本项目基于 JonaFly/RednoteMCP 并结合我自己的使用经验，进行优化和改进（by windsurf）。在此���原作者表示衷心的感谢！
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智能评论等操作。
2.0主要优化内容如下：
- 优化了搜索笔记时，标题不显示的问题
- 新增了多类获取笔记的方法，确保能完整获取笔记内容
- 重构了评论功能，利用MCP客户端（如Claude）的AI能力生成更自然的评论
- 将功能模块化，分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块
- 自动登录：支持手动扫码登录方式，首次登录成功后会保存登录状态，后续使用无需重复扫码。
- 关键词搜索：能依据用户输入的关键词搜索小红书笔记，并可指定返回结果的数量。
- 笔记内容获取：输入笔记的 URL，即可获取该笔记的详细内容。
- 笔记评论获取：通过笔记 URL 获取相应笔记的评论信息。
- 智能评论发布：支持多种评论类型，包括引流（引导用户关注或私聊）、点赞（简单互动获取好感）、咨询（以问题形式增加互动）、专业（展示专业知识建立权威），可根据需求选择发布。
-
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：
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"
]
}
}
}
重要提示：
- 请使用虚拟环境中Python解释器的完整绝对路径
- 例如：
/Users/username/Desktop/RedBook-Search-Comment-MCP/venv/bin/python3
- 同样，xiaohongshu_mcp.py也需要使用完整绝对路径
-
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：
在MCP客户端中的使用方式：
直接发送以下文本：
或：
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：
指定返回数量：
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���类型的请求：
帮我在这个笔记发布专业类型的评论：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
或：
请在这个小红书笔记下发布一条引流评论：https://www.xiaohongshu.com/search_result/xxxx
评论类型参数可选值：
"引流" (默认)：引导用户关注或私聊"点赞"：简单互动获取好感"咨询"：以问题形式增加互动"专业"：展示专业知识建立权威
功能说明：在指定笔记下发布智能评论，系统会根据笔记内容和指定的评论类型自动生成适合的评论内容。
- xiaohongshu_mcp.py：实现主要功能的核心文件，包含登录、搜索、获取内容和评论、发布评论等功能的代码逻辑。
- requirements.txt：记录项目所需的依赖库。
-
连接失败：
- 确保使用了虚拟环境中Python解释器的完整绝对路径
- 确保MCP服务器正在运行
- 尝试重启MCP服务器和客户端
-
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：
- 确保在虚拟环境中��装了所有依赖
- 检查是否安装了fastmcp包
- 浏览器模式：工具使用 Playwright 的非隐藏模式运行，运行时会打开真实浏览器窗口。
- 登录方式：首次登录需要手动扫码，后续使用若登录状态有效，则无需再次扫码。
- 平台规则：使用过程中请严格遵守小红书平台的相关规定，避免进���过度操作，防止账号面临封禁等风险。
- 功能兼容性：由于小红书平台可能会进行更新和调整，搜索结果和评论功能的可用性可能会受到影响。若出现异常，请及时关注项目更新或联系开发者。
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���承担任何责任。
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