by chenningling · MCP Server · ★ 452
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小红书自动搜索评论工具（MCP Server 2.0） English | 中文 本项目基于 JonaFly/RednoteMCP 并结合多次实战经验，进行全面优化和功能扩展（by windsurf）。在此向原作者的贡献表示由衷的感谢！ 这是一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具，作为 MCP Server，可通过特定配置接入 MCP Client（如Claude for Desktop），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。 主要特点与优势 深度集成AI能力：利用MCP客户端（如Claude）的大模型能力，生成更自然、更相关的评论内容 模块化设计：将功能分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块，提高代码可维护性 强大的内容获取能力：集成多种获取笔记内容的方法，确保能完整获取各类笔记的标题、作者和正文内容 持久化登录：使用持久化浏览器上下文，首次登录后无需重复登录 两步式评论流程：先获取笔记分析结果，然后由MCP客户端生成并发布评论 2.0版本主要优化 内容获取增强：重构了笔记内容获取模块，增加页面加载等待时间和滚动操作，实现四种不同的内容获取方法 AI评论生成：重构评论功能，将笔记分析结果返回给MCP客户端，由客户端的AI能力生成更自然、更相关的评论 功能模块化：将功能分为笔记分析、评论生成和评论发布三个独立模块，提高代码可维护性 搜索结果优化：解决了搜索笔记时标题不显示的问题，提供更完整的搜索结果 错误处理增强：添加更详细的错误处理和调试信息输出 一、核心功能 用户认证与登录 持久化登录：支持手动扫码登录，首次登录后保存状态，后续使用无需重复扫码 登录状态管理：自动检测登录状态，并在需要时提示用户登录 内容发现与获取 智能关键词搜索：支持多关键词搜索，可指定返回结果数量，并提供完整的笔记信息 多维度内容获取：集成四种不同的获取方法，确保能准确获取笔记的标题、作者、发布时间和正文内容 评论数据获取：支持获取笔记的评论内容，包括评论者、评论文本和时间信息 内容分析与生成 笔记内容分析：自动分析笔记内容，提取关键信息并识别笔记所属领域 AI评论生成：利用MCP客户端（如Claude）的AI能力，基于笔记内容生成自然、相关的评论 多类型评论支持：支持四种不同类型的评论生成： 引流型：引导用户关注或私聊 点赞型：简单互动获取好感 咨询型：以问题形式增加互动 专业型：展示专业知识建立权威 数据返回与反馈 结构化数据返回：将笔记分析结果以JSON格式返回给MCP客户端，便于AI生成评论 评论发布反馈：提供评论发布结果的实时反馈 二、安装步骤 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。 项目获取
No red flags found in any of the 11 categories — no credential harvesting, no data exfiltration, no curl-pipe-shell installer. Scanned against the SlowMist agent-security taxonomy, refreshed every 8 hours. Full audit →
| Stars | 452 |
| Forks | 57 |
| Language | Python |
| Category | MCP Server |
| Quality Score | 60.9785147632121/100 |
| Open Issues | 15 |
| Last Updated | 2025-06-21 |
| Created | 2025-04-22 |
| Platforms | claude-code, cli, mcp, python |
| Est. Tokens | ~2599k |
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Redbook-Search-Comment-MCP2.0 is 这是一款基于 Playwright 开发的小红书自动搜索和评论工具，作为 MCP Server，可通过特定配置接入 MCP Client（如Claude for Desktop），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。. It is categorized as a MCP Server with 452 GitHub stars.
Redbook-Search-Comment-MCP2.0 is primarily written in Python.
You can find installation instructions and usage details in the Redbook-Search-Comment-MCP2.0 GitHub repository at github.com/chenningling/Redbook-Search-Comment-MCP2.0. The project has 452 stars and 57 forks, indicating an active community.
Grades come from a rule-based scan built on the SlowMist agent-security taxonomy, covering 11 red-flag categories including credential harvesting, data exfiltration, and curl | sh installers. It is a first-layer scan, not a manual audit — we say so rather than overstate it.
The scale of the problem is documented independently: Liu et al. (2026), in a study of 31,132 agent skills, report that 26.1% contain security vulnerabilities. Our own full-catalog census is published as a citable open dataset.
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