xiaohongshu-mcp 是一个基于 Go 语言的开源 MCP（Model Context Protocol）自动化工具，专为小红书平台设计，支持登录验证、图文内容发布、内容搜索和首页推荐列表获取，通过 HTTP MCP 协议无缝集成 AI 客户端（如 Claude Code CLI、Cursor、VSCode），实现自动化内容运营，已验证无封号风险，适用于内容创作者和自动化脚本开发者。
诞生背景
痛点
小红书内容运营手动化：发布图文帖子需手动登录、上传图片、编写标题/描述，搜索和获取推荐内容依赖 App/Web 界面，重复操作耗时长，尤其批量运营（如每天 50 篇帖子）效率低下；
平台限制严格：小红书禁止多端同时登录，Cookies 易过期，标题限 20 字，图文流量优于纯文字/视频，但缺乏自动化工具支持标签、批量处理；
AI 集成缺失：现有 MCP 工具（如通用 MCP Inspector）不支持小红书特定 API，开发者需手动逆向或编写脚本，无法与 Claude Code 等 AI 客户端（如 Cursor、VSCode）无缝协作，实现“AI 辅助发布”；
风险与合规问题：商业自动化工具易封号，开源方案稀缺，用户需稳定、无封号风险的工具，同时遵守平台规则（如单账号单端登录）。
目标
构建小红书专用 MCP 服务器：获取内容或者让 Claude Code 自己调研； 让 Claude Code 调用 xiaohongshu-mcp 完成发布；
稳定与安全：基于一年多实测经验（无封号，仅 Cookies 过期），支持无头/有头浏览器模式，集成 MCP Inspector 验证。
功能速览
登录与状态检查：手动登录保存 Cookies，检查当前登录状态（避免多端冲突）；支持无头模式（无浏览器界面）。发布图文内容：上传标题（≤20 字）、描述、图片（URL 或本地），一键发布帖子；未来支持标签、视频/纯文字（低优先级）。搜索内容：根据关键词搜索帖子，支持精确匹配和结果列表。获取推荐列表：拉取小红书首页推荐内容，获取热门帖子列表。MCP 集成：4 个核心工具（check_login_status、publish_content、list_feeds、search_feeds），通过 HTTP MCP 协议（http://localhost:18060/mcp）连接 AI 客户端，实现 AI 驱动发布（如 Claude 生成内容后自动上传）。其他特性：浏览器自动化（基于 Go 驱动，可能 Selenium/Playwright），演示视频（login.mp4、mcp_search.mp4 等）；实操成果展示（首日高互动、一周多帖）。限制：当前仅图文；每天限 50 篇；单账号单端登录；无视频/纯文字高优先级支持。风险提示：学习目的，禁止违法；实测稳定，但 Cookies 过期需重登。安装与部署
Go 1.21+（标准安装，https://go.dev/doc/install）。Chrome/Chromium 浏览器（无头模式需安装）。MCP 客户端：Claude Code CLI（claude mcp add）、Cursor/VSCode（配置 mcp.json）。克隆仓库：git clone https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp.git首次登录：go run cmd/login/main.go（手动登录小红书，保存 Cookies）。启动服务：go run .（默认无头）；或 go run . -headless=false（有浏览器界面）。服务地址：http://localhost:18060/mcpMCP Inspector：npx @modelcontextprotocol/inspector，连接 http://localhost:18060/mcp，检查 List Tools（4 个工具）。Curl 测试：curl -X POST http://localhost:18060/mcp -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","params":{},"id":1}'客户端接入：Claude CLI claude mcp add --transport http xiaohongshu-mcp http://localhost:18060/mcp本地开发：go run 即可；生产：go build -o xiaohongshu-mcp main.go，运行二进制。远程：暴露端口（e.g., ngrok），但注意登录安全。使用流程
安装与登录：克隆仓库，运行 go run cmd/login/main.go，在浏览器手动登录小红书，保存状态。启动服务：go run .，确认 http://localhost:18060/mcp 运行。验证连接：用 MCP Inspector 连接，List Tools 查看 4 个工具（check_login_status 等）。客户端接入：在 Cursor/VSCode 配置 mcp.json，重启应用；Claude CLI 添加服务器。检查登录：在客户端调用 check_login_status，无参数，返回状态。发布内容：AI 生成标题/内容（≤20 字标题），调用 publish_content {title: "...", content: "...", images: ["url"] }，上传图片（e.g., Unsplash URL）。搜索/推荐：调用 search_feeds {keyword: "关键词"} 或 list_feeds {}，获取结果列表。监控：查看客户端日志/Inspector，确保无多端登录冲突。典型场景
AI 内容发布：Claude 生成“纽西兰旅游帖子”，自动调用 publish_content 上传 Bing 图片，实现自动化运营。搜索灵感：Cursor 中搜索“美妆关键词”，获取小红书结果，AI 优化后发布。推荐监控：VSCode 集成 list_feeds，分析首页热门，生成类似内容。项目信息速览
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