小红书自动评论工具（MCP Server）
Overview
基本能力
产品定位
RedBook-Search-Comment-MCP 是一款专为小红书平台设计的自动化工具，主要用于自动搜索笔记、获取内容、获取评论以及发布智能评论。
核心功能
- 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。
适用场景
- 自动化营销：通过自动发布评论增加互动和曝光。
- 内容分析：自动获取笔记内容和评论进行分析。
- 研究学习：用于学习和研究小红书平台的用户行为和内容趋势。
工具列表
- mcp0_login()：登录小红书账号。
- mcp0_search_notes(keywords="关键词", limit=5)：根据关键词搜索小红书笔记。
- mcp0_get_note_content(url="笔记URL")：获取指定笔记的详细内容。
- mcp0_get_note_comments(url="笔记URL")：获取指定笔记的评论信息。
- mcp0_post_smart_comment(url="笔记URL", comment_type="评论类型")：在指定笔记下发布智能评论。
常见问题解答
- 连接失败：
- 确保使用了虚拟环境中Python解释器的完整绝对路径
- 确保MCP服务器正在运行
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尝试重启MCP服务器和客户端
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浏览器会话问题： 如果遇到
Page.goto: Target page, context or browser has been closed错误： - 重启MCP服务器
-
重新连接并登录
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依赖安装问题： 如果遇到
ModuleNotFoundError错误： - 确保在虚拟环境中安装了所有依赖
- 检查是否安装了fastmcp包
使用教程
使用依赖
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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。
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项目获取：将本项目克隆或下载到本地。
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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 ```
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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 -
安装浏览器：安装Playwright所需的浏览器：
bash playwright install
安装教程
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直接运行：在项目目录下，激活虚拟环境后执行：
bash python3 xiaohongshu_mcp.py -
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。
调试方式
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启动服务器：在项目目录下，激活虚拟环境后执行：
bash python3 xiaohongshu_mcp.py -
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。