reddit-growth-mcp

Reddit Growth MCP

查找适合发布的版块，了解各个 subreddit 的爆款秘诀，并在发布前为草稿评分——无需 Reddit API 密钥。

每项操作只需一条命令：用 plan 规划发布位置，用 draft 在发布前为帖子评分，用 compare 按移除风险排列 subreddit。

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Reddit Growth MCP 会根据公开的历史档案，读取各个社区的内容格式、flair、发布时间和关键词秘诀，将 subreddit 列表转化为一份计划——发在哪里、发什么以及何时发布。整个核心工作流无需账号或 API 密钥即可运行。它既可作为 MCP 服务（用于 Claude、Cursor 和其他 MCP 客户端），也可作为独立的命令行工具使用。

由 r/ClaudeAI 排名前 1% 的发帖者打造——此处的经验法则基于实际获得赞同和被移除的内容，而非猜测。

快速开始

要求：Python 3.11+ 和 uv。开始使用无需 Reddit 账号或 API 密钥。

从 PyPI 安装：

uvx reddit-growth-mcp                            # run the MCP server instantly
pipx install reddit-growth-mcp                   # or install the CLI + server
reddit-growth plan singularity LocalLLaMA mcp    # your first growth plan

或从克隆的仓库安装（用于开发）：

uv sync                                                    # install dependencies
uv run python -m src.cli plan singularity LocalLLaMA mcp   # your first growth plan

这会根据公开档案，输出适合发布的位置、内容和时间。每条命令的格式均为 uv run python -m src.cli <command> [options] （文中均以 reddit-growth <command> 展示，这是安装后使用的别名）。在任意命令后添加 -h 可查看帮助，例如 uv run python -m src.cli plan -h。

如果你直接激活虚拟环境（source .venv/bin/activate），而 zsh 仍提示 command not found: reddit-growth，请运行 rehash——zsh 会在启动时缓存命令位置，虚拟环境加入 PATH 后需要刷新一下。 也可以打开新终端，或不激活环境，直接通过路径调用二进制文件： .venv/bin/reddit-growth plan singularity LocalLLaMA mcp。

交互式启动器

更喜欢用菜单而不是选项？运行：

bash scripts/menu.sh

选择一种模式（plan、compare、patterns、draft 等），从可搜索的预设列表中选择 subreddit，它就会为你运行相应命令——所有操作都在一个窗口中完成。 安装了 gum 后，你将获得一个支持模糊搜索的方向键 TUI；否则会退回到编号菜单。输入 h 可查看内置指南。

它能回答什么

• 哪些 subreddit 适合我的主题，它们的覆盖范围有多大？
• 我的帖子能否在这里留存，还是这个社区会移除很多帖子？
• 什么内容在这里表现最好：哪种格式、标题风格、发布时间和 flair？
• 给定一份具体草稿，它可能表现如何，我该如何改进？

查看效果

compare 会根据增长、病毒式传播上限、讨论度和移除风险为候选 subreddit 排名，让你选择能获得曝光的社区，并避开大多数帖子都会被移除的社区（如下方的 r/ClaudeAI：96% 的帖子被移除，审核严格）：

patterns 会分析某个社区的热门内容规律——实际表现出色的媒体类型、时段、日期、flair 和关键词，并按中位数排名，避免某个类别仅凭一篇幸运的帖子就拔得头筹：

数据是根据样本得出的实时估算值，并会随时间变化——运行这些命令即可获取当前数据。

工具

工具	用途	是否需要凭据
analyze_post_patterns	分析某个 sub 中表现出色的内容：发布时间、媒体、标题风格、flair、关键词；可配置指标	否
analyze_acceptance	分析移除率及哪些内容容易被移除；提供凭据时还会获取官方规则	否
compare_subreddits	按增长（典型触达量 + 病毒式传播潜力）为 subreddit 排名，并提供流量（每天的帖子数）、讨论度、移除风险和安全标签；rank_by 可切换为 viral/opportunity/insight	否
analyze_insight	分析讨论深度（评论实质内容）并进行启发式情感判读（支持／混合／批评）——而不只是统计评论数	否
growth_plan	一次调用即可获得：风险最低的优质目标、交叉发布选项、热门内容规律和最佳发布时间	否
evaluate_draft	预测草稿的表现（0-100）和被接受的风险，并提供影响因素和修改建议	否
evaluate_draft_across	在多个 sub 中为同一草稿评分，按规模公平的匹配度（百分位）与原始触达量排序	否
analyze_subreddit	估算 subreddit 的活跃度（每天的帖子数）；无需凭据即可使用存档	否
find_target_subreddits_tool	根据预估流量，为指定主题发现并排列 subreddit	是
fetch_posts、fetch_multiple、search_subreddit、fetch_comments	原始数据访问	是

