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GitHub요약2026. 06. 15. 09:59

luyike221/xiaohongshu-mcp-python

요약

Xiaohongshu, Douyin 등 소셜 미디어 운영을 자동화하는 AI 에이전트 솔루션입니다. 콘텐츠 생성, 이미지/비디오 제작, 플랫폼 조작 및 지능형 스케줄링을 포함한 6개의 모듈형 프로젝트로 구성되어 있습니다.

핵심 포인트

  • MCP(Model Context Protocol)를 활용한 모듈형 AI 에이전트 설계
  • 콘텐츠 생성부터 플랫폼 게시까지 전 과정 자동화 구현
  • 이벤트 기반 및 데이터 기반의 자율 운영 시스템 제공
  • FastAPI 및 FastMCP 프레임워크를 통한 확장성 확보

이것은 콘텐츠 생성, 이미지 및 비디오 제작, 플랫폼 조작부터 AI 지능형 스케줄링에 이르기까지 전체 링크 자동화를 구현하는 6개의 강력한 프로젝트로 구성된 완전한 AI 소셜 미디어 운영 솔루션입니다.

🤖 AI 자율 운영: AI 모델이 인적 개입 없이 운영 작업을 스스로 결정하고 실행합니다. 🔄 이벤트 기반 (Event-driven): 사용자 요청, 플랫폼 알림, 예약 작업 등 다양한 이벤트에 지능적으로 대응합니다. 📊 데이터 기반 (Data-driven): 데이터 분석을 바탕으로 콘텐츠 전략과 게시 시점을 자동으로 최적화합니다. 🔌 모듈형 설계 (Modular design): 콘텐츠 생성, 플랫폼 조작, AI 스케줄링의 3계층 구조로 유연하게 확장 가능합니다. 🎨 콘텐츠 제작: AI가 이미지와 비디오를 자동으로 생성하며, 전체 콘텐츠 제작 프로세스를 지원합니다. 📱 다중 플랫폼 지원: Xiaohongshu(小红书), Douyin(抖音), Kuaishou(快手) 등의 플랫폼을 지원합니다 (점진적 확장 예정). 🛠️ Skills 기술 관리 시스템: xhs-image-mcp/src/image_video_mcp/skills/ 기술 관리 아키텍처를 채택하여, Markdown 파일을 통해 프롬프트 (Prompt) 기술을 조직하고 관리하며, 동적 로딩 및 파라미터 포맷팅을 지원하여 프롬프트의 모듈화와 재사용성을 실현합니다.

[새 대화] 메시지를 입력하세요: 싱글 프로그래머가 부유한 여성(富婆)을 찾는 법에 대한 Xiaohongshu 게시물을 작성해줘, 이미지 9장 포함, 핵심 이미지 중 하나는 드라마 '광표(狂飙)'의 주인공 진서정(陈舒婷)과 유사한 느낌으로
📤 전송 중...
📥 최종 생성된 Xiaohongshu 콘텐츠

최종 게시된 Xiaohongshu 콘텐츠:

본 저장소는 독립적이면서도 협업하는 6개의 프로젝트를 포함합니다:

포지셔닝: 상위 지능형 스케줄링 시스템, AI가 운영 작업을 스스로 결정하고 실행

  • 🤖 AI 자율 구동: AI 모델이 운영 목표를 분석하고 계획을 자동 생성 및 실행 - 🔄 이벤트 응답: 사용자 요청, 플랫폼 알림, 예약 작업 등 다양한 이벤트 지원 - 📊 전략 최적화: 데이터 분석을 기반으로 콘텐츠 전략 자동 조정 - 🎨 콘텐츠 제작: AI가 콘텐츠 제작 계획을 생성하고 하위 서비스를 호출하여 실행 - 📈 데이터 분석: 콘텐츠 성과 분석, 트렌드 식별, 핫이슈 추적 - 🌐 HTTP API 서비스: FastAPI 인터페이스를 제공하여 HTTP 호출 지원 - 💬 대화형 채팅: 명령줄 채팅 클라이언트를 제공하여 빠른 체험 지원

핵심 파일:

