xhs-mcp-server

你是否曾经幻想过，让自己的AI助手能自动在小红书上搜索热门笔记、监控粉丝留言，甚至帮你回复消息？今天要介绍的开源项目xhs-mcp-server，就能让这个幻想变成现实。它打造了一个专为小红书设计的MCP服务器，让你可以在Claude Desktop、Cursor等AI客户端中，通过自然语言直接调用小红书的各种功能，实现秒级的自动化运营。

项目基本信息

一、项目介绍

xhs-mcp-server 是一个专门为小红书平台设计的MCP（模型上下文协议）服务器。它的核心价值在于，通过纯接口调用的方式，将小红书的笔记搜索、用户查询、消息监控等功能，以标准MCP工具的形式暴露出来。这意味着，任何支持MCP协议的AI客户端都可以轻松获得操作小红书的能力。

这个项目的最大特点是极度简化。你不需要编写复杂的爬虫代码，不需要处理登录态维护，更不需要担心接口变化。项目作者宣称，从安装到使用，最快只需要2分钟。它通过浏览器扩展Broxy作为中间层，将小红书的网页接口转化为稳定的MCP服务。

二、核心优势

开源免费

项目代码完全公开，采用JavaScript编写，你可以自由查看、学习和修改。没有任何隐藏费用。

极简安装

无需安装任何依赖，甚至不需要Node.js或Python环境。你只需要一个浏览器和一个Broxy扩展，2分钟内就能让MCP服务跑起来。

秒级响应

根据项目描述，在数据量不大的情况下，工具调用只需1-2秒就能完成执行。这对于需要实时响应的AI助手来说非常关键。

数据精准

与传统爬虫不同，xhs-mcp-server采用纯接口调用方式，直接从小红书的官方接口获取数据。这意味着你获得的数据结构完整、字段齐全，与小红书App看到的内容一致。

功能丰富

内置了10个MCP工具，覆盖了笔记搜索、用户信息查询、通知消息监控等核心场景，并且支持扩展开发。

三、适用场景

开发者学习和参考

如果你想学习如何为特定平台（如小红书）开发MCP服务器，这是一个非常轻量级的参考实现。它的代码量不大，但完整展示了MCP服务的集成思路。

个人项目使用和集成

如果你正在开发一个社交媒体管理工具，或者想为自己的AI助手增加小红书操作能力，xhs-mcp-server可以直接集成。例如：

• 一个能够自动监测特定关键词并收集相关笔记的舆情监控机器人
• 一个能自动回复粉丝私信的客服助手
• 一个能定期备份自己发布的所有笔记的数据归档工具

企业级应用开发

对于从事社交媒体营销的公司，可以用它来构建自动化运营系统。例如，批量搜索KOL（关键意见领袖）的账号信息，分析热门笔记的标签趋势，或者监控竞品的动态。

日常工作和效率提升

对于小红书重度用户或内容创作者，可以用AI助手来辅助日常工作：

• “帮我搜索最近一周关于‘露营装备’的热门笔记”
• “看看我的最新笔记收到了哪些评论”
• “找出粉丝数在1万到5万之间的美妆博主”

四、安装教程

xhs-mcp-server 提供了两种运行方式：快速运行（无需安装） 和 永久安装。我们推荐新手使用快速运行方式体验。

系统要求

方式一：快速运行（2分钟上手）

这种方式适合快速体验，但关闭浏览器标签页后配置会失效。

第一步：打开小红书官网

在浏览器中访问 https://www.xiaohongshu.com 并登录你的账号。

第二步：打开开发者控制台

按键盘上的 F12 键，或者按 Ctrl+Shift+J（Windows） / Cmd+Option+J（Mac）。

第三步：粘贴并运行加载代码

在控制台中粘贴以下代码，然后按回车：

fetch('//raw.githubusercontent.com/aicu-icu/xhs-mcp-server/refs/heads/main/loader.user.js').then(r=>r.text()).then(eval)