分析工具不限定 subreddit——适用于存档中的任何 sub。启动器内置了 40 多个 AI、开发和创业社区预设（ChatGPT、DeepSeek、LocalLLaMA、StableDiffusion、SaaS、indiehackers，……）。

数据来源

• 使用 PRAW 访问 Reddit 实时数据（只读）。需要 API 凭据。
• Arctic Shift（https://github.com/ArthurHeitmann/arctic_shift），一个公开的历史存档，也是 Pushshift 的后继项目。无需凭据。

移除检测采用 reveddit 的方法：存档会记录已发布的内容，并从该记录中读取版主移除情况。提供 Reddit 凭据时，analyze_acceptance 会执行精确的实时差异比对（存档与当前 Reddit），以确定有歧义的情况；没有凭据时，则仅使用存档进行分析，并标注置信度。

Reddit 凭据（可选）

上述所有功能均无需账户即可使用。凭据仅用于解锁需要凭据的工具（原始数据访问、find_target_subreddits_tool）和精确的实时移除检查。在 https://www.reddit.com/prefs/apps 创建一个 "script" 应用，然后：

cp .env.sample .env
# REDDIT_CLIENT_ID=...
# REDDIT_CLIENT_SECRET=...
# REDDIT_USER_AGENT=reddit-growth-mcp/0.2.1 by u/your_username

命令行用法

从归档中运行任何命令都无需凭据。命令包括： traffic、insight、patterns、acceptance、compare、plan、report、 draft 和 fit（在任一命令后运行 -h 查看选项）。

uv run python -m src.cli traffic LocalLLaMA
uv run python -m src.cli insight mcp
uv run python -m src.cli patterns Fedora --time month
uv run python -m src.cli patterns commandline --metric discussion
uv run python -m src.cli acceptance technology
uv run python -m src.cli compare Fedora gnome linux
uv run python -m src.cli plan singularity LocalLLaMA mcp --tz 7
uv run python -m src.cli draft ClaudeAI --title "I built an ASCII art tool" --type image
uv run python -m src.cli fit singularity LocalLLaMA mcp --title "..." --type video

fit 会为一篇草稿在多个 subreddit 中评分，并按公平考虑规模的匹配度排名（草稿在每个 subreddit 自身分数分布中的百分位），同时显示原始预期触达量。这样一来，小型 subreddit 中排名前 10% 的帖子就不会被大型 subreddit 更高的绝对数据掩盖。

在任意命令后添加 --json 即可获取原始输出。

基于时间的命令（patterns、plan、draft、fit、report）支持 --time day|week|month|year|all——时间范围越短，数据越新鲜，但样本量也越小。

patterns 支持 --metric：

• score：点赞数（触达量）。
• comments：评论量。
• discussion：每个点赞对应的评论数，可用于衡量真实互动，而非随手点赞。
• quality：经标题党惩罚项削弱后的点赞数。

用作 MCP 服务

注册一次服务即可（此处以 Claude Code 为例）：

claude mcp add reddit-growth-mcp -- uvx reddit-growth-mcp

对于 Cline、Cursor、Claude Desktop 和其他客户端，将其添加到 MCP 设置 JSON 中（无需单独安装——uvx 会从 PyPI 获取它）：

{
  "mcpServers": {
    "reddit-growth": {
      "command": "uvx",
      "args": ["reddit-growth-mcp"]
    }
  }
}

