mcpField
M
MCP Reddit Digest Server

MCP Reddit Digest Server

ローカル
github.com/omendra02ソーシャルメディア168 週間前に更新

MCP Reddit Digest Server について

MCP Reddit Digest Serverは、Redditの投稿を要約してSlackに届けるFastAPIベースのMCPサーバーです。トピックまたは指定したsubredditから人気投稿を取得し、Azure OpenAIで要約してPDFにまとめます。

主な機能

  1. 01トピックや指定subredditから投稿を取得
  2. 02Azure OpenAIによる議論の要約
  3. 03subreddit別のMarkdown整理
  4. 04スタイル付きPDFレポートの作成
  5. 05Slackへのダイジェスト送信
  6. 06ダイジェスト配信のスケジュール設定

活用シーン

  1. 01AIやサイバーセキュリティの人気投稿を要約
  2. 02チーム向けの日次PDFダイジェスト作成
  3. 03指定subredditの定期的な確認

MCP 対応

トピックまたは指定subredditからRedditダイジェストを生成するMCPエンドポイントを提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MCP Reddit ダイジェストサーバー

FastAPI ベースの MCP(Model Context Protocol)サーバーです。Reddit のコンテンツを自動で取得、要約し、Slack に直接配信します。Azure OpenAI を使用して、選択したサブレディットの人気投稿を簡潔に要約し、整理された PDF レポートにまとめてチームと共有します。

✨ 特長

  • 🔍 Reddit のスマート監視:トピック(AI、サイバーセキュリティ、プログラミング)別に人気投稿を取得するか、任意のサブレディットを指定できます
  • 🧠 AI による要約:Azure OpenAI を使用して、長文の Reddit の議論を簡潔にまとめます
  • 📝 見やすい Markdown 形式:サブレディットごとに投稿を整理した、構成の整ったダイジェストを生成します
  • 📄 プロフェッショナルな PDF レポート:カスタム CSS を使って Markdown をスタイル付き PDF に変換します
  • 🔔 Slack 連携:ダイジェストをチームの Slack チャンネルに自動配信します
  • ⏱️ スケジュール配信:毎日または任意のスケジュールでダイジェストを自動配信するよう設定できます
  • 🧩 モジュール式アーキテクチャ:新機能や連携を簡単に追加できます

MCPHub による認定:Reddit Digest - omendra02 MCP Server

前提条件
  • Python 3.8+
  • Reddit API の認証情報
  • Azure OpenAI API へのアクセス
  • ボット連携が設定された Slack ワークスペース
環境設定

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、以下の変数を設定します。

# Reddit API
REDDIT_CLIENT_ID=your_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
REDDIT_USERNAME=your_username
REDDIT_PASSWORD=your_password
USER_AGENT=your_user_agent

# Azure OpenAI
AZURE_OPENAI_KEY=your_openai_key
AZURE_OPENAI_API_VERSION=your_api_version
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_endpoint
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your_deployment_name

# Slack
SLACK_BOT_TOKEN=your_slack_bot_token
SLACK_CHANNEL_ID=your_channel_id
インストール
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mcp-reddit-digest.git
cd mcp-reddit-digest

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Start the server
uvicorn mcp_server.main:app --reload

🔧 使用方法

API エンドポイント
  • GET / - ヘルスチェック用エンドポイント
  • POST /mcp/hello - 接続を確認するためのテスト用エンドポイント
  • POST /mcp/reddit - トピック(ai、cybersecurity、tech update など)別にダイジェストを生成します
  • POST /mcp/reddit/subreddit - 指定したサブレディットからダイジェストを生成します
リクエスト例
トピック別にダイジェストを生成する:
curl -X POST "http://localhost:8000/mcp/reddit" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "ai"}'
特定のサブレディットのダイジェストを生成する:
curl -X POST "http://localhost:8000/mcp/reddit/subreddit" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": "MachineLearning, artificial, IndiaTech"}'

⚙️ 設定

スケジュール済みダイジェスト

このシステムでは、スケジュール済みダイジェストが実行されるよう設定されています。実行時刻を変更するには、scheduler.py を編集します。

# For production (runs daily at 9 AM)
scheduler.add_job(scheduled_reddit_digest, 'cron', hour=9, minute=0)

# For testing (runs every minute)
scheduler.add_job(scheduled_reddit_digest, 'interval', minutes=1)
トピックのマッピング

トピックとサブレディットのデフォルトのマッピングは reddit_fetcher.py で定義されています。必要に応じてマッピングを追加または変更してください。

TOPIC_SUBREDDITS = {
    "tech update": ["technology", "technews", "IndiaTech", "developersIndia"],
    "ai": ["MachineLearning", "ArtificialIntelligence", "Singularity", "artificial"],
    # Add new mappings here
}

🔄 プロジェクト構成

mcp_server/
├── core/
│   ├── slack_notifiers.py    # Slack integration
│   ├── summarizer.py         # Azure OpenAI integration
│   └── utils.py              # Helper functions
├── tools/
│   ├── hello_tool.py         # Simple test tool
│   └── reddit_digest/        # Reddit digest functionality
│       ├── markdown_generator.py
│       ├── pdf_generator.py
│       ├── reddit_fetcher.py
│       ├── style.css         # PDF styling
│       └── tool.py           # Main digest logic
├── main.py                   # FastAPI application
├── mcp.json                  # Tool definitions
└── scheduler.py              # Automated tasks

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。