docs: update all remaining files for v1.4.0 upstream migrations
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Pnant
+1
-1
@@ -3,7 +3,7 @@
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AgentReach — installer, doctor, and configuration tool.
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Agent Reach helps AI agents install and configure upstream platform tools
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(bird CLI, yt-dlp, mcporter, gh CLI, etc.). After installation, agents
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(twitter-cli, yt-dlp, mcporter, gh CLI, etc.). After installation, agents
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call the upstream tools directly — no wrapper layer needed.
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Usage:
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@@ -4,42 +4,51 @@
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Reddit 封锁了几乎所有非浏览器的直接访问（包括数据中心和 ISP 代理 IP），JSON API 返回 403。
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Agent Reach 通过 **Exa** 实现 Reddit 的搜索和阅读功能：
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- **搜索**：`web_search_exa` + `includeDomains: ["reddit.com"]`
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- **阅读完整帖子+评论**：`crawling_exa` 读取 Reddit URL 的缓存内容
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Agent Reach 通过 **rdt-cli** 实现 Reddit 的搜索和阅读功能：
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- **搜索**：`rdt search "关键词"`
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- **阅读完整帖子+评论**：`rdt read POST_ID`
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免费，无需代理，无需 API Key。
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免费，无需代理，无需 API Key，无需登录。
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## Agent 可自动完成的步骤
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1. 检查 Exa 是否可用：
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1. 检查 rdt-cli 是否可用：
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```bash
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agent-reach doctor | grep -E "Reddit|Exa"
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which rdt && echo "installed" || echo "not installed"
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```
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2. 如果 Exa 未安装，自动安装：
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2. 如果未安装，自动安装：
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```bash
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npm install -g mcporter
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mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp
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pipx install rdt-cli
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```
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或一键安装：
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```bash
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agent-reach install --env=auto
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agent-reach install --env=auto --channels=reddit
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```
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## 使用示例
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搜索 Reddit 内容：
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```bash
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mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "python best practices", numResults: 5, includeDomains: ["reddit.com"])'
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rdt search "python best practices" -n 5
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```
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阅读完整帖子和评论：
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```bash
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mcporter call 'exa.crawling_exa(urls: ["https://www.reddit.com/r/python/comments/xxx/"], maxCharacters: 10000)'
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rdt read POST_ID
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```
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## 需要用户手动做的步骤
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无。Exa 通过 `agent-reach install --env=auto` 自动配置。
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无。rdt-cli 通过 `agent-reach install --env=auto` 自动安装。
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## Fallback：Exa 搜索
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如果你已经配置了 Exa（通过 mcporter），也可以通过 Exa 搜索 Reddit 内容：
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```bash
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mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "python best practices", numResults: 5, includeDomains: ["reddit.com"])'
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```
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rdt-cli 是当前推荐方案，无需额外配置即可使用。
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@@ -1,35 +1,34 @@
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# Twitter 高级功能配置指南（bird CLI）
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# Twitter 高级功能配置指南（twitter-cli）
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Twitter 基础阅读通过 Jina Reader 免费可用，无需配置。
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高级功能需要 bird CLI（@steipete/bird）：
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高级功能需要 twitter-cli（@public-clis/twitter-cli）：
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- 搜索推文（`bird search`）
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- 读取完整推文和对话链（`bird read`、`bird thread`）
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- 用户时间线（`bird user-tweets`）
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||||
- 搜索推文（`twitter search`）
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||||
- 读取完整推文和对话链（`twitter tweet`、`twitter thread`）
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||||
- 用户时间线（`twitter timeline`）
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||||
- 长文阅读（`twitter article`）
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bird 是免费开源工具（npm 包 @steipete/bird），但需要你的 Twitter 账号 cookie。
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||||
twitter-cli 是免费开源工具（pipx 安装），但需要你的 Twitter 账号 cookie。
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## 快速配置
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1. 检查 bird 是否安装：
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1. 检查 twitter-cli 是否安装：
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```bash