然后用自然语言提问，例如“分析 r/Fedora 中哪些内容表现出色”或“这个标题会被 r/linux 接受吗？”客户端会调用相应工具。

如需一步完成完整流程，可请求制定增长计划（“为 r/singularity、r/LocalLLaMA、r/mcp 制定增长计划”），以调用 growth_plan；也可以选择 reddit_growth 提示词，它会引导助手找到安全且流量高的 subreddit，并撰写符合其爆款模式的帖子。

如需通过 stdio 直接运行服务：

uv run python -m src.server

Docker

该服务也以容器形式提供（stdio 传输）：

docker build -t reddit-growth-mcp .
docker run -i --rm reddit-growth-mcp
# with credentials:
docker run -i --rm -e REDDIT_CLIENT_ID=... -e REDDIT_CLIENT_SECRET=... reddit-growth-mcp

定向工作流

如需找到适合发布内容以实现增长的地方，compare_subreddits 会针对每个 subreddit 报告：

• 爆款潜力（根据移除风险调整后的第 90 百分位触达量）和上限，
• 每日帖子数（无需凭据的流量代理指标），
• 典型讨论量（评论数中位数），
• 移除率和安全标签（safe / moderate / strict），以便避开会移除大多数帖子的社区。

典型流程：先用 compare 筛选出安全、流量高且上限高的 subreddit，再用 patterns 了解爆款模式，最后在发布前用 evaluate_draft 对照该模式为草稿评分。

触达量和洞察是不同的目标。compare 统计评论数（数量）；analyze_insight 衡量评论的深度——评论长度中位数和实质性评论的占比。某个 subreddit 可能有许多简短的一行回复（数量多、洞察少），也可能有较少但内容详尽的技术评论（数量少、洞察多）。想提高曝光度，请使用以触达量为导向的排名；想找到有深度讨论、能建立声誉的地方，请使用 analyze_insight。

准确性与方法论

该工具旨在避免简单 Reddit 分析中常见的失败模式。

• 稳健的集中趋势。按中位数对类别（媒体、flair、时间）进行排名，并显示均值供参考，因此单个爆款帖子无法让某个类别登顶。
• 最小样本门槛。类别或时间段必须包含足够多的帖子，才会被报告为“最佳”。样本量较小的分组不会被视为可靠信号；草稿评分也会忽略组间样本量过小的标题信号，避免单个幸运帖子左右预测或产生不可靠的建议。
• 置信度标签。每份模式报告都会根据样本量标注置信度，每份接受情况报告都会标注可靠性等级。
• 分数稳定后再分析。归档分数约在 36 小时后趋于稳定，因此分析会排除最近两天的数据。
• 感知 AutoMod 状态。采集时仅被 AutoMod 过滤的帖子会被视为状态不确定，而非确认移除，因为这些帖子之后经常会获批。在 AutoMod 过滤较多的 subreddit 中会对此发出标记；要进行准确的实时检查，需要凭证。
• 纳入移除率的判断。草稿的接受情况判断会纳入 subreddit 的基础移除率，因此，在移除大多数收到帖子的 subreddit 中，即使帖子符合规范，也会被标记为有风险，而不是“可能获批”。
• 抑制标题党。检测标题党标题（炒作措辞、大写喊话、表情符号和标点符号滥用），并在每份报告中说明社群实际上会奖励还是惩罚标题党内容，因此指导建议绝不会怂恿你采用这种写法。evaluate_draft 只会在对应 subreddit 不喜欢标题党时惩罚此类草稿。

局限性

• 流量数据为估算值。Reddit 不会通过其公共 API 提供真实的每日访客数。
• 结论是基于样本得出的相关性，并非 Reddit 的排名算法，也不保证内容表现。
• AutoModerator 配置为私有信息。Karma 和账户年龄门槛是根据规则文本推断的，读取这些信息需要凭证。

开发

uv sync --extra dev
uv run pytest -q                       # tests
uv run ruff check src tests            # lint
uv run ruff format src tests           # format

CI 会在每次推送和拉取请求时运行 lint、格式检查和测试。

分析逻辑位于 src/analysis/（traffic、acceptance、patterns、draft、compare、arctic、helpers）。MCP 接口位于 src/server.py，CLI 位于 src/cli.py。

许可证

MIT

_{mcp-name: io.github.latent-9/reddit-growth-mcp}