小红书文案生成器 (Langchain版本)

这个项目可以自动从机器之心官网获取热门文章，并使用AI模型生成小红书风格的文案。项目已重构为使用Langchain框架的智能agent架构，并支持使用uv管理Python环境。

功能特点

1. 从机器之心RSS源自动获取最新文章
2. 根据标题关键词和内容质量筛选热门文章
3. 调用AI模型生成小红书风格文案
4. 支持定时执行和立即执行两种模式
5. 生成的文案包含标题、正文和标签
6. 支持MCP (Model Context Protocol) 集成，提供标准化的工具接口

环境管理

本项目使用uv管理Python环境。uv是一个极快的Python包和项目管理器。

安装uv

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

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

# 或者使用pip安装
pip install uv

创建虚拟环境并安装依赖

# 使用uv创建虚拟环境并安装依赖
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装项目依赖
uv pip install -e .

安装Playwright浏览器驱动

playwright install chromium

MCP集成

本项目集成了MCP (Model Context Protocol)，提供标准化的工具接口，便于与其他AI系统集成。

MCP工具

1. get_current_time: 获取当前时间
2. format_article_info: 格式化文章信息用于小红书文案生成
3. save_xiaohongshu_copy: 保存生成的小红书文案到文件

启动MCP服务器模式

source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
python -m small_redbook.main --mcp

第三方MCP服务集成

项目支持通过标准MCP配置文件集成第三方MCP服务：

1. 编辑 mcp-config.json 文件定义服务器配置
2. 使用 mcp_server_manager 启动和管理服务器

示例配置：

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp-server"]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/filesystem-server"]
    }
  }
}

启动服务器：

from src.small_redbook.mcp import mcp_server_manager

# 启动Playwright MCP服务器
mcp_server_manager.start_server("playwright")

# 查看服务器状态
status = mcp_server_manager.get_server_status("playwright")
print(f"Playwright服务器状态: {status}")

MCP自动集成功能

项目支持自动集成配置的MCP服务：

1. 在 mcp-config.json 中定义MCP服务器
2. 在 src/small_redbook/mcp/auto_config.ini 中配置自动集成选项
3. 启动任务时自动启动配置的MCP服务器

示例自动配置：

[general]
# 是否启用MCP自动集成功能
enable_mcp_auto_integration = true

# 是否自动启动配置的MCP服务器
auto_start_servers = true

[mcp_servers]
# 配置需要自动启动的MCP服务器
playwright = true
filesystem = false

当启用自动集成功能后，系统会在任务启动时自动启动配置的MCP服务器，并在任务完成时自动停止它们。

第三方服务配置（传统方式）

项目也支持通过INI文件配置第三方服务：

1. 编辑 src/small_redbook/mcp/third_party_config.ini 文件
2. 启用需要的第三方服务并配置URL和认证信息
3. 在agent中注册相应的工具

配置

在 .env 文件中设置以下参数：

1. DASHSCOPE_API_KEY: 心流平台的API密钥
2. AI_MODEL_NAME: 使用的AI模型名称
3. SCHEDULE_TIME: 定时执行的时间（格式：HH:MM）
4. 其他配置参数...

使用方法

立即执行一次

source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
python -m small_redbook.main --once

定时执行

source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
python -m small_redbook.main

默认会在每天设定的时间执行任务。

项目架构

项目采用Langchain框架构建，包含以下主要组件：

1. ArticleAgent: 负责文章获取和处理
2. CopyAgent: 负责文案生成
3. MainAgent: 协调整个流程
4. MCP Tools: 提供标准化的工具接口

输出格式

生成的文案会保存在 output 目录下，文件名格式为： {日期}_{序号}_{文章标题}.txt

每个文件包含：

1. 生成时间
2. 原始文章信息
3. 生成的小红书文案（标题、正文、标签）

技术实现

• 使用Langchain构建智能agent
• 使用feedparser解析RSS源
• 使用requests和BeautifulSoup进行网页抓取
• 使用Playwright处理需要登录的页面
• 使用OpenAI兼容的客户端调用AI平台API
• 使用schedule实现定时任务
• 使用uv管理Python环境
• 集成MCP (Model Context Protocol) 提供标准化工具接口