一篇内容"
#
# AI 调度系统会：
# 1. 定时触发任务
# 2. AI 分析当天热点和用户偏好
# 3. 生成合适的内容
# 4. 自动发布
# 5. 收集数据并优化策略

⚠️ 注意事项

🔒 账户安全

  • 不要在多个浏览器同时登录同一个账号
  • 定期检查登录状态并及时处理 Cookie 过期
  • 建议使用专用的小红书账号进行自动化操作

📊 使用限制

  • 遵守小红书平台规则及相关法律法规
  • 合理控制发布时间频次，避免被平台限制
  • 本项目仅用于学习和研究目的

🛡️ 风险声明

因使用本工具产生的任何后果均由用户自行承担。请遵守平台规则并合理使用。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Requests！

  1. Fork 本项目
  2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'
  4. 推送分支：git push origin feature/amazing-feature
  5. 提交 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🙏 致谢

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由 luyike221 制作 ❤️

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