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# 小红书自动搜索评论工具（MCP Server） > 本项目基于 [JonaFly/RednoteMCP](https://github.com/JonaFly/RednoteMCP.git) 并结合我自己的使用经验，进行优化和改进（by windsurf）。在此向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。 ### 注：[Redbook-Search-Comment-MCP2.0](https://github.com/chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0)已经发布！直接点击前往使用即可！ **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 ## 一、功能特点 - **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。 ## 二、安装步骤 1. **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。 2. **项目获取**：将本项目克隆或下载到本地。 3. **创建虚拟环境**：在项目目录下创建并激活虚拟环境（推荐）： ```bash # 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 ``` 4. **安装依赖**：在激活的虚拟环境中安装所需依赖： ```bash pip install -r requirements.txt pip install fastmcp ``` 5. **安装浏览器**：安装Playwright所需的浏览器： ```bash playwright install ``` ## 三、MCP Server 配置 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： ```json { "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** ## 四、使用方法 ### （一）启动服务器 1. **直接运行**：在项目目录下，激活虚拟环境后执行： ```bash python3 xiaohongshu_mcp.py ``` 2. **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。 ### （二）主要功能操作 在MCP Client（如Claude for Desktop）中连接到服务器后，可以使用以下功能： …