About Xhs Content Agent
Xhs Content Agent is an MCP server in the Agents category: 这是我开发的一个基于大模型的小红书内容运营智能 Agent 系统。 该系统可以实现从数据采集到内容生成，再到自动发布的完整流程，主要功能包括： 使用 Playwright 爬取小红书热门内容 分析爆款规律（关键词、标签、标题结构） 基于分析结果自动生成选题 使用大模型生成完整文案（标题、正文、标签、互动语） 调用图像模型生成配图 支持通过 API 或 MCP 一键发布内容 技术栈包括： FastAPI、LangChain、OpenAI（GPT + 图像模型）、Playwright、Pydantic 等。 该项目的核心思路是将数据分析与大模型生成结合，实现内容生产的自动化与智能化。 适用于： 内容运营、自媒体自动化、AI Agent 应用开发等场景。.
Install
git clone https://github.com/hl897tech/xhs_content_agentThis server has no ConduID identity, so agent calls to it are not receipted. Pin the version you install and review the source before granting it credentials.
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XHS Content Agent — 小红书 AI 内容助手
基于 FastAPI + LangChain + OpenAI 构建的小红书内容挖掘与自动生成系统。支持从爬取竞品数据、分析爆款规律、AI 生成文案与配图，到一键发布至小红书的完整闭环。
功能概览
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 数据采集 | 通过 Playwright 爬取小红书搜索结果，支持按关键词、评论数、点赞数、收藏数过滤，自动跳过视频与广告 |
| 数据分析 | 提取高频关键词、热门标签、标题规律与用户洞察，输出结构化分析报告 |
| 话题生成 | 基于分析结果，调用 LLM 生成若干高质量选题建议（含标题与理由） |
| 内容生成 | 针对每个选题生成多条完整文案：正文、标题、话题标签、互动引导语、图片建议、内容类型 |
| 图片生成 | 调用 OpenAI gpt-image-1 生成符合小红书风格的配图，保存至本地 |
| 内容发布 | 支持 MCP 协议（推荐）或 REST API 两种模式发布至小红书 |
| 飞书同步 | 将爬取数据与 AI 生成内容分别同步至飞书多维表格，便于团队协作与审核 |
| MCP Server | 将完整流水线封装为 MCP 工具，可在 Claude Desktop / Cursor 等 AI 工具中直接调用 |
| Web UI | 内置静态前端，提供爬取、生成、发布的图形化操作界面 |
快速开始
1. 安装依赖
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
2. 配置环境变量
复制 .env 文件并填写必要字段：
# OpenAI
OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini
OPENAI_BASE_URL= # 可选，代理地址
# 图片生成
IMAGE_MODEL=gpt-image-1
# 飞书多维表格（可选）
FEISHU_APP_ID=
FEISHU_APP_SECRET=
FEISHU_APP_TOKEN=
FEISHU_TABLE_ID= # 爬虫数据表
FEISHU_PUBLISH_TABLE_ID= # AI 生成笔记表
# 小红书 MCP 服务（本地）
XHS_MCP_URL=http://localhost:18060
XHS_MCP_ENDPOINT=http://localhost:18060/mcp
3. 启动服务
uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
浏览器访问 http://127.0.0.1:8000 进入 Web UI。
FastAPI 交互文档：http://127.0.0.1:8000/docs
主要 API
| 路由 | 说明 |
|---|---|
POST /analysis/analyze |
分析笔记列表，返回关键词、标签、标题规律、洞察点 |
POST /topics/generate |
根据分析结果生成话题建议 |
POST /content/generate |
根据选题生成图文文案 |
POST /agent/run |
一键运行完整内容生成流水线（分析 → 话题 → 文案） |
POST /crawl/search |
按关键词爬取小红书图文笔记 |
POST /publish/prepare |
组装发布 Payload（REST / MCP 格式） |
POST /publish/send |
发布至小红书 |
POST /feishu/sync |
将生成内容同步至飞书 |
POST /feishu/sync-crawled |
将爬取数据同步至飞书 |
GET /health |
健康检查 |
MCP Server 使用
将本项目封装为 MCP Server，可在支持 MCP 协议的 AI 工具（Claude Desktop、Cursor 等）中注册使用。
python mcp_server.py
提供以下 MCP 工具：
| 工具 | 说明 |
|---|---|
run_content_pipeline |
完整运行内容生成流水线 |
generate_xhs_images |
根据文案生成配图 |
publish_to_xhs |
生成配图并一键发布至小红书 |
check_xhs_login |
检查小红书登录状态 |
项目结构
xhs_content_agent/
├── app/
│ ├── api/ # FastAPI 路由层
│ ├── core/ # 配置（Settings）
│ ├── models/ # Pydantic 数据模型
│ ├── prompts/ # LLM Prompt 模板
│ └── services/ # 业务逻辑层
│ ├── agent_service.py # 主流水线编排
│ ├── analysis_service.py # 笔记数据分析
│ ├── topic_service.py # 话题生成
│ ├── content_service.py # 文案生成
│ ├── image_service.py # 图片生成
│ ├── publish_service.py # 小红书发布
│ ├── feishu_service.py # 飞书同步
│ ├── local_site_crawler_service.py # 小红书爬虫
│ └── mcp_client_service.py # MCP 客户端
├── static/ # Web 前端页面
├── data/
│ ├── raw/ # 爬取数据 / 样本数据
│ └── output/images/ # 生成的图片
├── mcp_server.py # MCP Server 入口
├── requirements.txt
└── .env # 环境变量配置
技术栈
- 后端框架：FastAPI + Uvicorn
- LLM 调用：LangChain + LangChain-OpenAI（GPT-4o-mini）
- 图片生成：OpenAI gpt-image-1
- 爬虫：Playwright（Chromium）
- MCP 协议：
mcpSDK（FastMCP） - 飞书 API：飞书多维表格 Open API
- 中文处理：jieba 分词
- 数据验证：Pydantic v2
注意事项
- 爬取功能需要提前完成小红书登录并将 Cookies 保存至
data/raw/xhs_cookies.json。 - 发布功能依赖本地运行的小红书 MCP 服务（默认端口
18060），需完成扫码登录。 - 图片生成需要 OpenAI API Key 且该 Key 有
gpt-image-1的访问权限。 - 飞书同步为可选功能，未配置时相关接口会返回提示信息而不会报错。
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