小红书自动搜索评论 MCP Server 2.0：基于 Playwright 的自动化工具

本文介绍 Redbook-Search-Comment-MCP2.0，一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论 MCP Server。该项目支持接入 Claude for Desktop 等 MCP Client，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。截至目前，该项目在 GitHub 上已获得 384 stars 和 56 forks。

项目简介

Redbook-Search-Comment-MCP2.0 是一个开源的 MCP Server 项目，由 chenningling 开发维护。它通过 Playwright 自动化技术，实现了与小红书平台的交互，让用户可以通过自然语言指令控制小红书操作。

核心特性

自动登录：支持扫码登录小红书，保存登录状态
智能搜索：根据关键词搜索笔记，支持自定义返回数量
内容获取：获取笔记详情、正文内容和评论列表
AI 评论：基于笔记内容自动生成并发布智能评论
MCP 协议：完全兼容 Model Context Protocol 标准

2.0 版本优化

更稳定的浏览器实例管理
改进的内容提取算法
支持更多评论类型（专业、幽默、友好等）
更好的错误处理和日志输出
模块化代码结构，易于扩展

技术栈

Python 3.8+：主要开发语言
Playwright：浏览器自动化框架
MCP SDK：Model Context Protocol 官方 SDK
异步架构：基于 asyncio 的高性能处理

安装指南

前置要求

Python 3.8 或更高版本
pip 包管理器
Chrome 或 Chromium 浏览器

安装步骤

bash

# 克隆仓库
git clone https://github.com/chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0.git
cd Redbook-Search-Comment-MCP2.0

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv

# 激活虚拟环境
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Windows:
venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium

MCP Server 配置

Mac 配置示例

在 Claude for Desktop 的配置文件中添加：

json

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

Windows 配置示例

json

{
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu MCP": {
      "command": "C:\\Users\\username\\Desktop\\MCP\\Redbook-Search-Comment-MCP2.0\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "C:\\Users\\username\\Desktop\\MCP\\Redbook-Search-Comment-MCP2.0\\xiaohongshu_mcp.py",
        "--stdio"
      ]
    }
  }
}

使用方法

1. 登录小红书

帮我登录小红书账号

或

mcp0_login()

2. 搜索笔记

帮我搜索小红书笔记，关键词为：美食

或

mcp0_search_notes(keywords="美食", limit=5)

3. 获取笔记内容

帮我获取这个笔记的内容：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx

或

mcp0_get_note_content(url="笔记URL")

4. 获取笔记评论

帮我获取这个笔记的评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx

或

mcp0_get_note_comments(url="笔记URL")

5. 发布智能评论

帮我为这个笔记写一条专业类型的评论：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx

或

mcp0_post_smart_comment(url="笔记URL", comment_type="专业")

6. 发布指定评论

text

帮我发布这条评论到笔记：https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxx
评论内容：写得太好了，学到了很多！

或

mcp0_post_comment(url="笔记URL", comment="评论内容")

评论类型选项

类型	说明
专业	专业角度的深度评论
幽默	轻松幽默风格的评论
友好	友善亲切的评论
简短	简洁明了的短评
详细	详细展开的长评

工作原理

本工具采用两步式流程实现智能评论功能：

内容获取：工具获取笔记内容并返回给 MCP 客户端
AI 生成：MCP 客户端（如 Claude）基于内容生成评论，再调用工具发布

这种设计充分利用了 MCP 客户端的 AI 能力，实现了更自然、相关的评论生成。

代码结构