用具体兴趣筛选讨论场所

假设你想交流阳台种植经验，可以用这一具体主题作为 keyword，而不是泛搜“生活”。群聊搜索帮助发现可能相关的讨论入口，不会自动确认群内讨论质量，也不保证每个候选都允许你直接加入。先明确想交流的是哪种问题，才能判断群主题与你的需要是否一致。

群聊页码从零开始

这里使用 page_no，起点为零，与一些笔记或用户搜索的页码不同。后续检索保留首次返回的 search_id，source 与 is_recommend 按参数说明设置，后者零为否、一为是。不要把推荐开关解释成群聊已经通过质量审核。改变搜索条件时重新记录来源，避免把不同关键词的结果混成一份未经说明的排名。

加入决定留给实际公开说明

自己的候选清单可记录群聊来源、相关主题、需要确认的加入条件和暂不选择的原因。不要假设搜索能读取群成员名单或聊天记录，也不从群名称推断成员身份。正式参与前查看当前群说明，尊重加入条件与讨论边界。最后选出适合继续了解的几个入口即可；搜索出现不等于加入授权，更不意味着可以把群作为未经邀请的营销渠道。

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/xiaohongshu/app_v2/search_groups

参数 类型 必填 含义
keyword string 是 搜索关键词
page_no integer 否 页码，从0开始
search_id string 否 搜索ID，翻页时传入首次搜索返回的值
source string 否 来源
is_recommend integer 否 是否推荐：0=否, 1=是

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/xiaohongshu/app_v2/search_groups"
params = {
    "keyword": "上海",
    "page_no": "0",
    "source": "unifiedSearchGroup",
    "is_recommend": "0"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。