AI导哈

小红书AI工具包

AI驱动的小红书工具包，将喜欢的帖子转化为AI可搜索的知识库，支持搜索、浏览、评论和趋势跟踪等功能。

  • by zhjiang22
  • Python
  • 本地部署
  • 124 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 zhjiang22/openclaw-xhs

使用说明

XHS人工智能工具包

Make AI understand your Xiaohongshu (RedNote)

简体中文 | English

基于AI的工具包 Xiaohongshu (小红书 / RedNote) 这将把你最喜欢的帖子变成人工智能记忆。

  • MCP集成 --通过AI助手进行搜索、浏览和评论
  • 趋势跟踪 --使用参与度分析自动生成主题报告
  • 内存导出 --将您喜欢/保存的帖子转换为AI可搜索的知识库

建立在 小红树mcp 和 XHS下载器.

特性

特性 描述
搜索 按关键字搜索帖子
Feed 获取主页推荐
帖子详情 获取帖子内容、评论、参与度统计数据
评论 在笔记中发表评论
用户资料 获取用户信息及其帖子
趋势跟踪 自动生成主题分析报告
长图像导出 将帖子导出为带注释的JPG长图像
内存导出 将点赞/保存的帖子导出为Markdown，用于AI内存

快速开始

1.安装小红树mcp

下载自 GitHub 发布:

# 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

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.安装此工具包

# Clone to OpenClaw workspace
git clone https://github.com/zhjiang22/openclaw-xhs.git
cp -r openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu

# Or use symlink
ln -s /path/to/openclaw-xhs ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu

# Verify installation
cd ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu/scripts
./install-check.sh

3.登录（获取Cookie）

选项A：桌面环境

./login.sh  # Opens browser, scan QR code with Xiaohongshu app

选项B：无头服务器

在本地计算机上获取Cookie，然后复制到服务器：

# On local machine with GUI
./xiaohongshu-login
# Cookies saved to /tmp/cookies.json

# Copy to server
scp /tmp/cookies.json user@server:~/.xiaohongshu/cookies.json

4.启动服务

./start-mcp.sh              # Headless mode
./start-mcp.sh --headless=false  # Show browser (debug)

服务运行时间 http://localhost:18060/mcp.

服务器部署（无头Linux）

在没有桌面环境的服务器上，底层浏览器需要虚拟显示器。 start-mcp.sh 自动检测 环境——如果找不到显示器，它会自动启动Xvfb。只需先安装它：

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install -y xvfb

# CentOS/RHEL
sudo yum install -y xorg-x11-server-Xvfb

无需额外配置。脚本处理：

  • 检测 DISPLAY 环境变量
  • 自动启动 Xvfb :99 当没有显示器可用时
  • 在以下情况下清理Xvfb stop-mcp.sh 被称为

备注：如果没有Xvfb，登录和搜索将在无头服务器上失败。看 问题#3.

用法

基本命令

./status.sh                    # Check login status
./search.sh "coffee"           # Search posts
./recommend.sh                 # Get recommendations
./post-detail.sh <id> <token>  # Get post details
./comment.sh <id> <token> "Great post!"  # Comment
./user-profile.sh <user_id> <xsec_token>  # Get user profile

趋势跟踪

自动搜索趋势帖子并生成分析报告：

./track-topic.sh "AI" --limit 10
./track-topic.sh "travel" --limit 5 --output report.md
./track-topic.sh "iPhone" --limit 5 --feishu  # Export to Feishu

MCP工具

工具 说明
check_login_status 检查登录状态
search_feeds 搜索帖子
list_feeds 获取主页订阅源
get_feed_detail 获取帖子详细信息和评论
post_comment_to_feed 发表评论
user_profile 获取用户资料
like_feed 喜欢/不喜欢帖子
favorite_feed 保存/取消保存帖子
publish_content 发布图片帖子
publish_with_video 发布视频帖子

长图像导出

将帖子导出为带注释的JPG长图像（白色背景，黑色文本）：

# Prepare posts.json
cat > posts.json << 'EOF'
[
  {
    "title": "Post title",
    "author": "Author",
    "stats": "13k likes 100 saves",
    "desc": "Post summary",
    "images": ["https://...webp"],
    "per_image_text": {"1": "Caption for 2nd image"}
  }
]
EOF

./export-long-image.sh --posts-file posts.json -o output.jpg

要求：Python 3.10+，枕头(pip install Pillow)

记忆导出（将喜欢转化为AI记忆）

将您喜欢/保存的帖子导出为AI助手的可搜索知识库。

1.安装XHS下载器

git clone https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader.git
cd XHS-Downloader
pip install -r requirements.txt

2.提取帖子链接（Tampermonkey脚本）

  1. 安装 油猴
  2. 安装 XHS下载器用户脚本
  3. 转到小红书网站→ 个人资料→ 喜欢/保存
  4. 单击Tampermonkey菜单→ “提取喜欢的帖子”或“提取已保存的帖子”
  5. 链接自动复制到剪贴板
  6. 粘贴到 links.md

3.下载和导出

# Copy helper scripts
cp tools/xhs-downloader/*.py /path/to/XHS-Downloader/

# Download posts
cd /path/to/XHS-Downloader
python batch_download.py links.md

# Export to workspace
python export_to_workspace.py
# Output: ~/.openclaw/workspace/xhs-memory/

4.配置OpenClaw内存搜索

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json:

{
  "memorySearch": {
    "extraPaths": [
      "~/.openclaw/workspace/xhs-memory"
    ]
  }
}

现在，你的AI助手可以搜索你最喜欢的小红书了！

项目结构

openclaw-xhs/
├── README.md             # English docs
├── README_CN.md          # Chinese docs
├── LICENSE
├── SKILL.md              # Skill manifest
├── scripts/              # MCP wrapper scripts
│   ├── 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/   # Memory export tools
        ├── README.md
        ├── batch_download.py
        ├── export_memory.py
        └── export_to_workspace.py

安全

本项目实施了以下安全措施：

  • Cookie保护：Cookie文件是通过以下方式复制的 600 权限（仅限所有者读/写）
  • 预防注射：所有shell脚本都使用 jq 构建JSON有效负载而不是字符串插值，防止shell注入
  • 工具名称验证：MCP工具名称仅限于字母数字字符和下划线
  • 路径验证：跨技能脚本调用验证目标路径是否在允许的目录内
  • 第三方内容：从小红书中提取的内容是用户生成的；谨慎行事

免责声明

这个项目是 包装层 为了 小红树mcp.

  • 不包含小红书mcp源代码
  • 用户必须单独下载小红书mcp二进制文件
  • 脚本仅通过HTTP协议进行通信

致谢

许可证

MIT许可证（仅包装脚本）

注： 小红树mcp没有申报许可证。请尊重作者的条款。

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