小红书MCP工具包，让AI帮你自动发布笔记！

kayin
0 阅读8分钟

🎯 一句话：一个基于MCP协议的小红书自动化工具包，让DeepSeek直接帮你发布小红书笔记！

这是一个我自己开发的第一个mcp工具——小红书MCP工具包。

想法源自于一个微信群聊，大佬分享了一些有趣好玩又能够获得收益的信息查，其中的小红书图文发布让我感兴趣。借题发挥的我想到让AI从互联网上自动收集AI资讯，总结并生成markdown文档，然后制作成图片，并且自动发布到小红书平台。没错，这个mcp工具包的目的就是完成这最后一步：自动发布。因此，现在，我可以明确地肯定，这个项目可以让Claude Desktop、n8n等AI热门应用直接操作小红书发布图文笔记。

作为一个开源项目爱好者，从idea产生开始，我就在寻找有没有一款开源工具能够帮助我自动实现。

探索过程中，我关注到两个项目：xhs-mcp-server 和 RedNote-MCP

第一个项目正好符合我的核心需求：AI自动发布，因此我开始尝试自己部署，但最终发现windows、Mac、linux上都存在一个问题，cookies已经保存，但ai在尝试自动发布的过程中，cookies没有被调用上。

也许是python库的问题，也许是平台的问题，我没找到原因。但测试过程中我能够看到代码是正常工作的，能够打开浏览器，但就是无法用保存下来的cookies登录并尝试发布图文。

明明能够打开浏览器，代码也可以正常工作，但为什么就是不能读取到cookies呢？这种明明就在眼前却无法得到的心情让我着急。

那怎么办呢，我决定自己自己造个轮子。因此本项目借鉴了xhs-mcp-server，利用 selenium + chromedriver完成自动化发布工作。

许可证

一个强大的小红书自动化工具包，支持通过MCP协议与AI客户端（如Claude Desktop等）集成，实现与AI对话即可进行内容创作、发布及创作者数据分析。

✨ 主要特性

  • 🍪 Cookie管理: 安全获取、验证和管理小红书登录凭证
  • 🤖 MCP协议支持: 与CherryStudio等AI客户端无缝集成
  • 📝 自动发布: 支持图文和视频笔记的自动化发布
  • ⏰ 定时任务: 支持cron表达式的定时数据采集
  • 📊 数据采集: 自动采集创作者中心仪表板、内容分析、粉丝数据
  • 🧠 AI数据分析: 中文表头数据，AI可直接理解和分析
  • 💾 数据存储: 支持csv本地存储（sql目前保留，暂不开发）
  • 🎯 统一接口: 一个工具解决llm操作小红书自动化需求

📋 功能清单

内容发布

  • 图文发布 - 支持发布图文笔记
  • 视频发布 - 支持发布视频笔记
  • 内容搜索 - 支持指定搜索（开发计划中）

数据采集 🆕

  • 仪表板数据 - 采集账号概览数据（粉丝数、获赞数等）
  • 内容分析数据 - 采集笔记表现数据（浏览量、点赞数等）
  • 粉丝数据 - 采集粉丝增长和分析数据
  • 定时采集 - 支持cron表达式的自动定时采集
  • 数据存储 - CSV本地存储（默认）

📋 环境要求

  • 浏览器: Google Chrome 浏览器
  • 驱动: ChromeDriver (brew install chromedriver)

🚀 快速开始

一键安装（推荐）

# 下载并运行安装脚本
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/aki66938/xiaohongshu-mcp-toolkit/main/install.sh | bash

# 或者手动运行
git clone https://github.com/aki66938/xiaohongshu-mcp-toolkit.git
cd xiaohongshu-mcp-toolkit
bash install.sh

下载使用

  1. 从 Releases页面 下载适合你操作系统的版本
  2. 解压并运行： 
    # macOS/Linux
chmod +x xhs-toolkit
./xhs-toolkit status

# Windows
xhs-toolkit.exe status

从源码运行

git clone https://github.com/aki66938/xiaohongshu-mcp-toolkit.git
cd xiaohongshu-mcp-toolkit
pip install -r requirements.txt
python xhs_toolkit.py status

🛠️ 使用指南

1. 创建配置文件

复制并编辑配置文件：

cp env_example .env
vim .env  # 编辑配置

必需配置：

# Chrome浏览器路径
CHROME_PATH="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome"

# ChromeDriver路径  
WEBDRIVER_CHROME_DRIVER="/opt/homebrew/bin/chromedriver"

# Cookies存储路径
json_path="./xhs/cookies"

2. 获取登录凭证

./xhs-toolkit cookie save

在弹出的浏览器中：

  1. 登录小红书创作者中心
  2. 确保能正常访问创作者中心功能
  3. 建议点击进入【发布笔记】页面，确认权限完整
  4. 完成后按回车键保存

3. 启动MCP服务器

./xhs-toolkit server start

4. 客户端配置

Claude Desktop

在 ~/.claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu": {
      "command": "curl",
      "args": [
        "-N",
        "-H", "Accept: text/event-stream",
        "http://localhost:8000/sse"
      ]
    }
  }
}

cherry studio

在MCP配置中添加

cherry studio

n8n

在n8n的AI agent节点的tool中添加配置配置

n8n

🔧 主要功能

MCP工具列表

工具名称功能说明参数备注
test_connection测试连接无
start_publish_task启动异步发布任务 ⚡title, content, tags, images, videos
check_task_status检查任务状态task_id配合异步任务使用
get_task_result获取任务结果task_id获取最终发布结果
close_browser关闭浏览器无释放资源
test_publish_params测试发布参数title, content, tags, images, videos参数验证
get_creator_data_analysis获取创作者数据分析无AI数据分析专用

