xpzouying/xiaohongshu-mcp
MCP for xiaohongshu.com
xiaohongshu‑mcp
무엇인가요 – Xiaohongshu(소홍서) 소셜미디어 플랫폼을 Model Context Protocol(MCP) 서버로 노출하는 자체 호스팅 서비스입니다. 서버를 실행하면 AI 어시스턴트(Claude Code, Cursor, VS Code, Open Code, Cline 등)가 로그인, 게시물 작성, 검색, 좋아요/즐겨찾기, 댓글 달기, 사용자 또는 게시물 세부 정보 조회와 같은 Xiaohongshu 기능을 호출할 수 있습니다.
주요 기능
- 로그인 관리 – QR코드 로그인, 쿠키 처리, 상태 확인, 쿠키 재설정.
- 콘텐츠 게시 – 이미지-텍스트 노트(제목, 본문, 이미지) 또는 동영상 노트(제목, 본문, 로컬 동영상) 게시. 태그, 스케줄링, 공개 범위, 제품 링크 지원.
- 피드 작업 – 홈 추천 목록 가져오기, 키워드로 검색 및 필터 적용, 전체 게시물 세부 정보(댓글 및 상호작용 통계 포함) 조회, 좋아요/좋아요 취소, 즐겨찾기/즐겨찾기 취소.
- 소셜 상호작용 – 댓글 작성, 특정 댓글에 답글 달기, 사용자 프로필 및 게시물 조회.
- MCP 통합 – 모든 기능이 표준 MCP 도구(
check_login_status,publish_content,search_feeds, …)로 노출되어, 어떤 MCP 호환 클라이언트라도 호출 가능.
실행 방법
- 사전 빌드된 바이너리 – Releases 페이지에서 macOS Apple Silicon, Windows x64, Linux x64용 적절한 실행 파일을 다운로드.
xiaohongshu-login-*바이너리를 한 번 실행하여 로그인한 후,xiaohongshu-mcp-*를 시작합니다. - Docker –
xpzouying/xiaohongshu-mcp이미지를 다운로드하고 제공된docker-compose.yml로 실행. 컨테이너는 헤드리스 Chromium 브라우저를 자동 설치하며,./data는 쿠키용,./images는 업로드 미디어용으로 마운트하고 포트 18060을 노출합니다. - 소스에서 빌드 – Go 1.20+ 필요.
GOPROXY설정(예:https://goproxy.cn) 후go build ./...실행.
일반적인 사용 흐름
# 1. 로그인 (세션당 한 번)
./xiaohongshu-login-darwin-arm64 # Windows/Linux 바이너리도 가능
# 2. MCP 서버 시작 (기본 헤드리스 모드)
./xiaohongshu-mcp-darwin-arm64
# → http://localhost:18060/mcp에서 리스닝
# 3. MCP 인스펙터로 확인
npx @modelcontextprotocol/inspector
# → 위 URL에 연결하고 사용 가능한 도구 목록 확인
AI 클라이언트 연결 – 클라이언트의 MCP 설정에 서버 URL(http://localhost:18060/mcp)을 추가합니다. 예시는 다음과 같습니다:
- Claude Code CLI (
claude mcp add …) - Open Code CLI (인터랙티브
opencode mcp add) - Cursor (
.cursor/mcp.json) - VS Code (
.vscode/mcp.json) - Google Gemini CLI, Cline, 및 임의의 일반 HTTP-MCP 클라이언트.
보안 및 선택적 인증
- 기본적으로 로컬호스트에서 열려 있습니다. 본격적인 사용 시
AUTH_TOKEN(또는-token플래그)를 설정하고 클라이언트가Authorization: Bearer <token>을 전송하도록 합니다. - 외부 라우팅이 필요한 환경을 위해
XHS_PROXY(HTTP/HTTPS/SOCKS5)를 통한 프록시 지원.
커뮤니티 및 지원
- 29명의 기여자 (All‑Contributors 배지).
- Docker 다운로드 통계, 스타 기록 차트, 전용 기부 페이지 (모든 수익은 자선 단체에 기부).
- 풍부한 문제 해결 가이드 (Issue #56) 및 비기술자용 별도 브라우저 확장 버전 (
xpzouying/x-mcp).
누가 사용할 수 있나요
- Xiaohongshu 콘텐츠를 읽거나 게시할 수 있는 AI 에이전트를 개발하는 개발자.
- 프롬프트를 통해 게시, 댓글, 데이터 수집을 자동화하고 싶은 콘텐츠 크리에이터.
- 소셜미디어 기반 LLM 워크플로우를 실험하는 연구자.
위 모든 세부 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져왔으며, 추가 기능은 추정되지 않았습니다.
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