chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0
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。
Overview
chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0 is a Python MCP server. 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。
Ranked #13743 out of 25632 indexed tools.
Ecosystem
Python No license
Signal Breakdown
Stars 404
Freshness 8mo ago
Issue Health 6%
Contributors 1
Dependents 0
Forks 62
Description Good
License None
How to Improve
Description low impact
License low impact
Freshness high impact
Matched Queries
From the README
# 小红书自动搜索评论工具(MCP Server 2.0) <div align="right"> [English](README_EN.md) | 中文 </div> > 本项目基于 [JonaFly/RednoteMCP](https://github.com/JonaFly/RednoteMCP.git) 并结合多次实战经验,进行全面优化和功能扩展(by windsurf)。在此向原作者的贡献表示由衷的感谢! 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AI生成评论等操作。 ## 主要特点与优势 - **深度集成AI能力**:利用MCP客户端(如Claude)的大模型能力,生成更自然、更相关的评论内容 - **模块化设计**:将功能分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块,提高代码可维护性 - **强大的内容获取能力**:集成多种获取笔记内容的方法,确保能完整获取各类笔记的标题、作者和正文内容 - **持久化登录**:使用持久化浏览器上下文,首次登录后无需重复登录 - **两步式评论流程**:先获取笔记分析结果,然后由MCP客户端生成并发布评论 ## 2.0版本主要优化 - **内容获取增强**:重构了笔记内容获取模块,增加页面加载等待时间和滚动操作,实现四种不同的内容获取方法 - **AI评论生成**:重构评论功能,将笔记分析结果返回给MCP客户端,由客户端的AI能力生成更自然、更相关的评论 - **功能模块化**:将功能分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块,提高代码可维护性 - **搜索结果优化**:解决了搜索笔记时标题不显示的问题,提供更完整的搜索结果 - **错误处理增强**:添加更详细的错误处理和调试信息输出 ## 一、核心功能 ### 1. 用户认证与登录 - **持久化登录**:支持手动扫码登录,首次登录后保存状态,后续使用无需重复扫码 - **登录状态管理**:自动检测登录状态,并在需要时提示用户登录 ### 2. 内容发现与获取 - **智能关键词搜索**:支持多关键词搜索,可指定返回结果数量,并提供完整的笔记信息Read full README on GitHub →
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