Reddit Mcp Poc

🚀 Reddit MCP 服务器

Reddit MCP 服务器是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它通过专门为深入研究和分析设计的三层架构，为大语言模型（LLMs）提供全面访问 Reddit 内容的能力。该服务器基于 FastMCP 和 PRAW 构建，可实现高效部署。

🚀 快速开始

前提条件

• Python 3.11 及以上版本
• Reddit API 凭证（点击此处获取）
  1. 访问 https://www.reddit.com/prefs/apps
  2. 点击“创建应用”或“创建另一个应用”
  3. 选择“脚本”作为应用类型
  4. 记录下你的 client_id（在“个人使用脚本”下方）和 client_secret

安装

1. 克隆仓库：

git clone 
cd reddit-mcp-poc

2. 使用 uv 安装依赖：

pip install uv
uv sync

配置

在项目根目录下创建一个 .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

运行服务器

生产模式

uv run src/server.py

开发模式（使用 MCP 检查器）

fastmcp dev src/server.py

服务器启动后，即可接受 MCP 连接。

✨ 主要特性

🔍 三层架构

本服务器采用独特的三层架构，引导大语言模型对 Reddit 进行全面研究：

第一层：发现 (discover_reddit_resources)

• 使用多种搜索策略查找 8 - 15 个相关社区
• 支持“快速”和“全面”两种发现模式
• 返回可用操作和推荐工作流程

第二层：需求 (get_operation_requirements)

• 提供详细的参数模式和验证规则
• 根据你的研究需求提供上下文感知的建议
• 明确指导何时使用每个操作

第三层：执行 (execute_reddit_operation)

• 验证参数并执行 Reddit 操作
• 具备全面的错误处理机制，并提供可操作的提示
• 返回带有详细元数据的结构化结果

🌟 其他关键特性

• 多社区覆盖：在一个工作流程中发现并获取 8 - 15 个子版块的内容
• 智能发现：使用多种搜索策略实现全面覆盖
• 引用支持：所有结果中均包含 Reddit URL，便于正确引用
• 效率优化：批量操作可减少 70% 以上的 API 调用
• 专注研究：设计用于深入分析，支持评论深度挖掘
• MCP 资源：可访问热门子版块、子版块信息和服务器功能

💻 使用示例

基础用法

🚀 推荐的全面研究工作流程

为获得最佳效果，请遵循以下利用三层架构的工作流程：

# 1. 发现 - 查找相关社区
discover_reddit_resources(
topic="machine learning ethics",
discovery_depth="comprehensive"
)

# 2. 需求 - 获取参数指导（可选）
get_operation_requirements("fetch_multiple", context="ML ethics discussion")

# 3. 执行 - 从多个社区获取内容
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
"subreddit_names": ["MachineLearning", "artificial", "singularity", "ethics"],
"limit_per_subreddit": 8
})

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

为何此流程有效：

• 📊 比单板块方法的覆盖率提高 60%
• 🔗 自动包含 Reddit URL，便于正确引用
• ⚡ 通过智能批处理减少 70% 的 API 调用
• 📝 支持全面的评论分析，适合研究需求

高级用法

🔧 三层架构工作流程示例

# 推荐：完整的研究工作流程
# 步骤 1: 发现社区
result = discover_reddit_resources(
topic="sustainable technology",
discovery_depth="comprehensive"
)
# 返回：8 - 15 个相关子版块 + 推荐操作

# 步骤 2: 获取操作要求（可选）
schema = get_operation_requirements("fetch_multiple")
# 返回：参数模式、建议和常见错误

# 步骤 3: 使用发现的社区执行操作
posts = execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
"subreddit_names": result["relevant_communities"]["subreddits"][:8],
"listing_type": "hot",
"limit_per_subreddit": 6
})

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

⚡ 快速操作示例

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

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

# 从已知子版块批量获取内容（效率提高 70%）
execute_reddit_operation("fetch_multiple", {
"subreddit_names": ["artificial", "singularity", "Futurology"],
"listing_type": "hot",
"limit_per_subreddit": 8
})

📚 详细文档

可用操作

服务器通过 execute_reddit_operation 提供以下操作来访问 Reddit：

核心操作

三层架构工具

MCP 资源

服务器提供三种 MCP 资源，用于访问常用数据：

1. reddit://popular-subreddits

返回 25 个最热门子版块的列表，包含订阅者数量和描述。

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

获取特定子版块的详细信息，包括：

• 标题和描述
• 订阅者数量和活跃用户数
• 子版块规则
• 创建日期和其他元数据

3. reddit://server-info

返回 MCP 服务器的全面信息，包括：

• 可用工具和资源
• 版本信息
• 使用示例
• 当前速率限制状态

🔧 技术细节

项目结构

reddit-mcp-poc/
├── src/
│   ├── server.py           # 具有三层架构的主 MCP 服务器
│   ├── config.py           # Reddit 客户端配置
│   ├── models.py           # Pydantic 数据模型
│   ├── resources.py        # MCP 资源实现
│   └── tools/              # 工具实现
│       ├── search.py       # 搜索功能（支持永久链接）
│       ├── posts.py        # 子版块帖子获取
│       ├── comments.py     # 评论获取
│       └── discover.py     # 子版块发现
├── tests/
│   └── test_tools.py       # 单元测试
├── pyproject.toml          # 项目依赖
├── .env                    # 你的 API 凭证
└── README.md              # 本文件

错误处理

服务器能够优雅地处理常见的 Reddit API 错误：

• 速率限制：由 PRAW 自动处理，冷却时间为 5 分钟
• 未找到：对于不存在的子版块/帖子返回错误消息
• 禁止访问：对于私有/受限内容返回错误消息
• 无效输入：验证并清理所有输入参数

局限性

此 MVP 实现存在一些有意设置的限制：

• 只读访问（不支持发帖、评论或投票）
• 无用户认证（使用仅应用程序认证）
• 有限的评论展开（不获取“更多评论”）
• 无缓存（每个请求直接访问 Reddit API）

下一步计划

基于三层架构的基础，后续计划如下：

1. 增强大语言模型指导：改进 get_operation_requirements，提供更丰富的上下文感知建议
2. 高级分析：为发现的社区添加情感分析和趋势检测功能
3. 缓存层：为发现的社区和频繁查询实现智能缓存
4. 用户认证：添加写操作（发帖、评论等）并提供适当的认证
5. 扩展发现：添加基于时间和活动的社区发现模式
6. 研究模板：为常见研究模式提供预配置的工作流程
7. 引用工具：根据 Reddit URL 自动生成参考书目

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

贡献

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故障排除