Reddit MCP Poc

🚀 Reddit MCP Server

Model Context Protocol (MCP)サーバーです。このサーバーは、徹底的な調査と分析を目的とした3層アーキテクチャを通じて、大規模言語モデル（LLM）にRedditのコンテンツへの包括的なアクセスを提供します。FastMCPとPRAWを使用して構築されており、効率的なデプロイが可能です。

✨ 3層アーキテクチャ

このサーバーは、LLMによる包括的なReddit調査をガイドする独自の3層アーキテクチャを備えています。

第1層: 探索 (discover_reddit_resources)

• 複数の検索戦略を使用して、8 - 15の関連するコミュニティを見つけます。
• "クイック"と"包括的"の2つの探索モードをサポートします。
• 利用可能な操作と推奨されるワークフローを返します。

第2層: 要件 (get_operation_requirements)

• 詳細なパラメータスキーマと検証ルールを提供します。
• 調査ニーズに基づいたコンテキスト認識型の提案を行います。
• 各操作の使用時期に関する明確なガイダンスを提供します。

第3層: 実行 (execute_reddit_operation)

• パラメータを検証し、Redditの操作を実行します。
• 実行可能なヒントを含む包括的なエラーハンドリングを行います。
• 詳細なメタデータを含む構造化された結果を返します。

主な機能

• 複数コミュニティ対応：1つのワークフローで8 - 15のサブレディットを探索し、取得できます。
• インテリジェント探索：複数の検索戦略を使用して、包括的なカバレッジを実現します。
• 引用サポート：すべての結果にRedditのURLを含め、適切な引用を可能にします。
• 効率最適化：バッチ操作により、API呼び出しを70%以上削減します。
• 調査指向：コメントの深さを考慮した徹底的な分析に最適です。
• MCPリソース：人気のサブレディット、サブレディット情報、およびサーバーの機能にアクセスできます。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python 3.11以上
• Reddit APIの認証情報（ここから取得）
  1. https://www.reddit.com/prefs/apps にアクセスします。
  2. "Create App"または"Create Another App"をクリックします。
  3. アプリのタイプとして"script"を選択します。
  4. client_id（"personal use script"の下に表示されます）とclient_secretをメモします。

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone <repository-url>
cd reddit-mcp-poc

2. uvを使用して依存関係をインストールします：

pip install uv
uv sync

設定

プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成します：

REDDIT_CLIENT_ID=your_client_id_here
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here
REDDIT_USER_AGENT=RedditMCP/1.0 by u/your_username

サーバーの起動

本番モード

uv run src/server.py

開発モード（MCPインスペクター付き）

fastmcp dev src/server.py

サーバーが起動し、MCP接続を受け付ける準備ができます。

Claude Codeとの統合

このReddit MCPサーバーをClaude Codeと一緒に使用するには、以下の手順でClaude CodeのMCP設定に追加します。

前提条件

• uvがインストールされており、サーバーがローカルで正常に動作していることを確認します。
• プロジェクトディレクトリでuv run src/server.pyを実行して、サーバーが正しく起動することをテストします。

インストール手順

重要: <PATH_TO_YOUR_PROJECT>をプロジェクトディレクトリの絶対パスに置き換えてください。

1. Claude CodeにMCPサーバーを追加します：

   claude mcp add -s user -t stdio reddit-mcp-poc uv run fastmcp run <PATH_TO_YOUR_PROJECT>/reddit-mcp-poc/src/server.py
   

   プラットフォーム別のパス例：

   • macOS/Linux：/home/username/projects/reddit-mcp-poc/src/server.py
   • Windows：C:\Users\username\projects\reddit-mcp-poc\src\server.py

2. インストールを確認します：

   claude mcp list
   

   reddit-mcp-pocが✓ Connectedのステータスでリストされていることを確認してください。

トラブルシューティング

"Failed to connect"のステータスが表示された場合：

• server.pyファイルのパスが正しく、完全であることを確認します。
• コマンドパスに改行や切り捨てがないことを確認します。
• パスが切り捨てられている場合は、サーバーを削除して再追加します：

  claude mcp remove -s user reddit-mcp-poc
  claude mcp add -s user -t stdio reddit-mcp-poc uv run fastmcp run <FULL_PATH_TO_SERVER.PY>
  

一般的な問題：

• パスの切り捨て：改行なしで完全なパスをコピーすることを確認してください。
• コマンドが見つからない：uvがインストールされており、PATHにアクセス可能であることを確認してください。
• サーバーが起動しない：Claude Codeに追加する前に、ターミナルで直接uv run src/server.pyコマンドをテストしてください。

設定詳細：

• スコープ：ユーザーレベルの設定 (-s user)
• トランスポート：STDIO (-t stdio)
• サーバー名：reddit-mcp-poc

🚀 包括的な調査のための推奨ワークフロー

最良の結果を得るために、この3層アーキテクチャを活用したワークフローに従ってください。

# 1. 探索 - 関連するコミュニティを見つける
discover_reddit_resources(
    topic="machine learning ethics", 
    discovery_depth="comprehensive"
)

# 2. 要件 - パラメータのガイダンスを取得（必要な場合）
get_operation_requirements("fetch_multiple", context="ML ethics discussion")

# 3. 実行 - 複数のコミュニティから取得
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": ["MachineLearning", "artificial", "singularity", "ethics"],
    "limit_per_subreddit": 8
})