  • run.py: FastAPI 서버를 실행하여 HTTP API 인터페이스 제공 (기본 포트 8012)
  • chat.py: 명령줄을 통해 AI Agent와 대화하는 대화형 채팅 클라이언트

적용 시나리오: AI 지능형 운영 및 자동화 스케줄링이 필요한 시나리오

포지셔닝: 콘텐츠 카피 생성 엔진, AI 콘텐츠 제작 능력 제공

  • ✍️ 콘텐츠 생성: 주제를 기반으로 Xiaohongshu 노트, 제목, 설명 등의 콘텐츠 생성 - 🎯 다중 유형 지원: 노트, 제목, 설명 등 다양한 콘텐츠 유형 지원 - 🚀 FastMCP 프레임워크: FastMCP를 사용하여 MCP 서비스를 빠르게 구축 - 🔌 MCP 프로토콜 구현: Model Context Protocol 규격을 완벽하게 지원 - 🎨 지능형 제작: AI 기반의 지능형 콘텐츠 제작

적용 시나리오: AI를 통한 Xiaohongshu 카피 및 콘텐츠 생성이 필요한 시나리오

포지셔닝: 플랫폼 조작 엔진, Xiaohongshu 플랫폼의 구체적인 조작 능력 제공

  • 🎯 MCP 프로토콜 구현: Model Context Protocol 규격을 완벽하게 구현 - 🚀 고성능: Playwright 기반의 비동기 브라우저 자동화 - 📝 콘텐츠 게시: 이미지/텍스트 및 비디오 콘텐츠 게시 지원 - 🔍 콘텐츠 관리: 검색, 획득, 상호작용 등 완전한 기능 - 🔐 계정 관리: 로그인, 세션 유지, 자동 재연결

적용 시나리오: Xiaohongshu 플랫폼을 직접 조작해야 하는 시나리오

포지셔닝: AI 이미지 생성 엔진, 고품질 이미지 제작 능력 제공

  • 🎨 이미지 생성: 프롬프트(Prompt)를 기반으로 고품질 이미지 생성 (Tongyi Wanxiang 지원) - 🚀 FastMCP 프레임워크: FastMCP를 사용하여 MCP 서비스를 빠르게 구축 - 🔌 MCP 프로토콜 구현: Model Context Protocol 규격을 완벽하게 지원 - 🛠️ Skills 기술 관리 시스템: src/image_video_mcp/skills/ 아키텍처를 채택하여, Markdown 파일을 통해 프롬프트 기술을 조직하고 관리하며, 동적 로딩 및 파라미터 포맷팅을 지원하여 프롬프트의 모듈화와 재사용성을 실현합니다 - 📝 Prompt 템플릿: 5개의 사전 정의된 Prompt 템플릿 제공 - 📦 Resource 리소스: 6개의 사전 정의된 Resource 리소스(스타일 프리셋, 설정 템플릿 등) 제공 - 🎯 Resource Template: 동적 파라미터 접근을 지원하는 8개의 사전 정의된 Resource Template 템플릿 제공 - ⚙️ 유연한 설정: 사용자 정의 크기, 시드(Seed), 부정 프롬프트(Negative Prompt) 등의 파라미터 지원

적용 시나리오: AI 이미지 콘텐츠 생성이 필요한 시나리오

포지셔닝: 비디오 생성 엔진, MoneyPrinterTurbo의 비디오 생산 로직을 차용

  • 🎬
    자동 비디오 스크립트 생성 (Automatic Video Script Generation): LLM을 사용하여 비디오 스크립트 생성 - 🔍
    자동 검색 키워드 생성 (Automatic Search Keyword Generation): 비디오 소재 검색을 위한 키워드 지능형 생성 - 🗣️
    텍스트 음성 변환 (TTS, Text-to-Speech): edge-tts 지원, 다양한 음성 선택 가능 - 📝
    자동 자막 생성 (Automatic Subtitle Generation): 비디오에 자막 자동 추가 - 📥
    소재 다운로드 (Asset Download): Pexels/Pixabay에서 비디오 소재 다운로드 - ✂️
    비디오 합성 (Video Composition): 컷 편집, 자막 추가, 배경 음악, 전환 효과 적용 - 📱
    다양한 화면 비율 지원 (Multi-size Support): 세로형 (9:16) 및 가로형 (16:9) 지원 - ⚡
    GPU 가속 (GPU Acceleration): NVENC 하드웨어 인코딩 가속 지원

