Social Publisher

Social Publisher MCP 是一个用于多平台内容自动发布的本地 MCP 服务。它把内容准备、素材校验、平台登录检查、发布确认和发布执行封装成标准工具，供 Codex、Claude、Cursor、自研 Agent 或任何支持 MCP/stdio 的智能体调用。

项目目标是让智能体可以在用户确认后，安全、统一地完成短视频和图文内容的多平台发布。

功能

• 多平台发布内容准备与字段适配
• 视频、图片等本地素材路径校验
• 平台登录和登录状态检查
• 发布前确认机制，避免误发
• 本地发布记录和状态查询
• 支持 Codex、其他通用智能体以及自己构建的智能体通过 MCP 调用

当前支持的平台包括：

• 抖音
• 小红书 / Rednote
• 快手
• Bilibili
• 视频号
• YouTube

不同平台的可用能力取决于本地配置和适配器接入情况。

适用场景

• 让 Codex 帮你准备并发布视频或图文内容
• 在自己的 Agent 工作流中统一接入多平台发布能力
• 将内容生产脚本、运营后台或自动化流水线接入 MCP 发布服务
• 为自建智能体提供标准化的社交媒体发布工具

安装

npm install
npm run build

如果需要使用 Python 相关的平台适配能力，建议使用 Python 3.10-3.12。Windows 用户可以通过 conda 创建独立环境：

conda create -n social-publisher python=3.12
conda activate social-publisher

配置

复制示例配置文件：

Copy-Item .env.example .env

然后根据自己的平台账号、浏览器路径和运行环境修改 .env。

常见配置项包括：

SOCIAL_PUBLISHER_DOUYIN_ENGINE=sau
SOCIAL_PUBLISHER_DOUYIN_ACCOUNT=creator
SOCIAL_PUBLISHER_PYTHON_BIN=C:\Path\To\python.exe
SAU_LOCAL_CHROME_PATH=C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe
SAU_LOCAL_CHROME_HEADLESS=false

首次使用前，建议先完成对应平台登录，并使用备用账号验证发布流程。

在 Codex 中使用

构建完成后，将 MCP server 配置为启动本项目的 dist/index.js：

{
  "mcpServers": {
    "social-publisher": {
      "command": "node",
      "args": [
        "D:\\path\\to\\social-publisher-mcp\\dist\\index.js"
      ]
    }
  }
}

把路径替换成你本机的项目路径即可。配置完成后，Codex 就可以调用本项目提供的 MCP 工具完成登录检查、内容准备和发布。

在自建智能体中使用

任何支持 MCP stdio 的智能体或应用都可以启动这个服务：

node dist/index.js

启动后，通过 MCP 协议调用工具即可。典型流程是：

1. 调用 list_platforms 查看平台能力。
2. 调用 login_platform 或 check_platform_auth 完成登录检查。
3. 调用 prepare_post 准备发布内容。
4. 向用户展示平台、账号、标题、素材、标签等发布摘要。
5. 用户确认后调用 publish_post 执行发布。
6. 调用 check_publish_status 查询发布记录。

MCP 工具

• list_platforms：查看支持的平台和适配器状态
• login_platform：启动平台登录流程
• check_platform_auth：检查平台登录状态
• prepare_post：校验内容并生成平台发布参数
• publish_post：在用户确认后执行发布
• check_publish_status：查询本地发布记录和状态

本地开发

npm install
npm run check
npm run build
npm run dev

安全说明

• 发布前应由用户明确确认平台、账号、标题、素材、标签和发布时间。
• 不要把账号 Cookie、Token、密钥或本地登录数据提交到 Git。
• 首次接入新平台时，建议先使用备用账号验证完整流程。
• 使用自动化发布能力时，请遵守各平台服务条款、内容规范和账号安全要求。

License

MIT