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which bird && echo "installed" || echo "not installed"
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which twitter && echo "installed" || echo "not installed"
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```
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2. 安装 bird：
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2. 安装 twitter-cli：
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```bash
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npm install -g @steipete/bird
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||||
pipx install twitter-cli
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```
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> 备选包：`npm install -g @connormartin/bird`
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3. 测试是否配置好：
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```bash
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AUTH_TOKEN="xxx" CT0="yyy" bird search "test" -n 1
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||||
twitter search "test" -n 1
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```
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## 获取 Cookie（Cookie-Editor 方式，推荐）
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@@ -49,7 +48,7 @@ agent-reach configure twitter-cookies "粘贴的 cookie JSON"
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如果你已经知道 `auth_token` 和 `ct0`：
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1. 安装 bird（如果没装）：`npm install -g @steipete/bird`
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1. 安装 twitter-cli（如果没装）：`pipx install twitter-cli`
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2. 设置环境变量：
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@@ -61,21 +60,25 @@ export CT0="你的ct0"
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3. 测试：
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```bash
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||||
bird search "test" -n 1
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||||
twitter search "test" -n 1
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```
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## 代理配置
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> bird CLI 支持通过环境变量设置代理：
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> twitter-cli 支持通过环境变量设置代理：
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```bash
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||||
export HTTP_PROXY="http://user:pass@host:port"
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||||
export HTTPS_PROXY="http://user:pass@host:port"
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||||
bird search "test" -n 1
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||||
twitter search "test" -n 1
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```
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也可以使用全局代理工具：
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```bash
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||||
proxychains bird search "test" -n 1
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||||
proxychains twitter search "test" -n 1
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```
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## Fallback：bird CLI
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如果你已经安装了 [bird CLI](https://www.npmjs.com/package/@steipete/bird)（`npm install -g @steipete/bird`），它也能正常工作。Agent Reach 会自动检测并使用已安装的 bird。两者功能类似，twitter-cli 是当前推荐方案。
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@@ -1,51 +1,36 @@
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# 小红书配置指南
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## 功能说明
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读取和搜索小红书笔记。通过 [xiaohongshu-mcp](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp) 实现（⭐9K+，Go 语言，内置 Chrome 浏览器）。
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||||
读取和搜索小红书笔记。通过 [xhs-cli](https://github.com/jackwener/xiaohongshu-cli)（⭐1.5K，pipx 一行安装）实现。
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## 前置条件
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- Docker（用来运行 xiaohongshu-mcp 服务）
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- mcporter CLI（MCP 协议桥接工具）
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- Python 3.10+（pipx 安装）
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||||
- 浏览器已登录 xiaohongshu.com（用于导出 Cookie）
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## Agent 可自动完成的步骤
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### 1. 安装 mcporter
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### 1. 安装 xhs-cli
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```bash
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||||
npm install -g mcporter
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||||
pipx install xiaohongshu-cli
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```
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||||
### 2. 启动 xiaohongshu-mcp 服务
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||||
### 2. 登录（从浏览器提取 Cookie）
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```bash
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||||
docker run -d \
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||||
--name xiaohongshu-mcp \
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||||
-p 18060:18060 \
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||||
xpzouying/xiaohongshu-mcp
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||||
xhs login
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||||
```
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||||
> 如需代理（服务器部署推荐）：
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> ```bash
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||||
> docker run -d \
|
||||
> --name xiaohongshu-mcp \
|
||||
> -p 18060:18060 \
|
||||
> -e XHS_PROXY=http://user:pass@ip:port \
|
||||
> xpzouying/xiaohongshu-mcp
|
||||
> ```
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||||
> 这会自动从浏览器提取 Cookie。如果自动提取失败，可以手动导入（见下方）。
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||||
### 3. 注册到 mcporter
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```bash
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||||
mcporter config add xiaohongshu http://localhost:18060/mcp
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||||
```
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||||
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||||