적용 시나리오: AI를 이용한 편집 스타일의 비디오 생성이 필요한 시나리오

포지셔닝: 데이터 수집 및 분석 엔진

  • 📊
    데이터 수집 (Data Collection): 플랫폼 데이터를 수집하여 운영 분석 지원 - 🔍
    데이터 분석 (Data Analysis): 콘텐츠 성과 분석, 트렌드 식별 - 📈
    데이터 시각화 (Data Visualization): 데이터 통계 및 시각화 기능 제공

적용 시나리오: 데이터 수집 및 분석이 필요한 시나리오

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Social Scheduler (지능형 스케줄링 레이어) │
│ - AI 의사결정 엔진 │
...

자율 의사결정 (Autonomous Decision-making): AI가 운영 목표를 분석하여 콘텐츠 제작 계획을 자동으로 생성
지능형 스케줄링 (Intelligent Scheduling): 데이터 성과에 따라 게시 전략 및 시점을 자동으로 조정
이벤트 대응 (Event Response): 플랫폼 알림, 사용자 요청, 예약된 작업에 실시간 대응
전략 최적화 (Strategy Optimization): 과거 데이터를 기반으로 운영 전략을 지속적으로 최적화

이미지 생성 (Image Generation): 프롬프트(Prompt)를 기반으로 고품질 이미지 AI 생성
비디오 생성 (Video Generation): 프롬프트(Prompt)를 기반으로 비디오 콘텐츠 AI 생성
카피라이팅 생성 (Copywriting Generation): AI가 샤오홍슈(Xiaohongshu) 노트, 제목, 설명 등을 생성
파라미터 커스텀 (Parameter Customization): 사용자 정의 크기, 시드(Seed), 부정 프롬프트(Negative Prompt) 등 지원
일괄 생성 (Batch Generation): 일괄 생성 및 비동기 처리 지원

이미지/텍스트 게시 (Image/Text Posting): 다중 이미지, 태그, 제목 및 설명 지원
비디오 게시 (Video Posting): 비디오 업로드 및 처리 완료 자동 대기 지원
일괄 작업 (Batch Operations): 일괄 게시 및 예약 게시 지원
콘텐츠 관리 (Content Management): 콘텐츠 검색, 획득, 편집

성과 분석 (Performance Analysis): 조회수, 좋아요, 댓글, 공유 등 데이터 통계
트렌드 식별 (Trend Identification): 콘텐츠 트렌드 분석 및 핫이슈 식별
사용자 인사이트 (User Insights): 팔로워 증가, 참여율 등 사용자 데이터
전략 제안 (Strategy Suggestions): 데이터를 기반으로 최적화 제안 자동 생성

콘텐츠 검색 (Content Search): 키워드로 샤오홍슈 콘텐츠 검색
추천 획득 (Recommendation Retrieval): 홈 화면 추천 목록 획득
상세 분석 (Detail Analysis): 게시물 상세 정보 및 상호작용 데이터 획득
사용자 관리 (User Management): 사용자 프로필 정보 획득

  • Python >= 3.11

  • uv 패키지 관리자

  • 지원 운영체제: Linux, macOS, Windows

프로젝트 클론 (Clone Project)
git clone git@github.com:luyike221/xiaohongshu-mcp-python.git cd xiaohongshu-mcp-python

uv 패키지 관리자 설치 (Install uv Package Manager)

macOS/Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

프로젝트 의존성 설치 (Install Project Dependencies)
이미지 생성 MCP 서비스 설치:
cd xhs-image-mcp uv sync

비디오 생성 MCP 서비스 설치:
cd xhs-video-mcp uv sync

샤오홍슈 콘텐츠 생성 MCP 서비스 설치:
cd xhs-content-generator-mcp uv sync

샤오홍슈 브라우저 자동화 MCP 서비스 설치:
cd xhs-browser-automation-mcp uv sync uv run playwright install chromium