# 4. 深掘り - 有望な投稿のコメントを取得
execute_reddit_operation("fetch_comments", {
    "submission_id": "abc123",
    "comment_limit": 100
})

このワークフローが有効な理由：

• 📊 単一サブレディットアプローチよりも60%優れたカバレッジ
• 🔗 RedditのURLが自動的に含まれるため、適切な引用が可能
• ⚡ インテリジェントなバッチ処理により、API呼び出しを70%削減
• 📝 包括的なコメント分析により、調査に適した形式で結果を提供

利用可能な操作

サーバーはexecute_reddit_operationを通じて、以下の操作でRedditにアクセスできます。

コア操作

3層アーキテクチャツール

MCPリソース

サーバーは、一般的に使用されるデータにアクセスするための3つのMCPリソースを提供します。

1. reddit://popular-subreddits

25の最も人気のあるサブレディットのリストを、加入者数と説明とともに返します。

2. reddit://subreddit/{name}/about

特定のサブレディットに関する詳細情報を取得します。以下の情報が含まれます：

• タイトルと説明
• 加入者数とアクティブユーザー数
• サブレディットのルール
• 作成日とその他のメタデータ

3. reddit://server-info

MCPサーバーに関する包括的な情報を返します。以下の情報が含まれます：

• 利用可能なツールとリソース
• バージョン情報
• 使用例
• 現在のレート制限の状態

💻 使用例

基本的な使用法

# 推奨: 完全な調査ワークフロー
# ステップ1: コミュニティを探索
result = discover_reddit_resources(
    topic="sustainable technology",
    discovery_depth="comprehensive"
)
# 戻り値: 8 - 15の関連するサブレディット + 推奨される操作

# ステップ2: 操作の要件を取得（オプション）
schema = get_operation_requirements("fetch_multiple")
# 戻り値: パラメータスキーマ、提案、一般的なミス

# ステップ3: 探索したコミュニティで実行
posts = execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": result["relevant_communities"]["subreddits"][:8],
    "listing_type": "hot",
    "limit_per_subreddit": 6
})

# ステップ4: 有望な議論を深掘り
comments = execute_reddit_operation("fetch_comments", {
    "submission_id": "interesting_post_id",
    "comment_limit": 100
})

高度な使用法

# Reddit全体を検索
execute_reddit_operation("search_all", {
    "query": "artificial intelligence ethics",
    "sort": "top",
    "time_filter": "week",
    "limit": 15
})

# 特定のサブレディット内を検索
execute_reddit_operation("search_subreddit", {
    "subreddit_name": "MachineLearning",
    "query": "transformer architecture",
    "limit": 20
})

# 既知のサブレディットから一括取得（70%以上の効率化）
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": ["artificial", "singularity", "Futurology"],
    "listing_type": "hot",
    "limit_per_subreddit": 8
})

テスト

テストスイートを実行します：

uv run pytest tests/

プロジェクト構造

reddit-mcp-poc/
├── src/
│   ├── server.py           # 3層アーキテクチャを持つメインのMCPサーバー
│   ├── config.py           # Redditクライアントの設定
│   ├── models.py           # Pydanticのデータモデル
│   ├── resources.py        # MCPリソースの実装
│   └── tools/              # ツールの実装
│       ├── search.py       # 検索機能（パーマリンクサポート付き）
│       ├── posts.py        # サブレディットの投稿取得
│       ├── comments.py     # コメントの取得
│       └── discover.py     # サブレディットの探索
├── tests/
│   └── test_tools.py       # 単体テスト
├── pyproject.toml          # プロジェクトの依存関係
├── .env                    # あなたのAPI認証情報
└── README.md              # このファイル

エラーハンドリング

サーバーは、一般的なReddit APIのエラーを適切に処理します。

• レート制限：PRAWによって自動的に処理され、5分間のクールダウンが適用されます。
• 見つからない：存在しないサブレディットや投稿に対してエラーメッセージを返します。
• アクセス禁止：非公開または制限されたコンテンツに対してエラーメッセージを返します。
• 無効な入力：すべての入力パラメータを検証し、サニタイズします。

制限事項

このMVP実装には、意図的な制限がいくつかあります。

• 読み取り専用アクセス（投稿、コメント、投票はできません）
• ユーザー認証なし（アプリケーションのみの認証を使用）
• コメントの展開が制限されています（"more comments"を取得しません）
• キャッシュなし（各リクエストは直接Reddit APIにアクセスします）

次のステップ

3層アーキテクチャを基盤として、以下の機能を追加する予定です。

1. 強化されたLLMガイダンス：get_operation_requirementsを強化し、より豊富なコンテキスト認識型の提案を提供します。
2. 高度な分析機能：探索したコミュニティに感情分析やトレンド検出を追加します。
3. キャッシュ層：探索したコミュニティと頻繁に使用するクエリに対して、インテリジェントなキャッシュを実装します。
4. ユーザー認証：適切な認証を伴う書き込み操作（投稿、コメント）を追加します。
5. 拡張された探索機能：時間ベースやアクティビティベースのコミュニティ探索モードを追加します。
6. 調査テンプレート：一般的な調査パターンに対応した事前設定のワークフローを提供します。
7. 引用ツール：RedditのURLから自動的に参考文献を生成する機能を追加します。

トラブルシューティング

📄 ライセンス

MIT

コントリビューション

コントリビューションは大歓迎です！プルリクエストを送信してください。