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RedReplier

RedReplier

已认证精选远程服务
redreplier.com通信协作12 周前更新
文档代码仓库访问官网

关于 RedReplier

RedReplier 让 AI Agent 监测 Reddit、Hacker News、X、Bluesky 和 Facebook 上的关键词提及，并筛选潜在销售线索。它为提及评分、说明相关性，也支持管理监测项、审核线索和配置邮件提醒。

主要功能

  1. 01监测五个平台的关键词提及
  2. 02按相关度和条件筛选提及
  3. 03查看 AI 评分与相关性说明
  4. 04批准或拒绝潜在线索
  5. 05管理网站与监测关键词
  6. 06配置邮件摘要提醒

适用场景

  1. 01发现社交平台上的产品购买意向
  2. 02按来源和日期筛选潜在线索
  3. 03了解某条提及的相关性评分原因
  4. 04管理关键词监测并设置邮件摘要

MCP 相关

RedReplier 提供托管 MCP 服务，也可通过 Bun 或 Docker 本地运行。MCP 客户端可连接服务以使用提及筛选和线索审核功能；支持 OAuth 的客户端可通过浏览器登录，其他客户端可提供 API 密钥。

#reddit#hacker-news#social-listening#lead-generation#brand-monitoring#marketing#facebook#x#twitter

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.redreplier.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

RedReplier Agent

smithery badge

让你的 AI Agent 通过一条命令监控 Reddit、Hacker News、X、Bluesky 和 Facebook 上提及你产品的关键词，并对 AI 评分后的潜在客户进行分类。

适用于： Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex 以及任何支持技能的 Agent。

安装

npx skills add redreplier/agent
其他安装方式

手动安装：将 skills/redreplier/ 文件夹复制到项目的技能目录中。

Cursor 远程规则：指向 https://raw.githubusercontent.com/redreplier/agent/main/skills/redreplier/SKILL.md

设置

  1. 在 redreplier.com/signup 创建账号
  2. 添加要监控的网站和关键词
  3. 在 Settings → API Tokens 创建 API 令牌
  4. 运行： 
    ./scripts/redreplier.js setup --key redreplier_xxxxx

功能

安装后，你的 AI Agent 可以：

  • 管理受监控的网站——添加、更新、进行 AI 分析、移除
  • 管理关键词——添加、编辑、启用/停用、删除，并在套餐范围内激活
  • 分类提及内容——列出来自 Reddit、Hacker News、X、Bluesky 和 Facebook 的 AI 评分提及内容；按相关性 / 最低分数 / 关键词 / 来源 / 日期筛选；批准或拒绝潜在客户
  • 解释相关性——查看提及内容获得相应评分的原因
  • 配置提醒——启用电子邮件摘要并设置发送频率

示例

You: Show me this week's best leads for my product.
Agent: 3 mentions scoring 70+. Top: r/webdev "Looking for an example tool" (85) —
       a direct buying-intent question, plus one on Hacker News and one on X.
       Want me to approve them and reject the rest?

备选方案：MCP

如需与 Claude Desktop、Cursor 或其他兼容 MCP 的客户端进行更深入的集成，请使用 RedReplier MCP 服务：https://mcp.redreplier.com/mcp。支持 OAuth 的客户端只需提供 URL，然后在浏览器中登录；登录后即可访问用户所属的所有工作区。不支持 OAuth 的客户端可以发送 API 密钥：

{
  "mcpServers": {
    "redreplier": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.redreplier.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer redreplier_your_key"
      }
    }
  }
}
本地运行

服务源代码位于 mcp-server/。使用 Bun 通过 stdio 运行：

{
  "mcpServers": {
    "redreplier": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/path/to/agent/mcp-server/src/index.ts"],
      "env": { "REDREPLIER_API_TOKEN": "redreplier_your_key" }
    }
  }
}

或者使用 Docker：

docker build -t redreplier-mcp .
docker run -i -e REDREPLIER_API_TOKEN=redreplier_your_key redreplier-mcp

链接

许可证

MIT

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。