MCP Server Weread

MCP Server Weread 是一个轻量级服务程序，旨在将微信读书的阅读数据与AI助手（如Claude）无缝集成。通过该服务，用户可以在AI客户端中直接访问和管理微信读书的书架、笔记和阅读记录，实现自然语言交互，提升阅读效率和知识整理能力。

核心功能

MCP Server Weread 提供了多项核心功能，帮助用户更高效地管理阅读数据：

• 书架管理：获取用户微信读书书架上的所有书籍信息，包括书名、作者、阅读进度等。
• 笔记整合：按书籍和章节组织所有读书笔记，包括划线和评论内容。
• 跨书搜索：在所有读书笔记中搜索特定关键词，快速找到相关内容。
• 阅读记录：获取用户最近的阅读活动和进度数据。

此外，该工具还支持通过自然语言查询和分析阅读内容，例如查询特定书籍的笔记、搜索关键词内容、了解阅读进度等。

安装方法

安装 MCP Server Weread 需要以下步骤：

1. 确保已安装 Node.js 环境（v16+）。
2. 登录微信读书网页版，通过浏览器开发者工具获取 Cookie。
3. 将 Cookie 设置到项目的 .env 配置文件中。
4. 编译并运行服务器程序。

WEREAD_COOKIE=你的cookie值

npm run build && node build/index.js

使用方法

在完成安装和配置后，用户可以在支持 MCP 协议的 AI 客户端中连接并使用该服务。以下是一些常见命令示例：

get_bookshelf

获取用户完整书架信息。

get_book_notes

获取指定书籍的所有笔记。

search_notes

搜索所有笔记中的内容。

使用场景

MCP Server Weread 适用于多种使用场景，包括：

• 深度整理读书笔记，便于知识归档。
• 跨书籍关联知识点，提升学习效率。
• 通过 AI 辅助理解阅读内容，增强阅读体验。
• 知识工作者、研究者和终身学习者可利用该工具进行高效阅读和知识管理。

注意事项

使用 MCP Server Weread 时需注意以下事项：

• 需要保持微信读书 Cookie 有效，否则无法获取数据。
• 仅支持微信读书平台的数据，不兼容其他阅读平台。
• 需要基础的技术能力进行初始设置。
• 所有数据处理在本地完成，确保隐私安全。

使用示例

以下是几个典型的使用示例：

帮我查看《思考快与慢》这本书的笔记

系统将返回该书的所有笔记内容。

搜索我所有笔记中关于'认知偏差'的内容

系统将在所有笔记中搜索关键词“认知偏差”，并返回相关结果。

我最近读了哪些书？进度如何？

系统将返回用户最近阅读的书籍列表及其阅读进度。

MCP Server Weread 通过自然语言交互，为用户提供了一种全新的阅读管理方式，使知识获取和整理更加高效。