
luyike221/xiaohongshu-mcp-python
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luyike221/xiaohongshu-mcp-python — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/luyike221/xiaohongshu-mcp-python.
Обзор
luyike221/xiaohongshu-mcp-python — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/luyike221/xiaohongshu-mcp-python.
Обзор (машинный перевод)
** 🤖 AI驱动的智能社交媒体运营平台 | 让AI帮你运营小红书**
快速开始 • 项目架构 • 核心功能 • 使用指南
✨ 项目简介
这是一个完整的AI社交媒体运营解决方案,由六个强大的项目组成,实现从内容生成、图像视频创作、平台操作到AI智能调度的全链路自动化。
🎯 核心价值
- ** 🤖 AI自主运营**:AI模型自主决策和执行运营任务,无需人工干预
- 🔄 事件驱动:智能响应用户请求、平台通知、定时任务等多种事件
- 📊 数据驱动:基于数据分析自动优化内容策略和发布时机
- 🔌 模块化设计:内容生成、平台操作、AI调度三层架构,灵活可扩展
- 🎨 内容创作:AI自动生成图像和视频,支持完整的内容创作流程
- 📱 多平台支持:支持小红书、抖音、快手等平台(逐步扩展)
- ** 🛠️ Skills 技能管理系统**:采用
xhs-image-mcp/src/image_video_mcp/skills/技能管理架构,通过 Markdown 文件组织和管理提示词技能,支持动态加载、参数格式化,实现提示词的模块化和可复用化
📖 使用指南
场景一:生成内容、图片、并发布于小红书
最终发布的小红书:
🏗️ 项目架构
本仓库包含六个独立但协同工作的项目:
1️⃣ ai_social_scheduler - AI 调度核心层
定位:上层智能调度系统,AI自主决策和执行运营任务
- 🤖 AI自主驱动:AI模型分析运营目标,自动生成和执行计划
- 🔄 事件响应:支持用户请求、平台通知、定时任务等多种事件
- 📊 策略优化:基于数据分析自动调整内容策略
- 🎨 内容创作:AI生成内容创作计划,调用底层服务执行
- 📈 数据分析:内容表现分析、趋势识别、热点追踪
- 🌐 HTTP API 服务:提供 FastAPI 接口,支持 HTTP 调用
- 💬 交互式聊天:提供命令行聊天客户端,方便快速体验
核心文件:
run.py:启动 FastAPI 服务器,提供 HTTP API 接口(默认端口 8012)chat.py:交互式聊天客户端,通过命令行与 AI Agent 对话
适用场景:需要AI智能运营和自动化调度的场景
2️⃣ xhs-content-generator-mcp - 小红书内容生成 MCP 服务层
定位:内容文案生成引擎,提供AI内容创作能力
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README
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🚀 AI 社交媒体运营全栈解决方案
✨ 项目简介
这是一个完整的AI社交媒体运营解决方案,由六个强大的项目组成,实现从内容生成、图像视频创作、平台操作到AI智能调度的全链路自动化。
🎯 核心价值
- 🤖 AI自主运营:AI模型自主决策和执行运营任务,无需人工干预
- 🔄 事件驱动:智能响应用户请求、平台通知、定时任务等多种事件
- 📊 数据驱动:基于数据分析自动优化内容策略和发布时机
- 🔌 模块化设计:内容生成、平台操作、AI调度三层架构,灵活可扩展
- 🎨 内容创作:AI自动生成图像和视频,支持完整的内容创作流程
- 📱 多平台支持:支持小红书、抖音、快手等平台(逐步扩展)
- 🛠️ Skills 技能管理系统:采用
xhs-image-mcp/src/image_video_mcp/skills/技能管理架构,通过 Markdown 文件组织和管理提示词技能,支持动态加载、参数格式化,实现提示词的模块化和可复用化
📖 使用指南
场景一:生成内容、图片、并发布于小红书
[新对话] 请输入消息: 写个单身程序员如何找富婆的小红书,配9张图,其中有核心图有类似狂飙中大嫂陈舒婷
📤 发送中...
