Reddit MCP Poc

🚀 Reddit MCP 服務器

Reddit MCP 服務器是一個模型上下文協議（MCP）服務器，它通過專門為深入研究和分析設計的三層架構，為大語言模型（LLMs）提供全面訪問 Reddit 內容的能力。該服務器基於 FastMCP 和 PRAW 構建，可實現高效部署。

🚀 快速開始

前提條件

• Python 3.11 及以上版本
• Reddit API 憑證（點擊此處獲取）
  1. 訪問 https://www.reddit.com/prefs/apps
  2. 點擊“創建應用”或“創建另一個應用”
  3. 選擇“腳本”作為應用類型
  4. 記錄下你的 client_id（在“個人使用腳本”下方）和 client_secret

安裝

1. 克隆倉庫：

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

2. 使用 uv 安裝依賴：

pip install uv
uv sync

配置

在項目根目錄下創建一個 .env 文件：

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

運行服務器

生產模式

uv run src/server.py

開發模式（使用 MCP 檢查器）

fastmcp dev src/server.py

服務器啟動後，即可接受 MCP 連接。

✨ 主要特性

🔍 三層架構

本服務器採用獨特的三層架構，引導大語言模型對 Reddit 進行全面研究：

第一層：發現 (discover_reddit_resources)

• 使用多種搜索策略查找 8 - 15 個相關社區
• 支持“快速”和“全面”兩種發現模式
• 返回可用操作和推薦工作流程

第二層：需求 (get_operation_requirements)

• 提供詳細的參數模式和驗證規則
• 根據你的研究需求提供上下文感知的建議
• 明確指導何時使用每個操作

第三層：執行 (execute_reddit_operation)

• 驗證參數並執行 Reddit 操作
• 具備全面的錯誤處理機制，並提供可操作的提示
• 返回帶有詳細元數據的結構化結果

🌟 其他關鍵特性

• 多社區覆蓋：在一個工作流程中發現並獲取 8 - 15 個子版塊的內容
• 智能發現：使用多種搜索策略實現全面覆蓋
• 引用支持：所有結果中均包含 Reddit URL，便於正確引用
• 效率優化：批量操作可減少 70% 以上的 API 調用
• 專注研究：設計用於深入分析，支持評論深度挖掘
• MCP 資源：可訪問熱門子版塊、子版塊信息和服務器功能

💻 使用示例

基礎用法

🚀 推薦的全面研究工作流程

為獲得最佳效果，請遵循以下利用三層架構的工作流程：

# 1. 發現 - 查找相關社區
discover_reddit_resources(
    topic="machine learning ethics", 
    discovery_depth="comprehensive"
)

# 2. 需求 - 獲取參數指導（可選）
get_operation_requirements("fetch_multiple", context="ML ethics discussion")

# 3. 執行 - 從多個社區獲取內容
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": ["MachineLearning", "artificial", "singularity", "ethics"],
    "limit_per_subreddit": 8
})

# 4. 深入挖掘 - 獲取有前景帖子的評論
execute_reddit_operation("fetch_comments", {
    "submission_id": "abc123",
    "comment_limit": 100
})

為何此流程有效：

• 📊 比單板塊方法的覆蓋率提高 60%
• 🔗 自動包含 Reddit URL，便於正確引用
• ⚡ 通過智能批處理減少 70% 的 API 調用
• 📝 支持全面的評論分析，適合研究需求

高級用法

🔧 三層架構工作流程示例

# 推薦：完整的研究工作流程
# 步驟 1: 發現社區
result = discover_reddit_resources(
    topic="sustainable technology",
    discovery_depth="comprehensive"
)
# 返回：8 - 15 個相關子版塊 + 推薦操作

# 步驟 2: 獲取操作要求（可選）
schema = get_operation_requirements("fetch_multiple")
# 返回：參數模式、建議和常見錯誤

# 步驟 3: 使用發現的社區執行操作
posts = execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": result["relevant_communities"]["subreddits"][:8],
    "listing_type": "hot",
    "limit_per_subreddit": 6
})

# 步驟 4: 深入挖掘有前景的討論
comments = execute_reddit_operation("fetch_comments", {
    "submission_id": "interesting_post_id",
    "comment_limit": 100
})

⚡ 快速操作示例

# 在整個 Reddit 上搜索
execute_reddit_operation("search_all", {
    "query": "artificial intelligence ethics",
    "sort": "top",
    "time_filter": "week",
    "limit": 15
})

# 在特定子版塊中搜索
execute_reddit_operation("search_subreddit", {
    "subreddit_name": "MachineLearning",
    "query": "transformer architecture",
    "limit": 20
})

# 從已知子版塊批量獲取內容（效率提高 70%）
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
    "subreddit_names": ["artificial", "singularity", "Futurology"],
    "listing_type": "hot",
    "limit_per_subreddit": 8
})

📚 詳細文檔

可用操作

服務器通過 execute_reddit_operation 提供以下操作來訪問 Reddit：

核心操作

三層架構工具

MCP 資源

服務器提供三種 MCP 資源，用於訪問常用數據：

1. reddit://popular-subreddits

返回 25 個最熱門子版塊的列表，包含訂閱者數量和描述。

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

獲取特定子版塊的詳細信息，包括：

• 標題和描述
• 訂閱者數量和活躍用戶數
• 子版塊規則
• 創建日期和其他元數據

3. reddit://server-info

返回 MCP 服務器的全面信息，包括：

• 可用工具和資源
• 版本信息
• 使用示例
• 當前速率限制狀態

🔧 技術細節

項目結構

reddit-mcp-poc/
├── src/
│   ├── server.py           # 具有三層架構的主 MCP 服務器
│   ├── config.py           # Reddit 客戶端配置
│   ├── models.py           # Pydantic 數據模型
│   ├── resources.py        # MCP 資源實現
│   └── tools/              # 工具實現
│       ├── search.py       # 搜索功能（支持永久鏈接）
│       ├── posts.py        # 子版塊帖子獲取
│       ├── comments.py     # 評論獲取
│       └── discover.py     # 子版塊發現
├── tests/
│   └── test_tools.py       # 單元測試
├── pyproject.toml          # 項目依賴
├── .env                    # 你的 API 憑證
└── README.md              # 本文件

錯誤處理

服務器能夠優雅地處理常見的 Reddit API 錯誤：

• 速率限制：由 PRAW 自動處理，冷卻時間為 5 分鐘
• 未找到：對於不存在的子版塊/帖子返回錯誤消息
• 禁止訪問：對於私有/受限內容返回錯誤消息
• 無效輸入：驗證並清理所有輸入參數

侷限性

此 MVP 實現存在一些有意設置的限制：

• 只讀訪問（不支持發帖、評論或投票）
• 無用戶認證（使用僅應用程序認證）
• 有限的評論展開（不獲取“更多評論”）
• 無緩存（每個請求直接訪問 Reddit API）

下一步計劃

基於三層架構的基礎，後續計劃如下：

1. 增強大語言模型指導：改進 get_operation_requirements，提供更豐富的上下文感知建議
2. 高級分析：為發現的社區添加情感分析和趨勢檢測功能
3. 緩存層：為發現的社區和頻繁查詢實現智能緩存
4. 用戶認證：添加寫操作（發帖、評論等）並提供適當的認證
5. 擴展發現：添加基於時間和活動的社區發現模式
6. 研究模板：為常見研究模式提供預配置的工作流程
7. 引用工具：根據 Reddit URL 自動生成參考書目

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。

貢獻

歡迎貢獻代碼！請隨時提交拉取請求。

故障排除