데이터 수집 MCP 서비스 설치:
cd xhs-data-collector-mcp uv sync

AI 스케줄링 시스템 설치:
cd ai_social_scheduler uv sync

xhs-image-mcp 디렉토리에 .env 파일 생성:

# 서버 설정
MCP_HOST=127.0.0.1
MCP_PORT=8003
...

xhs-video-mcp 디렉토리에 .env 파일 생성:

# LLM 설정
LLM_PROVIDER=openai # 또는 moonshot, deepseek
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
...

xhs-content-generator-mcp 디렉토리에 .env 파일 생성 (선택 사항):

# 서버 설정
MCP_HOST=0.0.0.0
MCP_PORT=8001

xhs-browser-automation-mcp 디렉토리에 .env 파일을 생성합니다:

# 환경 모드: development 또는 production
ENV=development
# 서버 설정
...

ai_social_scheduler 디렉토리에 설정 파일을 생성합니다:

cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# config/config.yaml을 편집하여 실제 설정을 입력하세요

cd xhs-image-mcp
uv run python -m image_video_mcp.main

서비스가 http://localhost:8003에서 시작됩니다.

cd xhs-video-mcp
# 시작 스크립트 사용 (권장)
./start.sh
...

서비스가 http://localhost:8005에서 시작됩니다 (기본 포트).

cd xhs-content-generator-mcp
uv run python -m xhs_content_generator_mcp.main

서비스가 http://localhost:8001에서 시작됩니다 (기본 포트 8000, 파라미터를 통해 지정 가능).

cd xhs-browser-automation-mcp
uv run python -m xiaohongshu_mcp_python.main

서비스가 http://localhost:8000에서 시작됩니다.

방법 1: HTTP API 서비스 시작 (권장)

run.py를 사용하여 HTTP 인터페이스를 제공하는 FastAPI 서버를 시작합니다:

cd ai_social_scheduler
uv run python run.py

서비스가 http://0.0.0.0:8012에서 시작되며, 다음 인터페이스를 제공합니다:

POST /api/v1/chat

  • 채팅 인터페이스, 메시지를 전송하여 AI 응답을 받습니다.

방법 2: 대화형 채팅 클라이언트 사용

chat.py를 사용하여 대화형 커맨드 라인 (CLI) 클라이언트를 시작합니다:

cd ai_social_scheduler
uv run python chat.py

시작 후 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 메시지를 직접 입력하여 AI Agent와 대화
  • quit 또는 exit를 입력하여 종료
  • reset을 입력하여 대화 스레드 초기화

방법 3: 메인 프로그램 직접 실행

cd ai_social_scheduler
uv run python main.py

샤오홍슈 (Xiaohongshu) 콘텐츠 생성이 필요한 경우, xhs-content-generator-mcp를 사용할 수 있습니다:

# MCP 클라이언트를 통해 호출
{
"tool": "generate_content",
...

샤오홍슈 플랫폼을 직접 조작하기만 하면 되는 경우, xhs-browser-automation-mcp를 사용할 수 있습니다:

# MCP 클라이언트를 통해 호출
{
"tool": "xiaohongshu_publish_content",
...

AI의 자율 운영이 필요한 경우, ai_social_scheduler를 사용할 수 있습니다:

방법 1: 대화형 채팅 클라이언트 사용 (가장 간단함)

cd ai_social_scheduler
uv run python chat.py

시작 후 AI와 직접 대화합니다:

[새 대화] 메시지를 입력하세요: 맛집에 관한 샤오홍슈 게시물을 써줘
📤 전송 중...
📥 AI 응답:
...

방법 2: HTTP API 호출을 통해 사용

  • API 서비스 시작:
cd ai_social_scheduler
uv run python run.py
  • HTTP 요청 전송:
curl -X POST http://localhost:8012/api/v1/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "맛집에 관한 샤오홍슈 게시물을 써줘"}'

AI 처리 프로세스:
"맛집에 관한 샤오홍슈 게시물을 써줘"라고 말하면, AI는 다음과 같이 동작합니다:

  • 맛집 주제 및 요구사항 분석
  • xhs-content-generator-mcp를 호출하여 콘텐츠 문구 생성
  • xhs-image-mcp 호출

