微信读书 MCP 服务器
предоставляет MCP-доступ к книгам, заметкам и рецензиям из WeChat Reading для LLM-клиентов
Описание
Это Node.js-инструмент для MCP-сервера, интегрирующий данные из WeChat Reading (微信读书) с LLM-клиентами вроде Cursor или Claude Desktop. Ключевые особенности: получение списка книг, поиск по ключевым словам, извлечение заметок/выделений по главам и популярных рецензий. Технологии: Node.js, MCP-протокол, поддержка CookieCloud для обновления куки. Применения: создание личной библиотеки в AI, анализ чтения, рекомендации на основе заметок.
Возможности
Получение списка книг
Извлекает все книги с полки с деталями: название, автор, категория.
Поиск книг
Ищет книги по ключевым словам с поддержкой fuzzy/точного совпадения, лимитом результатов.
Заметки и выделения
Получает заметки/выделения по книге, организованные по главам, с фильтрами стилей.
Популярные рецензии
Извлекает топ-отзывы с рейтингом, лайками, пагинацией и инфо о рецензенте.
Установка
Предварительные условия
- Node.js 16+ и аккаунт WeChat Reading с куки.
Установка через npx (рекомендуется для Claude Desktop)
В настройках MCP добавьте JSON:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-weread": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-server-weread"],
"env": {
"CC_URL": "https://cc.chenge.ink",
"CC_ID": "ваш ID",
"CC_PASSWORD": "ваш пароль"
// Или "WEREAD_COOKIE": "ваши куки"
}
}
}
}
Глобальная установка
npm install -g mcp-server-weread
Затем используйте аналогичный JSON с командой “mcp-server-weread”.
CookieCloud (рекомендуется для автообновления)
Установите плагин для браузера, настройте на weread.qq.com, укажите в env: CC_URL, CC_ID, CC_PASSWORD.
Получение куки: Войдите в WeChat Reading, F12 > Network > скопируйте Cookie из заголовков.