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小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）

@chenningling

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Search

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stdio

Author

chenningling

About 小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）

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AI生成评论等操作。

#ai

小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0） config

Add this server to your MCP-compatible client using the configuration below.

{
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu MCP": {
      "command": "/绝对路径/到/venv/bin/python3",
      "args": [
        "/绝对路径/到/xiaohongshu_mcp.py",
        "--stdio"
      ]
    }
  }
}

小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0） tools

Tool list not available yet

This listing does not currently have a tool list to display. This does not mean the server has no tools; check its documentation for supported capabilities.

We auto-extract tools from the README. The maintainer can list them under a ## Tools heading to populate this section.

Overview

What is 小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）?

一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具。它作为 MCP Server 运行，可集成到 MCP Client（如 Claude for Desktop）中，帮助用户自动完成小红书登录、关键词搜索、笔记内容获取以及 AI 评论生成与发布等操作。主要面向需要在小红书平台上进行内容运营、互动管理和自动化操作的用户。

How to use 小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）?

确保系统已安装 Python 3.8+，创建并激活虚拟环境后，安装 requirements.txt 和 fastmcp 依赖，并运行 playwright install。之后在 MCP Client 配置文件中，添加以虚拟环境 Python 解释器绝对路径和 xiaohongshu_mcp.py 脚本为参数的 server 配置。连接后，可通过自然语言指令调用其工具函数，例如搜索笔记、获取内容或发布评论。

Key features of 小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）

  • 持久化登录：首次扫码后无需重复登录
  • 智能关键词搜索：支持多关键词和结果数量设定
  • 多维度内容获取：四种方法抓取笔记详情
  • AI 评论生成：利用 MCP 客户端生成自然评论
  • 模块化设计：分析、生成、发布三模块独立
  • 结构化数据返回：以 JSON 格式供 AI 处理

Use cases of 小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0）

  • 自动搜索并分析竞品或行业相关笔记内容
  • 基于笔记内容自动生成并发布引流型或专业型评论
  • 批量管理账号的社交互动与用户增长
  • 内容创作者快速获取笔记反馈素材

Frequently asked questions

1

连接失败如何解决？

确保在 MCP Client 配置中使用了虚拟环境中 Python 解释器的完整绝对路径，并确认服务器正在运行。可尝试重启 MCP 服务器和客户端。

2

为什么遇到 "Page.goto: Target page, context or browser has been closed" 错误？

这是浏览器实例或锁文件问题。可尝试删除浏览器锁文件，或备份并重建浏览器数据目录来解决。

3

需要安装哪些依赖？

需要安装 `requirements.txt` 文件中的所有依赖库以及 `fastmcp` 包，同时需要使用 Playwright 安装浏览器。

4

如何登录小红书账号？

首次使用时，调用登录工具，工具会打开浏览器窗口等待用户手动扫码登录。登录成功后，登录状态会被保存，后续使用无需重复扫码。

5

发布评论有数量限制吗？

建议控制评论发布频率，避免短时间内发布大量评论，每天发布评论数量建议不超过 30 条，以防止账号面临封禁风险。

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