XHS-Downloader 小红书批量下载指南
【免费下载链接】XHS-Downloader小红书（XiaoHongShu、RedNote）链接提取/作品采集工具项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
做竞品分析时，我常需要把某个账号最近发布的图文和视频完整搬到本地，手动逐个保存既慢又容易漏。XHS-Downloader 是一款开源的小红书批量下载工具：把作品链接交给它，就能解析下载地址、采集作品信息并保存文件，图形界面、命令行、浏览器脚本到 API 都有对应入口。
📌 项目概览：能采集与下载哪些内容
XHS-Downloader 的定位是小红书（RedNote）作品采集与下载工具：输入作品链接即可完成数据请求、文件下载与本地归档，配套的浏览器用户脚本还能在网页端直接提取批量作品链接。
- 作品类型：图文、视频、LivePhoto 动图，图片文件支持 PNG、WEBP、JPEG、HEIC
- 信息字段：点赞、评论、收藏、分享数量、发布时间、作者昵称等，可另存为 txt/md 笔记或写入 SQLite
- 文件管理：记录已下载作品 ID 自动去重、断点续传、自定义命名格式、按作者归档
- 调用方式：GUI、TUI 终端界面、命令行、HTTP API、MCP、浏览器用户脚本
📦 安装部署：三种方式跑起来
直接运行可执行文件
Windows 10 及以上与 macOS 用户可下载最新发布的压缩包，解压后双击main即可。默认下载目录是./Volume/Download，配置文件为./Volume/settings.json；macOS 首次运行需在终端执行xattr -cr 项目文件夹路径移除安全标记。
源码运行（git clone + uv）
要求 Python 3.12 及以上，推荐用 uv 管理依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader cd XHS-Downloader uv sync --no-dev uv run main.pyDocker 一键部署
docker pull joeanamier/xhs-downloader docker run -p 5556:5556 -v xhs_downloader_volume:/app/Volume -it joeanamier/xhs-downloader镜像名后可追加python main.py api或python main.py mcp启动 API 或 MCP 模式；下载数据放在挂载卷里，重建容器不会丢失。Docker 环境不支持命令行调用与剪贴板监听。
⌨️ 使用方式：三种入口按场景挑
图形界面：适合低频下载的个人用户
把作品链接粘贴到输入框即可下载，程序还能后台监听剪贴板，复制链接的动作本身就能触发下载；已下载过的作品自动跳过，避免重复占空间。
命令行：适合批量与自动化脚本
完整参数用python main.py --help查看（实现位于 source/CLI/），基础用法：
python main.py --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/作品ID"常用参数：
--index：只下载图文作品中指定序号的图片，如"1 3 5"；设置后仅处理首个链接--name_format：文件命名字段，如发布时间 作者昵称 作品标题--author_archive：按作者分文件夹归档，作者改名时自动同步文件名--image_format：图片输出格式，可选 PNG / WEBP / JPEG / HEIC / AUTO
多个链接放在同一引号内、以空格分隔即可一次传入。
浏览器脚本：适合边浏览边收集
给浏览器装上 Tampermonkey 扩展并添加用户脚本后，就能在小红书网页端提取推荐页、搜索结果、账号发布/收藏/点赞/专辑的作品链接，或把当前作品打包下载；把程序配置的script_server设为true，脚本还可以把下载任务推送给本地程序执行。
🔑 关键配置：获取高清视频的 Cookie 配置
未设置 Cookie 时，视频作品只能取到低分辨率文件，配置后就能下载高清版本（无需登录账号）：
- 浏览器访问
https://www.xiaohongshu.com/explore，建议用无痕模式 - 按 F12 打开开发者工具，切到「网络」选项卡
- 过滤框输入
cookie-name:web_session，点击页面中任意作品 - 选中产生的请求包，复制请求头中的完整 Cookie
- 粘贴进配置文件的
cookie字段，重启程序生效
配置文件位于./Volume/settings.json，首次运行自动生成，修改后需重启程序。
🧩 进阶玩法：MCP 接入 AI 与二次开发
MCP 与 AI 助手集成
源码运行先装 MCP 依赖：uv sync --no-dev --extra mcp，再执行python main.py mcp启动服务。把下面配置写进 AI 助手的 MCP 服务列表，对话中即可查询作品信息或触发下载（令牌为启动时输出的鉴权令牌）：
{ "mcpServers": { "XHS-Downloader": { "url": "http://127.0.0.1:5556/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer <鉴权令牌>" } } } }Python 二次开发
下载核心逻辑在 source/application/，接口用法以example.py为准，最小示例：
from source.application import XHS async with XHS(work_path="./my_downloads", name_format="发布时间 作者昵称 作品标题") as xhs: for link in links: info = await xhs.extract(link, download=True, index=[1, 3, 5])两个落地场景
- 内容创作者：把对标账号的参考作品按「作者 + 主题」归档进本地素材库，配合
note_format导出每篇作品的笔记文件，方便随时翻阅。 - 运营团队：用用户脚本从竞品主页批量提取链接，再走 API 下载，基于点赞、发布时间等字段产出周期性的竞品数据报告。
❓ 常见问题与合规提醒
Q：下载的视频为什么画质不高？视频清晰度依赖 Cookie。未配置时只能拿到低分辨率文件，按上一节的 5 步把 Cookie 写入settings.json即可解决。
Q：想批量下载某个作者的所有作品怎么办？用浏览器用户脚本提取「账号发布作品链接」，脚本会自动滚动加载更多内容，把结果粘贴到命令行--url参数中一次处理。
Q：下载的文件存放在哪里？默认在./Volume/Download/，可用work_path、folder_name修改位置与目录名；下载记录存于./Volume/ExploreID.db，作品数据存于./Volume/ExploreData.db。
Q：支持哪些链接格式？explore/作品ID、discovery/item/作品ID、user/profile/作者ID/作品ID三类作品页与xhslink.com分享短链均可识别，多链接用空格分隔，程序会自动过滤无效项。
合规提醒：程序内置请求间隔（默认 6 秒）以控制频率，不建议调低；仅下载个人学习使用或已获授权的内容，尊重原创作者的版权与平台规则。
从链接提取到文件归档，这条链路 XHS-Downloader 都封装成了可选的入口：低频使用走图形界面，批量任务走命令行或 API，有 AI 工作流就接 MCP。作品链接自带日期信息，时效过期可能触发风控，遇到异常时优先检查 Cookie 与链接的新旧。
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader cd XHS-Downloader && uv sync --no-dev && uv run main.py【免费下载链接】XHS-Downloader小红书（XiaoHongShu、RedNote）链接提取/作品采集工具项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
