小红书全流程运营工作流

xiaohongshu-mcp をベースに構築された完全な運営ワークフローです。

ワークフロー決定木

ユーザーリクエスト
├── 設定/ログイン → 【アカウント設定】
├── コンテンツ公開 → 【コンテンツ公開】
├── 検索/監視 → 【トレンド追跡】
├── インタラクション管理 → 【インタラクション管理】
└── データ分析 → 【データ分析】

1. アカウント設定

1.1 MCP サービスのインストール

# xiaohongshu-mcp のダウンロード（Linux x64）
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-mcp-linux-amd64.tar.gz
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-linux-amd64.tar.gz

# ~/.local/bin に解凍
mkdir -p ~/.local/bin
tar -xzf xiaohongshu-mcp-*.tar.gz -C ~/.local/bin/
tar -xzf xiaohongshu-login-*.tar.gz -C ~/.local/bin/

# リネームして実行権限を追加
cd ~/.local/bin
mv xiaohongshu-mcp-* xiaohongshu-mcp
mv xiaohongshu-login-* xiaohongshu-login
chmod +x xiaohongshu-mcp xiaohongshu-login

1.2 ログインして Cookies を取得

方法1：ローカルデスクトップ環境

xiaohongshu-login  # ブラウザを開き、小红书 App で QR コードをスキャンしてログイン

方法2：Linux サーバー（デスクトップなし）

ローカル PC（Windows/Mac）で cookies を取得：

# Windows 版をダウンロード
wget https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/xiaohongshu-login-windows-amd64.zip
unzip xiaohongshu-login-windows-amd64.zip

# ログインを実行
.\xiaohongshu-login-windows-amd64.exe
# Cookies は C:\Users\<ユーザー名>\AppData\Local\Temp\cookies.json に保存されます

# サーバーにコピー
scp /mnt/c/Users/<ユーザー名>/AppData/Local/Temp/cookies.json user@server:~/.xiaohongshu/

1.3 MCP サービスの起動

# サービスを起動（headless モード）
xiaohongshu-mcp

# ステータスを確認
curl http://localhost:18060/mcp

# ログを表示
tail -f ~/.xiaohongshu/mcp.log

1.4 OpenClaw への設定

skill ディレクトリを OpenClaw workspace にリンク：

ln -s /path/to/xiaohongshu-workflow ~/.openclaw/workspace/skills/xiaohongshu-workflow

2. コンテンツ公開

2.1 公開フロー

テーマ企画 → 素材収集 → コンテンツ作成 → 画像生成 → 公開 → 監視

2.2 コンテンツ仕様

2.3 画像付きノートの公開

MCP ツール publish_content を使用：

# スクリプトから呼び出し
./scripts/publish.sh \
  --title "タイトル" \
  --content "本文内容" \
  --images "/path/to/image1.jpg,/path/to/image2.jpg" \
  --tags "タグ1,タグ2"

Python 呼び出しの例：

import requests

def publish_note(title, content, images, tags=None):
    """小红书の画像付きノートを公開"""
    payload = {
        "title": title,
        "content": content,
        "images": images,  # 画像パスのリスト
        "tags": tags or []
    }

    response = requests.post(
        "http://localhost:18060/mcp",
        json={"tool": "publish_content", "params": payload}
    )
    return response.json()

2.4 コンテンツ戦略

公開テーマのタイプ：

1. チュートリアル：使用ガイド、テクニック共有
2. 事例：実際の応用、成功事例
3. トレンド：業界動向、トレンド分析
4. インタラクション：Q&A、投票、募集

最適な公開時間：

• 平日：9:00-11:00, 18:00-20:00
• 週末：10:00-12:00, 19:00-21:00

コンテンツ品質の原則：

• タイトルは目を引く（数字、疑問、感嘆）
• 最初の画像がクリック率を決定
• 本文は簡潔で価値がある
• タグは正確にカバー

3. トレンド追跡

3.1 コンテンツ検索

# スクリプトで検索
./scripts/search.sh "キーワード" --limit 20

# MCP 呼び出し
curl -X POST http://localhost:18060/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool": "search_feeds", "params": {"keyword": "キーワード", "limit": 20}}'