📥 最终生成的小红书
最终发布的小红书:
🏗️ 项目架构
本仓库包含六个独立但协同工作的项目:
1️⃣ ai_social_scheduler - AI 调度核心层
定位:上层智能调度系统,AI自主决策和执行运营任务
- 🤖 AI自主驱动:AI模型分析运营目标,自动生成和执行计划
- 🔄 事件响应:支持用户请求、平台通知、定时任务等多种事件
- 📊 策略优化:基于数据分析自动调整内容策略
- 🎨 内容创作:AI生成内容创作计划,调用底层服务执行
- 📈 数据分析:内容表现分析、趋势识别、热点追踪
- 🌐 HTTP API 服务:提供 FastAPI 接口,支持 HTTP 调用
- 💬 交互式聊天:提供命令行聊天客户端,方便快速体验
核心文件:
run.py:启动 FastAPI 服务器,提供 HTTP API 接口(默认端口 8012)chat.py:交互式聊天客户端,通过命令行与 AI Agent 对话
适用场景:需要AI智能运营和自动化调度的场景
2️⃣ xhs-content-generator-mcp - 小红书内容生成 MCP 服务层
定位:内容文案生成引擎,提供AI内容创作能力
- ✍️ 内容生成:基于主题生成小红书笔记、标题、描述等内容
- 🎯 多类型支持:支持笔记、标题、描述等多种内容类型
- 🚀 FastMCP框架:使用 FastMCP 快速构建 MCP 服务
- 🔌 MCP协议实现:完整支持 Model Context Protocol 规范
- 🎨 智能创作:AI驱动的智能内容创作
适用场景:需要AI生成小红书文案和内容的场景
3️⃣ xhs-browser-automation-mcp - 小红书浏览器自动化 MCP 服务层
定位:平台操作引擎,提供小红书平台的具体操作能力
- 🎯 MCP协议实现:完整实现 Model Context Protocol 规范
- 🚀 高性能:基于 Playwright 的异步浏览器自动化
- 📝 内容发布:支持图文、视频内容发布
- 🔍 内容管理:搜索、获取、互动等完整功能
- 🔐 账户管理:登录、会话保持、自动重连
适用场景:需要直接操作小红书平台的场景
4️⃣ xhs-image-mcp - 图像生成 MCP 服务层
定位:AI图像生成引擎,提供高质量图像创作能力
- 🎨 图像生成:基于提示词生成高质量图像(支持通义万相)
- 🚀 FastMCP框架:使用 FastMCP 快速构建 MCP 服务
- 🔌 MCP协议实现:完整支持 Model Context Protocol 规范
- 🛠️ Skills 技能管理系统:采用
src/image_video_mcp/skills/架构,通过 Markdown 文件组织和管理提示词技能,支持动态加载、参数格式化,实现提示词的模块化和可复用化 - 📝 Prompt模板:提供5个预定义的Prompt模板
- 📦 Resource资源:提供6个预定义的Resource资源(风格预设、配置模板等)
- 🎯 Resource Template:提供8个预定义的Resource Template模板,支持动态参数访问
- ⚙️ 灵活配置:支持自定义尺寸、种子、负面提示词等参数
适用场景:需要AI生成图像内容的场景
5️⃣ xhs-video-mcp - 视频生成 MCP 服务层
定位:视频生成引擎,借鉴 MoneyPrinterTurbo 的视频生产逻辑
- 🎬 自动生成视频脚本:使用 LLM 生成视频脚本
- 🔍 自动生成搜索关键词:智能生成视频素材搜索关键词
- 🗣️ 文本转语音(TTS):支持 edge-tts,多种语音选择
- 📝 自动生成字幕:自动为视频添加字幕
- 📥 素材下载:从 Pexels/Pixabay 下载视频素材
- ✂️ 视频合成:拼接、添加字幕、背景音乐、转场效果
- 📱 多尺寸支持:支持竖屏(9:16)和横屏(16:9)
- ⚡ GPU加速:支持NVENC硬件编码加速
Установка
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →Конфигурация
{
"mcpServers": {
"xhs-image-mcp": {
"url": "http://localhost:8003",
"description": "图像生成 MCP 服务"
},
"xhs-video-mcp": {
"url": "http://localhost:8005",
"description": "视频生成 MCP 服务"
},
"xhs-content-generator-mcp": {
"url": "http://localhost:8001",
"description": "小红书内容生成 MCP 服务"
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"xhs-browser-automation-mcp": {
"url": "http://localhost:8000",
"description": "小红书浏览器自动化 MCP 服务"
},
"xhs-data-collector-mcp": {
"url": "http://localhost:8006",
"description": "数据收集 MCP 服务"
}
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