Reddit Research MCP

🚀 对话MCP服务器

基于人工智能的Reddit情报平台，用于市场研究和竞争分析

本平台能够将Reddit上杂乱的信息转化为可付诸行动的见解。Dialog是一款一体化的Reddit情报平台，可在20000多个活跃的子版块中进行竞争分析、市场研究和客户洞察。

这是为Dialog提供支持的官方MCP服务器。Dialog是一个由人工智能驱动的Reddit研究平台，专为独立开发者、SaaS创始人、产品经理和市场研究人员打造。

版本：1.0.0

✨ 主要特性

• 基于证据的见解，并附有完整引用：每一项发现都能链接回真实的Reddit帖子和评论，显示点赞数、奖励和直接链接。当你说“用户在抱怨X”时，你有证据来证明。
• 零摩擦设置：无需Reddit API凭证，无需终端命令，无需凭证管理。只需连接即可开始研究。
• 大规模语义搜索：Reddit的API搜索结果上限为250条。Dialog使用向量嵌入技术在20000多个索引子版块中进行概念搜索，能找到你不知道存在的相关社区。
• 持久的研究管理：将子版块集合保存到订阅源中，以便进行持续监控。非常适合长期的竞争分析和市场研究活动。

🚀 快速开始

快速设置（60秒）

Claude代码

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服务器URL

对于其他AI助手：https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp

💻 使用示例

竞争分析

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

获取一份全面的报告，比较情绪、功能请求、痛点和迁移经验，并提供每个提及的讨论的链接。

客户发现

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

直接从目标市场发现未满足的需求、功能差距和定价问题，并引用真实的用户反馈。

市场研究

"Analyze sentiment about AI coding assistants across developer communities"

通过时间分析跟踪采用趋势、关注点、成功案例和新兴用例，展示观点如何演变。

产品验证

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

根据实际的Reddit讨论识别痛点，并验证你的解决方案，而不是基于假设。

📚 详细文档

服务器功能

不同角色的用例

独立开发者和SaaS创始人

• 在开发产品之前验证产品想法。
• 找到目标客户所在的社区。
• 监控竞争对手的提及和情绪。
• 发现细分市场中未满足的需求。

产品经理

• 大规模收集客户反馈。
• 跟踪各个社区的功能请求。
• 了解竞争格局。
• 在趋势达到顶峰之前识别新兴趋势。

市场研究人员

• 进行附有完整引用的情绪分析。
• 根据真实讨论构建受众画像。
• 跟踪观点随时间的演变。
• 生成基于证据的报告。

🔧 技术细节

三层MCP架构

Dialog遵循分层抽象模式，以实现可扩展性和自文档化：

第一层：发现

discover_operations()

查看可用的操作并获取工作流建议。

第二层：模式检查

get_operation_schema("discover_subreddits", include_examples=True)

在执行之前了解参数要求、验证规则并查看示例。

第三层：执行

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

使用经过验证的参数执行实际操作。

Reddit研究操作

• discover_subreddits：使用语义向量搜索在20000多个索引子版块中查找相关社区。
• search_subreddit：在特定子版块中搜索帖子，并可按时间范围和排序顺序进行过滤。
• fetch_posts：按类型（热门、最新、置顶、新兴）从单个子版块获取帖子。
• fetch_multiple：效率提高70% - 同时从多个子版块批量获取帖子。
• fetch_comments：获取完整的评论树，以便深入分析讨论。

订阅源管理操作

订阅源允许你保存研究配置，以便进行持续监控：

• create_feed - 保存发现的子版块，并附带分析和元数据。
• list_feeds - 分页查看所有保存的订阅源。
• get_feed - 通过ID检索特定的订阅源。
• update_feed - 修改订阅源名称、子版块或分析内容。
• delete_feed - 永久删除订阅源。

身份验证

Dialog使用Descope OAuth2进行安全身份验证：

• 设置：无需Reddit凭证 - 服务器处理身份验证。
• 令牌：由你的MCP客户端自动管理。
• 隐私：仅访问Reddit的公开数据。
• 首次使用：身份验证大约需要30秒，之后即可正常使用。

📚 Dialog平台

此MCP服务器是Dialog的后端，Dialog是一个完整的Reddit情报平台，具有以下特点：

• 聊天界面 - 由Claude AI提供支持的自然语言研究。
• 订阅源管理 - 创建和管理精心策划的子版块集合。
• 整合视图 - 在一个地方查看所有跟踪子版块的热门帖子。
• 跨设备同步 - 聊天历史记录和订阅源在不同设备间同步。
• 可视化分析 - 情绪指标、趋势图表和参与度指标。

免费试用Dialog

🤝 贡献说明

本项目使用以下技术：

• Python 3.11+，带有类型提示。
• FastMCP作为服务器框架。
• ChromaDB用于语义搜索。
• PRAW用于与Reddit API交互。