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XHS AI Toolkit
让 AI 读懂你的小红书
简体中文 | English
小红书 AI 工具包 — 把你的收藏变成 AI 的记忆。
- MCP 集成 — 通过 AI 助手搜索、浏览、评论小红书
- 热点跟踪 — 自动生成话题报告,含互动数据分析
- 记忆导出 — 将收藏/点赞笔记转为 AI 可搜索的知识库
基于 xiaohongshu-mcp 和 XHS-Downloader 构建。
功能特性
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 搜索内容 | 按关键词搜索小红书笔记 |
| 首页推荐 | 获取首页推荐列表 |
| 帖子详情 | 获取笔记内容、评论、互动数据 |
| 发表评论 | 在笔记下发表评论 |
| 用户主页 | 获取用户资料和笔记列表 |
| 热点跟踪 | 自动生成话题分析报告 |
| 长图导出 | 将帖子导出为带注释的 JPG 长图 |
| 记忆导出 | 导出收藏/点赞为 Markdown 记忆库 |
快速开始
1. 安装 xiaohongshu-mcp
从 GitHub Releases 下载:
# Linux x64
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-linux-amd64.tar.gz
# macOS ARM
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-darwin-arm64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-darwin-arm64.tar.gz
解压安装:
mkdir -p ~/.local/bin
tar -xzf xiaohongshu-mcp-*.tar.gz -C ~/.local/bin/
tar -xzf xiaohongshu-login-*.tar.gz -C ~/.local/bin/
cd ~/.local/bin
mv xiaohongshu-mcp-* xiaohongshu-mcp
mv xiaohongshu-login-* xiaohongshu-login
chmod +x xiaohongshu-mcp xiaohongshu-login
2. 安装本工具包
# 克隆到 OpenClaw workspace
git clone https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs.git
cp -r openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu
# 或使用软链接
ln -s /path/to/openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu
# 验证安装
cd ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu/scripts
./install-check.sh
3. 登录获取 Cookies
方式一:本地桌面环境
./login.sh # 打开浏览器,用小红书 App 扫码登录
方式二:Linux 服务器(无桌面)
在本地电脑获取 cookies 后复制到服务器:
# 本地电脑(有 GUI)
./xiaohongshu-login
# Cookies 保存在 /tmp/cookies.json
# 复制到服务器
scp /tmp/cookies.json user@server:~/.xiaohongshu/cookies.json
服务启动时会自动检查以下位置的 cookies(按优先级):
- 环境变量
XHS_COOKIES_SRC指定的路径 ~/cookies.json~/.xiaohongshu/cookies.json
4. 启动服务
./start-mcp.sh # headless 模式
./start-mcp.sh --headless=false # 显示浏览器(调试用)
服务监听 http://localhost:18060/mcp。
停止服务:./stop-mcp.sh
服务器部署(无桌面环境)
在没有图形界面的 Linux 服务器上,xiaohongshu-mcp 底层的浏览器需要虚拟显示器才能正常工作。
start-mcp.sh 会自动检测是否有桌面环境,如果没有则自动启动 Xvfb,你只需提前安装:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install -y xvfb
# CentOS/RHEL
sudo yum install -y xorg-x11-server-Xvfb
安装后无需额外配置,start-mcp.sh 会自动处理:
- 检测
DISPLAY环境变量 - 没有显示器时自动启动
Xvfb :99 stop-mcp.sh停止服务时会一并清理 Xvfb 进程
提示:如果不安装 Xvfb,登录和搜索功能会失败。参见 Issue #3。
使用方法
基础命令
./status.sh # 检查登录状态
./search.sh "咖啡" # 搜索内容
./recommend.sh # 获取推荐
./post-detail.sh <id> <token> # 获取帖子详情
./comment.sh <id> <token> "写得真好!" # 发表评论
./user-profile.sh <user_id> <xsec_token> # 获取用户主页
热点跟踪
自动搜索热帖并生成分析报告:
./track-topic.sh "DeepSeek" --limit 10
./track-topic.sh "春节旅游" --limit 5 --output report.md
./track-topic.sh "iPhone 16" --limit 5 --feishu # 导出到飞书
报告包含:
- 📊 概览统计(帖子数、点赞数、评论数)
- 📝 热帖详情(标题、作者、正文、热门评论)
- 💬 评论区热点关键词
- 📈 趋势分析
MCP 工具清单
| 工具名 | 描述 |
|---|---|
check_login_status |
检查登录状态 |
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搜索内容 |
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获取首页推荐 |
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获取帖子详情和评论 |
