MCP Server Reddit について
MCP Server Reddit は、Reddit の公開 API を通じて LLM にフロントページ、サブレディット、投稿、コメントの読み取り機能を提供する MCP サーバーです。モデルに Reddit の内容を閲覧させたい場合に向いています。
主な機能
- 01フロントページの人気投稿の取得
- 02サブレディット情報の照会
- 03人気、新着、トップ、急上昇順の投稿取得
- 04投稿の詳細とコメントツリーの読み取り
活用シーン
- 01サブレディットの人気の議論をモデルに要約させる
- 02特定の投稿のコメントを要約する
- 03サブレディットの急上昇投稿を追跡する
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーとして、Reddit の投稿、サブレディット、コメントに関するツールを MCP クライアントに提供します。
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。
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。
ツール
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 Server Reddit
LLM が Reddit の公開 API にアクセスするための Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使うと、LLM は Reddit のコンテンツを操作できます。フロントページの投稿の閲覧、サブレディット情報へのアクセス、投稿コメントの閲覧などが可能です。
このサーバーは redditwarp を使用して Reddit の公開 API とやり取りし、その機能を MCP プロトコル経由で公開します。
動画デモ(クリックして視聴)
Clinde でのデモです👇
利用可能なツール
-
get_frontpage_posts- Reddit のフロントページから人気の投稿を取得します- オプションの引数:
limit(整数):返す投稿数(デフォルト:10、範囲:1~100)
- オプションの引数:
-
get_subreddit_info- サブレディットの情報を取得します- 必須の引数:
subreddit_name(文字列):サブレディット名(例:'Python'、'news')
- 必須の引数:
-
get_subreddit_hot_posts- 特定のサブレディットから人気の投稿を取得します- 必須の引数:
subreddit_name(文字列):サブレディット名(例:'Python'、'news')
- オプションの引数:
limit(整数):返す投稿数(デフォルト:10、範囲:1~100)
- 必須の引数:
-
get_subreddit_new_posts- 特定のサブレディットから新しい投稿を取得します- 必須の引数:
subreddit_name(文字列):サブレディット名(例:'Python'、'news')
- オプションの引数:
limit(整数):返す投稿数(デフォルト:10、範囲:1~100)
- 必須の引数:
-
get_subreddit_top_posts- 特定のサブレディットからトップ投稿を取得します- 必須の引数:
subreddit_name(文字列):サブレディット名(例:'Python'、'news')
- オプションの引数:
limit(整数):返す投稿数(デフォルト:10、範囲:1~100)time(文字列):トップ投稿の期間フィルター(デフォルト:''、選択肢:'hour'、'day'、'week'、'month'、'year'、'all')
- 必須の引数:
-
get_subreddit_rising_posts- 特定のサブレディットから急上昇中の投稿を取得します- 必須の引数:
subreddit_name(文字列):サブレディット名(例:'Python'、'news')
- オプションの引数:
limit(整数):返す投稿数(デフォルト:10、範囲:1~100)
- 必須の引数:
-
get_post_content- 特定の投稿の詳細な内容を取得します- 必須の引数:
post_id(文字列):投稿の ID
- オプションの引数:
comment_limit(整数):返すトップレベルコメントの数(デフォルト:10、範囲:1~100)comment_depth(整数):コメントツリーの最大深度(デフォルト:3、範囲:1~10)
- 必須の引数:
-
get_post_comments- 投稿のコメントを取得します- 必須の引数:
post_id(文字列):投稿の ID
- オプションの引数:
limit(整数):返すコメント数(デフォルト:10、範囲:1~100)
- 必須の引数:
インストール
Clinde を使用する(推奨)
MCP Server Reddit を使う最も簡単な方法は、Clinde デスクトップアプリを使用することです。Clinde をダウンロードしてインストールし、次の手順を実行してください。
- Clinde アプリを開きます
- Servers ページに移動します
- mcp-server-reddit を見つけて Install をクリックします
これで完了です。技術的な知識は必要ありません。Clinde がインストールと設定をすべてシームレスに処理します。
uv を使用する(推奨)
uv を使用する場合、特別なインストールは必要ありません。uvx を使用して mcp-server-reddit を直接実行します。
PIP を使用する
または、pip 経由で mcp-server-reddit をインストールできます。
pip install mcp-server-reddit
インストール後、次のコマンドでスクリプトとして実行できます。
python -m mcp_server_reddit
Smithery 経由でインストールする
Smithery 経由で MCP Server Reddit を Claude Desktop に自動インストールするには:
npx -y @smithery/cli install @Hawstein/mcp-server-reddit --client claude
設定
Claude.app 用に設定する
Claude の設定に追加します。
uvx を使用する場合
"mcpServers": {
"reddit": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-reddit"]
}
}
pip インストールを使用する場合
"mcpServers": {
"reddit": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_reddit"]
}
}
Zed 用に設定する
Zed の settings.json に追加します。
uvx を使用する場合
"context_servers": [
"mcp-server-reddit": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-reddit"]
}
],
pip インストールを使用する場合
"context_servers": {
"mcp-server-reddit": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_reddit"]
}
},
質問の例
- 「Reddit のフロントページで現在注目されている投稿を教えてください」(get_frontpage_posts)
- 「r/ClaudeAI サブレディットについて教えてください」(get_subreddit_info)
- 「r/ClaudeAI サブレディットで注目されている投稿を教えてください」(get_subreddit_hot_posts)
- 「r/ClaudeAI の最新の投稿を表示してください」(get_subreddit_new_posts)
- 「r/ClaudeAI で過去最高の投稿を教えてください」(get_subreddit_top_posts)
- 「現在 r/ClaudeAI でトレンドになっている投稿を教えてください」(get_subreddit_rising_posts)
- 「この Reddit 投稿の全文とコメントを取得してください:[post_url]」(get_post_content)
- 「この Reddit 投稿へのコメントを要約してください:[post_url]」(get_post_comments)
デバッグ
MCP インスペクターを使ってサーバーをデバッグできます。uvx でインストールした場合:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-reddit
特定のディレクトリにパッケージをインストールした場合、または開発中の場合:
cd path/to/mcp_server_reddit
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-reddit
ライセンス
mcp-server-reddit は MIT License のライセンスで提供されています。MIT License の利用規約に従うことを条件に、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳細については、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルを参照してください。
コメント
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。
