用一条 MCP 提示词搭建可用的 Reddit 研究 Skill：查看动态、抓取热门评论并总结，适用于任何支持 MCP 的 Agent。

一句话总结：这份指南是一个零代码的 Reddit 研究 Skill——一条提示词、一个 MCP 服务器、公开的帖子与评论，以及按记录数封顶的成本。

Reddit 研究 Skill——给它一个信息流、一位用户或一篇目标帖子，它就回送一份结构化摘要，告诉你大家究竟在讨论什么——是你能在 Agent 里跑通的、最精简却实用的公开数据工作流之一。把 UnifAPI 当作 MCP 服务器，你完全不用写任何粘合代码：一条提示词就能让兼容的通用 Agent、研究 Agent、编程 Agent 或 MCP 客户端去巡检 Reddit 信息流、并发抓取热门评论，并生成摘要。

这个 Agent 做什么

用户提示词："本周关于 Anthropic 最新模型发布，Reddit 上的共识是什么？" Agent 的执行流程：巡检 /reddit/feed/popular 和 /reddit/feed/news，在本地筛选出相关帖子，分别抓取每篇的前 10 条评论，对情绪进行摘要，并提炼出点赞数最高的两条观点。

记录总数：15 条帖子结果 + 50 次评论抓取 = 65 条记录，每次运行约 0.065 美元。输出是一段综合分析外加两段引述。整个 Agent 就这么简单。

第一步——你将调用的 Reddit 端点

四个端点承载整个工作流。/reddit/feed/popular 和 /reddit/feed/news 用于发现当前的公开帖子。/reddit/posts/{id} 抓取单篇帖子。/reddit/posts/{id}/comments 抓取评论树。如果要做以作者为范围的研究，/reddit/users/{username}/posts 会列出该用户最近的公开帖子。

信息流端点返回帖子 ID、标题、得分和子版块名称。帖子和评论端点返回完整的讨论上下文。这就足以完成摘要式研究，而且全程不离开 UnifAPI。

第二步——添加 MCP 配置

如果你在 Claude Desktop 中运行，请依次进入 Customize -> Connectors -> + -> Add custom connector，填入 https://mcp.unifapi.com，然后点击 Connect 通过 OAuth 完成认证。

对于 Cursor，编辑 ~/.cursor/mcp.json，把服务器 URL 设为 https://mcp.unifapi.com。对于 Claude Code CLI，运行 claude mcp add --transport http unifapi https://mcp.unifapi.com。连接成功后，三个 UnifAPI 目录工具就会出现，可用于发现、检查和调用。

第三步——提示词

整个 Agent 就是一条提示词："你是一名 Reddit 研究员。针对用户指定的话题，巡检 /reddit/feed/popular 和 /reddit/feed/news，保留最相关的五篇帖子，然后分别抓取每篇的前 10 条评论。输出：先给一段情绪摘要，再附上点赞数最高的两条观点原文并注明出处。"

就这些。路由选择、分页和综合分析都由模型处理。UnifAPI 提供的底层管线——统一的响应封装、归一化的游标分页、统一的错误结构——正是让这条提示词如此简短的原因。

运行成本

对于标准 Reddit 记录，成本由记录数封顶，而非调用次数。一次典型运行会触达 65–100 条记录，具体取决于帖子有多少评论。每天对 5 个话题运行一次：约 500 个标准积分，每天 0.50 美元，每月 15 美元。为监控看板每小时对 20 个话题运行一次：约 50,000 个标准积分，每月 50 美元。

没有需要升级的套餐档位，也没有超量费率。如果工作量增长 10 倍，账单也增长 10 倍——不存在任何跳变拐点。

扩展玩法

三个显而易见的扩展方向。跨平台——把一次搜索调用换成对 Reddit、Twitter 和 YouTube 的并行调用，覆盖 Reddit 这个圈子之外的声音。时间序列——逐日存储记录 ID 并呈现增量（新帖子、得分变化）。筛选——在提示词中加一个情绪分类器，在摘要前先给评论分桶。

这三种扩展依然只需要一个 MCP 服务器和一个积分余额。这正是统一目录的价值所在：扩展 Skill 是改一条提示词，而不是采购一家新供应商。

用 UnifAPI + MCP 搭建 Reddit 研究 Agent（无需写代码）