이미지 생성 - 호출
xhs-browser-automation-mcp

콘텐츠 게시 - 게시 결과 모니터링

  • 데이터에 따라 후속 전략 조정

비디오 생성 프로세스:
비디오 생성이 필요할 때, AI는 다음과 같이 수행합니다:

  • xhs-video-mcp 호출
  • 비디오 스크립트 생성 - TTS (Text-to-Speech)를 사용하여 음성 생성
  • Pexels/Pixabay에서 비디오 소스 다운로드
  • 비디오 합성 (자막, 배경 음악, 전환 효과 추가)
  • 최종 비디오 파일 출력

모든 프로젝트는 완벽하게 통합되어 완전한 운영 폐쇄 루프 (Closed Loop)를 형성합니다:

AI 스케줄링 시스템이 이벤트(사용자 요청, 예약 작업 등)를 감지하면, AI 의사결정 엔진이 요구사항을 분석하여 실행 계획을 생성합니다. 콘텐츠 생성 서비스가 문구와 이미지를 생성하고, 태스크 스케줄러가 MCP 서비스를 호출하여 구체적인 작업을 실행합니다. 마지막으로 데이터 분석을 통해 결과를 수집하고 전략을 최적화합니다.

Python 3.11+: 주요 개발 언어
uv: 현대적인 Python 패키지 관리 도구
MCP (Model Context Protocol): 서비스 간 통신 표준
LangGraph: AI Agent 프레임워크
Playwright: 브라우저 자동화
FastAPI: Web 서비스 프레임워크

SQLite/PostgreSQL: 관계형 데이터 저장소
Redis: 캐시 및 태스크 큐
pgvector: 벡터 데이터베이스 (AI 기능용)

.
├── xhs-image-mcp/ # 이미지 생성 MCP 서비스
│ ├── src/
...

프로젝트 루트 디렉토리에 .cursor/mcp.json 생성:

{
"mcpServers": {
"xhs-image-mcp": {
...

설정 파일에 추가:

{
"mcpServers": {
"xhs-image-mcp": {
...

# 사용자 요청: "맛집에 관한 샤오홍슈 게시물을 써줘"
#
# AI 스케줄링 시스템 처리 프로세스:
...

# 예약 작업 설정: "매일 오후 3시에 콘텐츠 하나 게시"
#
# AI 스케줄링 시스템은 다음과 같이 동작합니다:
...

chat.py 사용

AI Agent와 대화하기:

$ cd ai_social_scheduler
$ uv run python chat.py
============================================================
...

run.py 사용

서비스를 시작한 후, HTTP 호출을 통해 사용할 수 있습니다:

# 서비스 시작
$ cd ai_social_scheduler
$ uv run python run.py
...

  • 동일한 계정으로 여러 브라우저에서 동시에 로그인하지 마세요.

  • 정기적으로 로그인 상태를 확인하고, Cookie 만료 시 즉시 처리하세요.

  • 자동화 작업을 위해 전용 샤오홍슈 계정을 사용하는 것을 권장합니다.

  • 샤오홍슈 플랫폼 규칙 및 관련 법규를 준수하세요.

  • 게시 빈도를 합리적으로 조절하여 플랫폼으로부터 제한을 받지 않도록 하세요.

  • 본 프로젝트는 학습 및 연구 목적으로만 사용됩니다.

본 도구 사용으로 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 사용자 본인에게 있습니다. 플랫폼 규칙을 준수하고 합리적으로 사용해 주세요.

Issue 및 Pull Request 제출을 환영합니다!

  • 본 프로젝트를 Fork 하세요.

  • 기능 브랜치 생성:
    git checkout -b feature/amazing-feature

  • 변경 사항 커밋:
    git commit -m 'Add amazing feature'

  • 브랜치 푸시:
    git push origin feature/amazing-feature

  • Pull Request 제출

본 프로젝트는 MIT 라이선스를 채택합니다.

  • Model Context Protocol - MCP 프로토콜 표준
  • Playwright - 브라우저 자동화 도구
  • uv - 현대적인 Python 패키지 관리 도구
  • LangGraph - AI Agent 프레임워크

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 GitHub AI Tools의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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