MCP Reddit
MCPプロトコルに基づくRedditサーバーで、Claudeなどの大規模言語モデルとの対話、Redditの投稿とコメントコンテンツの検索と取得をサポートします。
2.5ポイント
8.1K

Reddit MCPサーバーとは?

Reddit MCPサーバーは、MCP(Model Context Protocol)プロトコルに基づくRedditサービスで、Claudeなどの大規模言語モデルを通じてRedditコンテンツを閲覧および分析するのを支援します。特定のサブレディットを検索し、投稿の詳細情報や人気の投稿を取得できます。

Reddit MCPサーバーの使い方は?

環境変数を設定するか、直接Dockerイメージを使用してサーバーを起動し、大規模言語モデルクライアントに統合することで、Redditコンテンツを閲覧できます。

適用シーン

Reddit MCPサーバーは、Redditの人気トピック、特定のサブレディットのコンテンツを迅速に取得したり、Redditの投稿やコメントを詳細に分析したい人に適しています。

主な機能

特定のサブレディット内の投稿を検索
指定したサブレディット内でキーワードを入力して関連コンテンツを検索できます。
投稿の詳細情報とコメントを取得
選択した投稿の詳細情報と関連するコメントを提供します。
サブレディット内の人気投稿を閲覧
指定したサブレディット内の最も人気のある投稿を表示します。
利点
既存の大規模言語モデルに簡単に統合できます。
Redditの人気コンテンツと特定のサブレディットの情報を迅速に取得できます。
検索、人気投稿の取得、詳細情報の取得など、複数の機能をサポートします。
制限
Reddit APIには呼び出し頻度の制限があります。
デフォルトで返されるコメントの数に制限があります。
検索結果の数が制限される場合があります。

使い方

Dockerをインストール
Reddit MCPサーバーを実行するために、デバイスにDockerがインストールされていることを確認してください。
Reddit APIの認証情報を取得
Reddit開発者プラットフォームでアプリを作成し、client_idとclient_secretを取得してください。
Reddit MCPサーバーを起動
Dockerを使用してサーバーを起動し、環境変数を適切に設定してください。
大規模言語モデルクライアントを設定
大規模言語モデルクライアントにReddit MCPサーバーの設定を追加してください。

使用例

Pythonサブレディット内の人気投稿を検索
Reddit MCPサーバーを使用してPythonサブレディット内の人気投稿を取得する方法を示します。
投稿の詳細情報を表示
指定した投稿の詳細情報とコメントを取得する方法を示します。

よくある質問

Reddit MCPサーバーに必要な前提条件は何ですか?
Reddit APIに呼び出し制限はありますか?
Reddit APIの認証情報をどのように取得しますか?

関連リソース

Reddit MCPサーバーのドキュメント
GitHub上のReddit MCPサーバーのコードとドキュメント。
Reddit APIのドキュメント
Reddit公式のAPIドキュメント。
Docker公式サイト
Dockerのインストールと管理に使用するDocker公式サイト。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "reddit": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "REDDIT_CLIENT_ID=你的client_id",
        "-e", "REDDIT_CLIENT_SECRET=你的client_secret",
        "-e", "REDDIT_USER_AGENT=你的user_agent",
        "ghcr.io/nangeplus/mcp-reddit:latest"
      ]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
9.2K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
8.4K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
12.3K
4ポイント
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCPサーバーは、Firecrawlのウェブページ取得機能を統合したモデルコンテキストプロトコルサーバーで、豊富なウェブページ取得、検索、コンテンツ抽出機能を提供します。
TypeScript
66.1K
5ポイント
R
Rednote MCP
RedNote MCPは、小红书のコンテンツへのアクセスを提供するツールで、認証管理、キーワードによるノート検索、コマンドラインによる初期化などの機能をサポートし、URLを通じてノートコンテンツにアクセスできます。
TypeScript
9.6K
4.5ポイント
P
Perplexity MCP
認証済み
Perplexity AI APIをベースにしたMCPサーバーで、Claudeデスクトップクライアントにウェブ検索機能を提供します。
Python
12.2K
4.1ポイント
E
Exa Web Search
認証済み
Exa MCP Serverは、AIアシスタント(Claudeなど)にウェブ検索機能を提供するサーバーで、Exa AI検索APIを通じてリアルタイムで安全にウェブ情報を取得できます。
TypeScript
26.2K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
16.5K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
45.8K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.6K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
25.2K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
12.4K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
16.3K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.8K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.3K
4.5ポイント
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