第四步：确认成功

如果页面右下角出现了一个Broxy图标（一个蓝色的小圆圈或类似图标），说明执行成功。关闭控制台，点击该图标即可启动MCP服务，你会获得一个MCP服务地址。

方式二：永久安装（推荐）

这种方式一次配置，长期使用。

第一步：安装Broxy扩展

访问 https://broxy.dev，按照提示安装Broxy浏览器扩展。

第二步：导入配置文件

打开小红书网页 https://www.xiaohongshu.com，点击浏览器右下角的Broxy图标，进入设置界面。

在设置中，选择“从链接导入数据”，填入以下地址：

https://cdn.jsdelivr.net/gh/aicu-icu/xhs-mcp-server@main/data-json/latest.json

或者，你也可以从项目的GitHub页面下载 data-json/ 目录下的配置文件，然后在Broxy中从文件导入。

第三步：启动服务

导入成功后，点击Broxy图标中的“启动”按钮。此时，Broxy会生成一个MCP服务地址（通常是 http://localhost:8080 或类似格式）。

第四步：配置AI客户端

在你使用的MCP客户端（如Claude Desktop、Cursor）的配置文件中，添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "xhs-mcp-server": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp",
      "transport": "streamable-http"
    }
  }
}

注意：实际的服务地址和传输协议请以Broxy启动后显示的为准。

五、使用示例

配置完成后，你就可以在AI客户端中通过自然语言使用小红书的各项功能了。

示例1：搜索笔记

用户指令：帮我搜索小红书上关于“Python自动化”的最新笔记，返回前5条。

AI会调用的工具：服务器内部的搜索工具会执行查询，返回笔记的标题、作者、点赞数、封面图等信息。

示例2：查询用户信息

用户指令：查找用户ID为“123456789”的小红书账号信息。

工具调用（示意）：

{
  "tool": "get_user_profile",
  "arguments": {
    "user_id": "123456789"
  }
}

示例3：监控通知消息

用户指令：检查我有没有新的私信或评论通知。

服务器行为：它会调用通知监控工具，返回未读消息的数量和内容列表。

示例4：批量分析热门内容

用户指令：搜索关键词“人工智能”，按热度排序，然后提取前10篇笔记的标题和链接。

AI的工作流程：

1. 调用搜索工具，关键词为“人工智能”，排序方式为“热度”
2. 获取返回的笔记列表
3. 提取前10篇的标题和链接
4. 以表格形式呈现给你

重要提醒

在使用过程中，请务必注意：

• 不要过于频繁地调用接口，否则可能触发小红书的风控机制，导致账号异常退出。
• 不要编造不存在的笔记ID或用户ID，也不要传递错误的 xsec_token 参数。
• 建议在调用之间加入适当的延迟（例如每次请求间隔1-2秒）。

六、常见问题

问题1：粘贴代码后控制台报错，提示“Failed to fetch”

解决方案：这可能是网络问题导致无法访问raw.githubusercontent.com。你可以尝试：

• 检查网络连接，确保能访问GitHub
• 或者手动下载 loader.user.js 文件，然后在控制台中用其他方式加载

问题2：运行后右下角没有出现Broxy图标

解决方案：请确保你使用的是Chrome或Edge浏览器，并且没有安装其他可能冲突的扩展。尝试刷新小红书页面，然后重新执行加载代码。

问题3：Broxy启动后，AI客户端无法连接到MCP服务

解决方案：

• 检查Broxy是否显示“运行中”状态
• 确认AI客户端配置中的URL和端口与Broxy显示的完全一致
• 检查防火墙是否阻止了本地端口（通常是8080）

问题4：调用工具时提示“风控”或账号被登出

解决方案：这是因为请求频率过高或参数错误。请：

• 降低调用频率，避免短时间内大量请求
• 确保你传递的笔记ID、用户ID和xsec_token都是真实有效的
• 如果账号被登出，重新登录小红书即可恢复

七、总结

xhs-mcp-server 是一个极具创意且实用的项目。它用一个非常巧妙的方式（浏览器扩展Broxy + 小红书接口）绕过了传统爬虫的复杂性和不稳定性，为AI助手赋予了操作小红书的能力。

项目最大的亮点就是“简单”：不需要安装复杂的运行环境，不需要处理登录态和反爬，2分钟就能跑起来。这对于非技术背景的内容创作者和运营人员来说，简直是福音。

当然，它也有局限性：依赖于Broxy扩展和小红书网页的稳定性，不适合极高频率的生产环境调用。但对于个人自动化、原型验证和小规模运营来说，xhs-mcp-server 是目前市面上最简单、最易用的小红书MCP解决方案。

如果你是一个小红书内容创作者、社交媒体运营者，或者对AI自动化感兴趣，强烈建议你花2分钟体验一下这个项目。 你可能会发现，原来AI离实际应用可以这么近。