### 4. 验证
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||||
### 3. 验证
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||||
```bash
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||||
agent-reach doctor
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||||
```
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||||
应该看到小红书显示为 ✅ 或 ⚠️（MCP 已连接但未登录）。
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||||
应该看到小红书显示为 ✅。
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## 需要用户手动做的步骤
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如果 doctor 显示"MCP 已连接但未登录"，需要导入 cookies：
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如果 `xhs login` 自动提取失败，需要手动导入 cookies：
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||||
> **推荐方式：Cookie-Editor 浏览器导出（最可靠）**
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>
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@@ -54,43 +39,47 @@ agent-reach doctor
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||||
> 3. 点击 Cookie-Editor 图标 → Export → Header String
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||||
> 4. 把导出的字符串发给 Agent，运行：`agent-reach configure xhs-cookies "导出的cookie字符串"`
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||||
>
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||||
> **注意**：`http://localhost:18060` 根路径可能返回 404，这是正常的——MCP 服务在 `/mcp` 路径。
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||||
> 不要依赖 QR 扫码登录，Docker 容器内的 QR 登录页面不一定可用，且 cookies 不会自动共享到 MCP 服务。
|
||||
> **注意**：不要依赖 QR 扫码登录，Cookie-Editor 导出方式最简单可靠。
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## 使用示例
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搜索笔记：
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```bash
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||||
xhs search "关键词"
|
||||
```
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阅读笔记详情：
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```bash
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xhs read NOTE_ID
|
||||
```
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查看评论：
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```bash
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||||
xhs comments NOTE_ID
|
||||
```
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## 常见问题
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**Q: Docker 容器重启后 cookie 丢了？**
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A: 挂载数据卷持久化：
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||||
**Q: Cookie 过期了？**
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||||
A: 重新运行 `xhs login` 或通过 Cookie-Editor 重新导出。
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||||
**Q: 小红书提示 IP 风险？**
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A: 推荐使用住宅代理：`export HTTP_PROXY="http://user:pass@ip:port"`。
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||||
**Q: xhs-cli 不支持我的系统？**
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||||
A: 确保 Python 3.10+ 和 pipx 已安装。运行 `pipx install xiaohongshu-cli` 即可。
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## 备选方案：Docker MCP
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如果你已经在使用 [xiaohongshu-mcp](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp) Docker 方案，它也能正常工作：
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```bash
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docker run -d \
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--name xiaohongshu-mcp \
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-p 18060:18060 \
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-v xhs-data:/app/data \
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||||
xpzouying/xiaohongshu-mcp
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||||
mcporter config add xiaohongshu http://localhost:18060/mcp
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```
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**Q: 服务器上小红书提示 IP 风险？**
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A: 加代理参数 `-e XHS_PROXY=http://user:pass@ip:port`，推荐住宅代理。
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**Q: Docker 镜像不支持 ARM64 / Apple Silicon？**
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A: 上游镜像暂无 ARM64 版本，两种解决办法：
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方法一：使用 Rosetta 模拟运行（推荐，最简单）
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```bash
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docker run -d \
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||||
--name xiaohongshu-mcp \
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||||
-p 18060:18060 \
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--platform linux/amd64 \
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||||
xpzouying/xiaohongshu-mcp
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||||
```
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||||
方法二：从源码编译原生 ARM64 版本
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```bash
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||||
git clone https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp
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cd xiaohongshu-mcp
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docker build -t xiaohongshu-mcp .
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docker run -d --name xiaohongshu-mcp -p 18060:18060 xiaohongshu-mcp
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```
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**Q: 我不想用 Docker？**
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A: 可以从源码编译：https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp
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xhs-cli 是当前推荐方案，不需要 Docker，安装更简单。
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@@ -5,7 +5,7 @@ Agent Reach MCP Server — expose doctor/status as MCP tool.
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Run: python -m agent_reach.integrations.mcp_server
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Agent Reach is an installer + doctor tool. For actual reading/searching,
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agents should call upstream tools directly (bird, yt-dlp, mcporter, etc.).
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agents should call upstream tools directly (twitter-cli, yt-dlp, mcporter, etc.).
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"""
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import asyncio
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Reference in New Issue
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