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发表评论 |
user_profile |
获取用户主页 |
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点赞/取消 |
favorite_feed |
收藏/取消 |
publish_content |
发布图文笔记 |
publish_with_video |
发布视频笔记 |
通用 MCP 调用
./mcp-call.sh # 查看可用工具
./mcp-call.sh search_feeds '{"keyword": "咖啡"}'
./mcp-call.sh like_feed '{"feed_id": "xxx", "xsec_token": "xxx", "like": true}'
长图导出
将搜索结果或帖子详情导出为带文字注释的 JPG 长图:
# 准备 posts.json(搜索+拉详情后整理)
cat > posts.json << 'EOF'
[
{
"title": "帖子标题",
"author": "作者名",
"stats": "1.3万赞 100收藏",
"desc": "正文摘要",
"images": ["https://...webp"],
"per_image_text": {"1": "第2张图的专属说明"}
}
]
EOF
./export-long-image.sh --posts-file posts.json -o output.jpg
依赖:Python 3.10+、Pillow(pip install Pillow)
记忆导出:把收藏变成 AI 的记忆
将你的收藏/点赞笔记导出为 AI 可搜索的知识库,让 AI 更懂你。
1. 安装 XHS-Downloader
git clone https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader.git
cd XHS-Downloader
pip install -r requirements.txt
2. 获取收藏/点赞链接(油猴脚本)
手动复制链接效率太低,推荐使用油猴脚本批量提取:
安装脚本:
- 安装 Tampermonkey 浏览器扩展
- 安装用户脚本:XHS-Downloader.js
提取链接:
- 打开 小红书网页版 并登录
- 进入个人主页 → 收藏 或 点赞 页面
- 点击 Tampermonkey 图标,选择:
提取收藏作品链接提取点赞作品链接
- 脚本会自动滚动页面加载全部内容
- 提取完成后链接自动复制到剪贴板
- 粘贴到
links.md文件
注意:自动滚动功能默认关闭,需在脚本设置中手动开启。开启后可能触发风控,建议适度使用。
3. 批量下载并导出
# 复制工具脚本到 XHS-Downloader 目录
cp tools/xhs-downloader/*.py /path/to/XHS-Downloader/
# 批量下载
cd /path/to/XHS-Downloader
python batch_download.py links.md
# 导出为多文件(推荐)
python export_to_workspace.py
# 输出到 ~/.openclaw/workspace/xhs-memory/
# 或导出为单文件
python export_memory.py
# 生成 xhs_memory.md
4. 配置 OpenClaw 记忆搜索
编辑 ~/.openclaw/openclaw.json:
{
"memorySearch": {
"extraPaths": [
"~/.openclaw/workspace/xhs-memory"
]
}
}
现在你的 AI 助手可以搜索你的小红书收藏了!
安全说明
本项目在脚本安全方面采取了以下措施:
- Cookies 保护:cookies 文件复制时自动设置
600权限(仅当前用户可读写) - 防注入:所有 shell 脚本使用
jq构建 JSON payload,不通过字符串拼接,防止 shell 注入攻击 - 工具名校验:MCP 工具名限制为字母数字和下划线,拒绝非法字符
- 路径校验:跨 skill 调用时校验目标路径在允许的目录范围内
- 第三方内容:从小红书获取的内容为用户生成内容(UGC),请注意甄别
注意事项
-
发布限制
- 标题最多 20 个字符
- 正文最多 1000 个字符
- 每日发布上限约 50 条
-
账号安全
- 避免多设备同时登录同一账号
- 手机 App 仅用于查看,不要同时操作
-
首次运行
- 会自动下载 headless 浏览器(约 150MB)
- 请确保网络畅通
-
Cookies 有效期
- 通常有效期约 30 天
- 失效后需重新获取
项目结构
openclaw-xhs/
├── README.md # 英文文档
├── README_CN.md # 中文文档
├── LICENSE
├── SKILL.md # Skill 描述文件
├── scripts/ # MCP 调用脚本
│ ├── install-check.sh
│ ├── start-mcp.sh
│ ├── stop-mcp.sh
│ ├── login.sh
│ ├── mcp-call.sh
│ ├── status.sh
│ ├── search.sh
│ ├── recommend.sh
│ ├── post-detail.sh
│ ├── comment.sh
│ ├── user-profile.sh
│ ├── track-topic.sh
│ ├── track-topic.py
│ ├── export-long-image.sh
│ └── export-long-image.py
└── tools/
└── xhs-downloader/ # 记忆导出工具
├── README.md
├── batch_download.py
├── export_memory.py
└── export_to_workspace.py
声明
本项目是 xiaohongshu-mcp 的调用封装层。
- 不包含 xiaohongshu-mcp 的任何源代码
- 用户需自行下载 xiaohongshu-mcp 二进制文件
- 脚本仅通过 HTTP 协议与 MCP 服务通信
致谢
- @xpzouying — xiaohongshu-mcp
- @JoeanAmier — XHS-Downloader (GPL-3.0)
License
MIT License(仅限本项目脚本)
注意: xiaohongshu-mcp 项目未声明开源许可证,请遵守其作者的使用条款。
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