mcp名称：io.github.king-of-the-grackles/redit-research-mcp
对话框MCP服务器
基于人工智能的Reddit智能，用于市场研究和竞争分析
  
版本: 1.0.0
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将Reddit的混乱转化为可操作的见解。Dialog是您在20000多个活跃的Reddit子版块中进行竞争分析、市场研究和客户发现的一体化Reddit智能平台。
这是MCP服务器的官方电源 对话 -为独立黑客、SaaS创始人、产品经理和市场研究人员构建的人工智能驱动的Reddit研究平台。
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为什么是对话？
基于证据的见解，并附有完整的引用。 每一个发现都链接到真实的Reddit帖子和评论，包括投票数、奖励和直接网址。当你说“用户在抱怨X”时，你会有收据来证明这一点。
零摩擦设置。 不需要Reddit API凭据。无终端命令。无凭据管理。只需连接并开始研究。
大规模语义搜索。 Reddit的API搜索结果上限为250个。Dialog使用向量嵌入在20000多个索引子版块中进行概念性搜索，找到您不知道存在的相关社区。
持续的研究管理。 将子版块集合保存到提要中以进行持续监控。非常适合长期竞争分析和市场研究活动。
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快速设置（60秒）
克劳德代码
claude mcp add --scope local --transport http dialog-mcp https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp光标
cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=dialog-mcp&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL3JlZGRpdC1yZXNlYXJjaC1tY3AuZmFzdG1jcC5hcHAvbWNwIn0%3DOpenAI Codex命令行界面
codex mcp add dialog-mcp \
npx -y mcp-remote \
https://reddit-research-mcp.fastmcp.app/mcp \
--auth-timeout 120 \
--allow-http \双子星命令行工具
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
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你能做什么
竞品分析
"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、痛点和迁移体验，并链接到每个提到的讨论。
客户发现
"Find the top complaints about existing CRM tools in small business communities"通过引用真实用户反馈，直接从目标市场发现未满足的需求、功能差距和定价问题。
市场调研
"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，显示意见是如何演变的。
产品验证
"What problems are SaaS founders having with subscription billing?"找出痛点，并用实际Reddit讨论中的证据而不是假设来验证你的解决方案。
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服务器功能
| 类别 | 计数 | 描述 |
|---|---|---|
| MCP工具 | 3 | 发现操作、获取操作模式、执行操作 |
| Reddit运营 | 5 | 发现、搜索、fetch_post、fetch_multiple、fetch_comments |
| 饲料操作 | 5 | 创建、列出、获取、更新、删除 |
| 索引子漩涡 | 20000+ | 活跃社区（2k+成员，每周更新） |
| MCP提示 | 1 | reddit_research自动化工作流程 |
| 资源 1.reddit://server-info用于文件编制 |
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按角色划分的用例
面向独立黑客和SaaS创始人
- 在构建之前验证产品创意
- 找到目标客户常去的社区
- 监控竞争对手的提及和情绪
- 发现您所在细分市场中未满足的需求
面向产品经理
- 大规模收集客户反馈
- 跨社区跟踪功能请求
- 了解竞争格局
- 在新兴趋势达到顶峰之前识别它们
面向市场研究人员
- 使用完整引用进行情绪分析
- 从真实的讨论中建立受众角色
- 追踪意见如何随时间演变
- 生成基于证据的报告
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技术细节
Three-Layer MCP Architecture
对话框如下 分层抽象模式 为了实现可扩展性和自我文档化：
第1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3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 Research Operations
discover_subreddits
使用语义向量搜索在20000多个索引的子版块中查找相关社区。
search_subreddit
使用时间范围和排序顺序过滤器在特定的subreddit中搜索帖子。
fetch_post
按列表类型（热门、新、热门、上升）从单个subreddit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_注释
获取完整的评论树，以便对讨论进行深入分析。
Feed Management Operations
Feeds允许您保存研究配置以进行持续监控：
- create_feed -使用分析和元数据保存发现的子版块
- list_feeds -使用分页查看所有已保存的提要
- 获取饲料 -按ID检索特定提要
- update_feed -修改订阅源名称、子版块或分析
- delete_feed -永久删除提要
Authentication
对话框使用 描述OAuth2 对于安全身份验证：
- 设置：不需要Reddit凭据-服务器处理身份验证
- 代币：由您的MCP客户端自动管理
- 隐私：仅访问公共Reddit数据
- 先用：身份验证需要大约30秒，然后您就设置好了
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对话平台
此MCP服务器是 对话，一个完整的Reddit智能平台，其特点是：
- 聊天界面 -Claude AI支持的自然语言研究
- 饲料管理 -创建和管理策划的subreddit收藏
- 综合视图 -在一个地方查看所有跟踪的子版块的热门帖子
- 跨设备同步 -聊天记录和提要在设备间同步
- 可视化分析 -情绪指标、趋势图和参与度指标
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贡献
本项目使用：
- Python 3.11+带类型提示
- 服务器框架的FastMCP
- 用于语义搜索的ChromaDB
- 用于Reddit API交互的PRAW
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别猜了。开始了解你的市场的真实想法。