Reddit Research MCP

🚀 對話MCP服務器

基於人工智能的Reddit情報平臺，用於市場研究和競爭分析

本平臺能夠將Reddit上雜亂的信息轉化為可付諸行動的見解。Dialog是一款一體化的Reddit情報平臺，可在20000多個活躍的子版塊中進行競爭分析、市場研究和客戶洞察。

這是為Dialog提供支持的官方MCP服務器。Dialog是一個由人工智能驅動的Reddit研究平臺，專為獨立開發者、SaaS創始人、產品經理和市場研究人員打造。

版本：1.0.0

✨ 主要特性

• 基於證據的見解，並附有完整引用：每一項發現都能鏈接回真實的Reddit帖子和評論，顯示點贊數、獎勵和直接鏈接。當你說“用戶在抱怨X”時，你有證據來證明。
• 零摩擦設置：無需Reddit API憑證，無需終端命令，無需憑證管理。只需連接即可開始研究。
• 大規模語義搜索：Reddit的API搜索結果上限為250條。Dialog使用向量嵌入技術在20000多個索引子版塊中進行概念搜索，能找到你不知道存在的相關社區。
• 持久的研究管理：將子版塊集合保存到訂閱源中，以便進行持續監控。非常適合長期的競爭分析和市場研究活動。

🚀 快速開始

快速設置（60秒）

Claude代碼

claude mcp add --scope local --transport http dialog-mcp https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp

Cursor

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=dialog-mcp&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL3JlZGRpdC1yZXNlYXJjaC1tY3AuZmFzdG1jcC5hcHAvbWNwIn0%3D

OpenAI Codex CLI

codex mcp add dialog-mcp \
    npx -y mcp-remote \
    https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp \
    --auth-timeout 120 \
    --allow-http \

Gemini CLI

gemini mcp add dialog-mcp \
  npx -y mcp-remote \
  https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp \
  --auth-timeout 120 \
  --allow-http

直接MCP服務器URL

對於其他AI助手：https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp

💻 使用示例

競爭分析

"What are developers saying about Next.js vs Remix?"

獲取一份全面的報告，比較情緒、功能請求、痛點和遷移經驗，並提供每個提及的討論的鏈接。

客戶發現

"Find the top complaints about existing CRM tools in small business communities"

直接從目標市場發現未滿足的需求、功能差距和定價問題，並引用真實的用戶反饋。

市場研究

"Analyze sentiment about AI coding assistants across developer communities"

通過時間分析跟蹤採用趨勢、關注點、成功案例和新興用例，展示觀點如何演變。

產品驗證

"What problems are SaaS founders having with subscription billing?"

根據實際的Reddit討論識別痛點，並驗證你的解決方案，而不是基於假設。

📚 詳細文檔

服務器功能

不同角色的用例

獨立開發者和SaaS創始人

• 在開發產品之前驗證產品想法。
• 找到目標客戶所在的社區。
• 監控競爭對手的提及和情緒。
• 發現細分市場中未滿足的需求。

產品經理

• 大規模收集客戶反饋。
• 跟蹤各個社區的功能請求。
• 瞭解競爭格局。
• 在趨勢達到頂峰之前識別新興趨勢。

市場研究人員

• 進行附有完整引用的情緒分析。
• 根據真實討論構建受眾畫像。
• 跟蹤觀點隨時間的演變。
• 生成基於證據的報告。

🔧 技術細節

三層MCP架構

Dialog遵循分層抽象模式，以實現可擴展性和自文檔化：

第一層：發現

discover_operations()

查看可用的操作並獲取工作流建議。

第二層：模式檢查

get_operation_schema("discover_subreddits", include_examples=True)

在執行之前瞭解參數要求、驗證規則並查看示例。

第三層：執行

execute_operation("discover_subreddits", {
    "query": "machine learning",
    "limit": 15,
    "min_confidence": 0.6
})

使用經過驗證的參數執行實際操作。

Reddit研究操作

• discover_subreddits：使用語義向量搜索在20000多個索引子版塊中查找相關社區。
• search_subreddit：在特定子版塊中搜索帖子，並可按時間範圍和排序順序進行過濾。
• fetch_posts：按類型（熱門、最新、置頂、新興）從單個子版塊獲取帖子。
• fetch_multiple：效率提高70% - 同時從多個子版塊批量獲取帖子。
• fetch_comments：獲取完整的評論樹，以便深入分析討論。

訂閱源管理操作

訂閱源允許你保存研究配置，以便進行持續監控：

• create_feed - 保存發現的子版塊，並附帶分析和元數據。
• list_feeds - 分頁查看所有保存的訂閱源。
• get_feed - 通過ID檢索特定的訂閱源。
• update_feed - 修改訂閱源名稱、子版塊或分析內容。
• delete_feed - 永久刪除訂閱源。

身份驗證

Dialog使用Descope OAuth2進行安全身份驗證：

• 設置：無需Reddit憑證 - 服務器處理身份驗證。
• 令牌：由你的MCP客戶端自動管理。
• 隱私：僅訪問Reddit的公開數據。
• 首次使用：身份驗證大約需要30秒，之後即可正常使用。

📚 Dialog平臺

此MCP服務器是Dialog的後端，Dialog是一個完整的Reddit情報平臺，具有以下特點：

• 聊天界面 - 由Claude AI提供支持的自然語言研究。
• 訂閱源管理 - 創建和管理精心策劃的子版塊集合。
• 整合視圖 - 在一個地方查看所有跟蹤子版塊的熱門帖子。
• 跨設備同步 - 聊天曆史記錄和訂閱源在不同設備間同步。
• 可視化分析 - 情緒指標、趨勢圖表和參與度指標。

免費試用Dialog

🤝 貢獻說明

本項目使用以下技術：

• Python 3.11+，帶有類型提示。
• FastMCP作為服務器框架。
• ChromaDB用於語義搜索。
• PRAW用於與Reddit API交互。