📱 异步发布模式 ⚡

解决Cherry Studio等MCP客户端的超时问题：

使用方法：

  1. 启动任务：start_publish_task("标题", "内容", videos="视频路径")
  2. 检查进度：check_task_status("任务ID")
  3. 获取结果：get_task_result("任务ID")

快速发布

# 图文发布
python xhs_toolkit.py publish "今日分享" "内容文本" --tags "生活,美食" --images "/path/to/image1.jpg,/path/to/image2.jpg"

# 视频发布 🆕
python xhs_toolkit.py publish "视频分享" "视频内容描述" --tags "生活,vlog" --videos "/path/to/video.mp4"

# 命令行发布
./xhs-toolkit publish "今日分享" "内容文本" --tags "生活,美食" --images "/path/to/image1.jpg"

# 通过Claude发布（推荐）
# 图文：请发布一篇小红书笔记，标题："今日分享"，内容："..."，图片路径："/User/me/xhs/poster.png"
# 视频：请发布一篇小红书视频，标题："今日vlog"，内容："..."，视频路径："/User/me/xhs/video.mp4"

发布原理： 手工上传过程中，浏览器会弹窗让用户选中文件路径 告诉ai路径位置，ai会把路径参数对应丢给mcp的参数中，完成上传动作

智能等待机制 ：

  • 图片上传：快速上传，无需等待
  • 视频上传：轮询检测上传进度，等待"上传成功"标识出现
  • 超时保护：最长等待2分钟，避免MCP调用超时
  • 状态监控：DEBUG模式显示视频文件大小和时长信息
  • 高效轮询：每2秒检查一次，精确文本匹配

📊 数据采集与AI分析功能 🆕(v1.2.0)

自动采集小红书创作者数据，支持定时任务和AI智能分析。

🧠 AI数据分析特性

  • 中文表头: CSV文件使用中文表头，AI可直接理解数据含义
  • 智能分析: 通过 get_creator_data_analysis MCP工具获取完整数据
  • 数据驱动: AI基于真实数据提供内容优化建议
  • 趋势分析: 分析账号表现趋势和粉丝增长情况

环境变量配置

在.env文件中添加数据采集相关配置：

# ==================== 数据存储配置 ====================
# 是否启用PostgreSQL数据库存储（false=仅使用CSV存储，true=同时使用PostgreSQL）
ENABLE_DATABASE=false

# CSV数据存储路径（本地存储始终启用）
DATA_STORAGE_PATH=data

# ==================== 定时任务配置 ====================
# 是否启用自动数据采集
ENABLE_AUTO_COLLECTION=true

# 程序启动时是否立即执行一次数据采集
RUN_ON_STARTUP=true

# 定时采集计划（cron表达式格式：分 时 日 月 星期）
# 默认：每天凌晨1点执行数据采集
COLLECTION_SCHEDULE=0 1 * * *

# 采集任务配置
COLLECT_DASHBOARD=true          # 是否采集仪表板数据
COLLECT_CONTENT_ANALYSIS=true   # 是否采集内容分析数据  
COLLECT_FANS=true               # 是否采集粉丝数据

采集的数据类型

  1. 仪表板数据: 粉丝数、获赞数、浏览量等账号概览数据
  2. 内容分析数据: 笔记表现数据，包括浏览量、点赞数、评论数等
  3. 粉丝数据: 粉丝增长趋势、粉丝画像分析等

🤖 AI使用示例

# 通过Claude Desktop或其他chat客户端
"请分析我的小红书账号数据，给出内容优化建议"

# AI将自动调用 get_creator_data_analysis 工具
# 获取中文表头的数据并进行智能分析

定时任务示例

# 每6小时采集一次
COLLECTION_SCHEDULE=0 */6 * * *

# 工作日上午9点采集
COLLECTION_SCHEDULE=0 9 * * 1-5

# 每月1号凌晨2点采集
COLLECTION_SCHEDULE=0 2 1 * *

采用cron语法

版本演示截图(V1.2.0)

1.2.0版测试截图

🛠️ 常用命令

# 检查状态
./xhs-toolkit status

# Cookie管理
./xhs-toolkit cookie save      # 获取cookies
./xhs-toolkit cookie validate  # 验证cookies

# 服务器管理
./xhs-toolkit server start     # 启动服务器
./xhs-toolkit server start --port 8080  # 自定义端口
./xhs-toolkit server stop      # 停止服务器
./xhs-toolkit server status    # 检查服务器状态

🔐 安全承诺

  • ✅ 本地存储: 所有数据仅保存在本地
  • ✅ 开源透明: 代码完全开源，可审计
  • ✅ 用户控制: 您完全控制自己的数据

🎯 总结

轮子是新的，难免有很多不足之处，有不少屎山代码是用来装点的，当前的实际毫无用处（给自己挖坑了）。比如搜索功能，tag标签，emoji适配等等。

分享给群友的时候，又热心群友反哺了几个技术实现方案，比如，更新一代的SeleniumBase、同为浏览器自动化的playwright、以及最新热门的drissionpage（偏偏我选了最老的技术框架。。。)

好在从无到有，现在可以开始使唤AI自动发布小红书了。

关注我，分享更多AI类、技术类的优质内容！

#开源项目 #小红书 #AI工具 #MCP协议 #浏览器自动化 #Python #DeepSeek

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