3.2 トレンドレポートの生成

# トレンド追跡レポートを生成
./scripts/track-topic.sh "話題" --limit 10 --output report.md

レポートの内容：

• 概要統計（投稿数、いいね数、コメント数）
• 人気投稿の詳細（タイトル、作者、本文、人気コメント）
• コメント欄のトレンドキーワード
• トレンド分析

3.3 定期監視

OpenClaw Heartbeat を設定して定期監視：

# HEARTBEAT.md に追加
## 小红书監視

**トリガー条件：** 4-6 時間ごと

- [ ] アカウントの投稿パフォーマンスを確認
- [ ] 関連トピックの動向を検索
- [ ] データ変化を記録
- [ ] トレンドを発見したら通知

4. インタラクション管理

4.1 投稿詳細の取得

./scripts/post-detail.sh <note_id> <xsec_token>

4.2 コメント投稿

./scripts/comment.sh <note_id> <xsec_token> "コメント内容"

4.3 返信戦略

返信が必要：

• 実際の質問
• 技術相談
• 機能提案
• 使用上の問題

返信不要：

• スパム広告
• 絵文字のみ
• 無意味なコメント
• 重複コメント

返信テンプレート：

👋 ご覧いただきありがとうございます！

[質問に対する簡単な回答]

📚 詳細情報：
- ドキュメント：[リンク]
- コミュニティ：[リンク]

他に質問がありましたら、お気軽にご連絡ください！

5. データ分析

5.1 監視指標

5.2 データ記録形式

{
  "history": [
    {
      "time": "2026-02-17 21:54:46",
      "post_id": "xxx",
      "title": "投稿タイトル",
      "liked_count": 0,
      "comment_count": 0,
      "collected_count": 2,
      "shared_count": 0
    }
  ]
}

5.3 アラートルール

• いいね急増：短時間で >100
• コメント急増：短時間で >50
• 保存急増：短時間で >20
• ネガティブコメント：ネガティブキーワードを検出

6. 記憶のエクスポート

小红书のコレクション/いいねを AI で検索可能なナレッジベースとしてエクスポートします。

6.1 XHS-Downloader のインストール

git clone https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader.git
cd XHS-Downloader
pip install -r requirements.txt

6.2 コレクションリンクの抽出

1. Tampermonkey ブラウザ拡張機能をインストール
2. ユーザースクリプトをインストール：XHS-Downloader.js
3. 小红书 Web 版 → 個人ページ → コレクション/いいね を開く
4. Tampermonkey アイコンをクリック → リンクの抽出を選択
5. links.md ファイルに貼り付け

6.3 バッチダウンロードとエクスポート

# ツールスクリプトを XHS-Downloader ディレクトリにコピー
cp scripts/xhs-downloader/*.py /path/to/XHS-Downloader/

# バッチダウンロード
python batch_download.py links.md

# OpenClaw 記憶としてエクスポート
python export_to_workspace.py
# ~/.openclaw/workspace/xhs-memory/ に出力

6.4 記憶検索の設定

~/.openclaw/openclaw.json を編集：

{
  "memorySearch": {
    "extraPaths": [
      "~/.openclaw/workspace/xhs-memory"
    ]
  }
}

7. 運営のベストプラクティス

7.1 コンテンツカレンダー

7.2 アカウントセキュリティ

• 複数デバイスでの同時ログインを避ける
• スマホ App は閲覧のみに使用
• Cookies の有効期限は約 30 日
• 定期的にログイン状態を確認

7.3 データ駆動型最適化

1. 各投稿のデータを記録
2. 高パフォーマンスコンテンツの特徴を分析
3. 成功パターンをコピー
4. 継続的な反復と最適化

リソースディレクトリ

scripts/

references/

詳細な参考ドキュメント：

• api-reference.md - MCP API の完全なリファレンス
• content-strategy.md - コンテンツ戦略ガイド
• troubleshooting.md - よくある問題の解決

assets/

リソースファイル：

• templates/ - コンテンツテンプレート
• images/ - サンプル画像

注意事項

1. 初回実行時に headless ブラウザをダウンロードします（約 150MB）。
2. 公開制限：タイトル≤20文字、本文≤1000文字、1日≤50件
3. **ア