WeChat Chat Attitude

简介

WeChat Chat Attitude 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的微信单聊分析服务。服务在本机发现或导入聊天数据，准备指定联系人的聊天记录，再由接入的模型分析对方态度、回复变化、沟通风格和可观察到的行为倾向。

服务不内置模型，适用于支持 MCP 的模型或 Agent。

功能特点

• 支持 macOS 和 Windows；
• 支持本机微信数据发现，以及单聊 JSON、已解密数据库导入；
• 支持近期聊天、历史聊天和微信运行中的最新记录刷新；
• 通过 MCP 一次提供选中聊天证据，超大记录时保留分块兼容；
• 数据仅通过本机 stdio 连接，不开放网络端口。

系统要求

• macOS 或 Windows；
• 支持自定义 MCP 配置的模型或 Agent；
• 自动下载模式需要 uv；
• 本地模式需要 Python 3.10 或更高版本。

AI 工具使用配置

PyPI package（推荐）

将下面的配置添加到模型或 Agent 的 MCP 设置中：

{
  "mcpServers": {
    "wechat-chat-attitude": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.11",
        "--from", "wechat-chat-attitude", "wechat-chat-attitude-mcp"
      ],
      "description": "本地微信聊天分析 MCP 服务"
    }
  }
}

重启模型或 Agent 后，首次启动会自动下载发行包。自动下载模式不需要访问源码仓库，仓库可以保持 private。

本地运行

需要离线使用、审阅源码或客户端无法运行 uvx 时，在项目目录执行：

macOS：

python3 install_mcp.py --client generic --config-mode local

Windows PowerShell：

py -3 install_mcp.py --client generic --config-mode local

也可以直接运行 install.command（macOS）或 install.bat（Windows）生成配置。

快速开始

1. 添加上面的 MCP 配置并重启模型或 Agent；

2. 使用类似下面的语句发起分析：

   使用 wechat-chat-attitude，分析“<联系人>”的微信单聊，重点关注对方的态度、回复变化、沟通风格和可观察到的行为倾向，并给出自然的聊天建议。

3. 首次使用时，按模型提示选择微信账户和联系人，并完成本机授权；

4. 首次授权后，普通刷新可以保持微信运行；服务会复制并校验数据库/WAL，再建立在线只读快照。 只有在线快照持续变化时，才需要稍后重试或改用退出微信的离线稳定快照。

刷新最新记录时，可使用：

在微信保持运行的情况下，重新获取“<联系人>”的最新微信记录，再结合近期内容和回复间隔进行分析。

无法自动获取时

部分微信版本不支持本机自动发现。此时先准备单聊 JSON 或已解密数据库，再使用：

使用 wechat-chat-attitude，导入“<数据文件绝对路径>”，联系人为“<联系人>”，然后分析聊天态度、回复变化和沟通风格。

输入格式和示例见 examples/example-chat.json、输入格式 和 本机获取说明。

隐私说明

• 服务仅在本机通过 stdio 运行，不监听网络端口；
• 原始聊天不会写入服务日志，数据库密钥不会返回给模型；
• 服务不会修改微信数据库或账户文件；
• 使用云模型时，已读取的聊天内容会进入对应模型的上下文，并受其数据政策约束；
• 发行包不包含真实聊天、数据库密钥或个人联系人示例。

常见问题

客户端找不到 MCP

保存配置后完全退出并重新打开客户端。自动下载模式需确认 uvx 位于系统 PATH；无法使用 uvx 时切换到本地运行。

找不到联系人或出现多个候选

提供精确备注、昵称或微信号，并从候选列表中选择。服务不会自动猜测联系人。

当前微信版本不支持自动获取

改用单聊 JSON 或稳定的已解密数据库导入，具体格式见 输入格式。