概览
围绕品牌、产品或公共话题做社区内容研究时，Reddit 搜索结果往往散落在不同社区和帖子中。这个 App 根据关键词、排序方式和时间范围整理匹配帖子的标题、作者、链接、发布时间和来源页信息，便于直接筛选、比较与留存。
它把一次关键词检索转成结构化的帖子样本，可选择结果排序方式和时间范围，既能观察谁在讨论目标话题，也能回看具体帖子和发布时间，适合作为品牌声量、用户关注点、竞品动态与选题研究的基础资料。
数据说明
数据来自无需登录即可检索到的公开 Reddit 搜索结果，最终记录按采集时间正序汇总，并以「帖子编号」识别同一内容。帖子标题、账号名称、帖子链接与来源页码保留采集时看到的值；「搜索结果页链接」记录产生该条结果的检索页面。发布时间与采集时间沿用来源中的原始值，文档未声明时区。只覆盖当时公开且能被搜索到的帖子，已删除、受限、私密或未进入搜索结果的内容不在其中。
结果长什么样
每条记录代表一个关键词搜索到的 Reddit 帖子：
| 帖子编号 | 帖子标题 | 账号名称 | 发布时间 | 帖子链接 |
|---|---|---|---|---|
| t3_1w6sq6a | Tesla Model Y L Owners Report Rear Suspension Collapse | Dragonlance12 | 2026-09-04T03:17:46 | https://www.reddit.com/r/TSLAsexy/comments/1w6sq6a/tesla_model_y_l_owners_report_rear_suspension/ |
| t3_1w6snrz | Emblem on Tesla's | wanderbobphx | 2026-09-04T03:14:27 | https://www.reddit.com/r/whatisit/comments/1w6snrz/emblem_on_teslas/ |
结果另有命中关键词、采集时间、来源页码、搜索结果页链接和内容类型等信息。
应用场景
- 做品牌声量观察时，按「发布时间」查看近期帖子，再结合「账号名称」「帖子标题」识别活跃讨论者与主要议题。
- 做用户关注点研究时，汇总「帖子标题」中的高频表达，并通过「帖子链接」回看语境，整理问题、需求与争议点。
- 做竞品动态跟踪时，定期比对「帖子编号」和「命中关键词」，识别新增讨论，并用「来源页码」辅助检查结果覆盖位置。
适用边界
每次任务仅支持 1 个关键词，可按时间范围和排序方式筛选，最多汇总 100000 条公开搜索结果；实际数量受采集数量、筛选条件和可用结果影响。
- 适合用于
- 需要按品牌、产品或话题批量发现 Reddit 公开帖子，并按时间范围筛选时
- 需要比较帖子标题、作者和发布时间，形成内容研究底表时
- 不要用于
- 需要单个帖子的正文、互动或媒体详情时——本 App 只返回关键词搜索列表信息
- 需要评论明细或登录后可见内容时——本 App 只覆盖公开可搜索的帖子
失败处理
开发者声明的失败与重试处理方式，接入时建议一并写进系统提示词。
- 1返回空结果时，先缩短或改写搜索关键词后重新提交
- 2限流、服务暂不可用或请求超时可稍后重试；鉴权失败需先检查执行环境中的凭证配置
- 3任务部分成功时保留已完成的搜索结果；任务失败或过期后可原样重新提交
输入参数
调用本 App 需要传入的参数，与 manifest.json 的 input.schema 同源。
- 搜索关键词
keyword必填string要在 Reddit 搜索的品牌、产品或话题，一次任务只支持一个关键词，长度为 1–512 个字符示例Tesla - 采集数量
crawl_count必填integer期望采集的搜索结果数量，范围为 1–300；数量越大，任务耗时和费用越高范围1–300示例50 - 排序方式
order_type选填string(enum)控制搜索结果的筛选顺序；不填默认按最新排序，支持相关性、热门、最新、Top 和评论数最多。可选值最新New相关性Relevance热门HotTop 排序Top评论数最多mostComments默认值New - 时间范围
time_filter选填string(enum)限定 Reddit 搜索结果的时间范围；不填默认覆盖全部时间。可选值全部时间All time过去一年Past year过去一个月Past month过去一周Past week今天Today过去一小时Past hour默认值All time
输出数据
单条记录的字段结构，与 manifest.json 的 output.schema 同源。
- 账号名称
account_namestringReddit 发帖账号的展示名称 - 业务标识
biz_idstring记录携带的业务标识原始值 - 帖子编号
content_idstringReddit 帖子的唯一内容编号 - 帖子标题
content_titlestringReddit 帖子的展示标题
调用方式
本 App 支持通过 MCP、API、SDK 与文件导出方式接入，各接入方式共享同一套能力与计价。所有请求统一使用 Authorization: Bearer 请求头完成身份认证，凭证为 API Key（长期有效，在开放平台创建）；MCP 客户端另支持 OAuth 免密钥登录。CLI、Skill 等更多接入方式正在规划中。本 App 异步运行，支持中途取消：取消后任务停止；已写回的部分保留，按写回计费。
通过 MCP（Model Context Protocol）协议，可在 Claude、Cursor 等 AI 客户端中直接调用本 App。选择你的客户端与认证方式，复制下方配置即可接入。
客户端配置
把 Bearer 后替换为长期有效的 API Key 即可，各类客户端与 CI、无浏览器环境通用。
{
"mcpServers": {
"bazhuayu_datahub": {
"type": "http",
"url": "https://mcp-v2.bazhuayu.com?pin=SpiderKing999/reddit-keyword-list",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
}
}
}让 AI 自己完成配置
不想手动改配置？复制配置提示词，粘贴到任意 AI 客户端对话框，由它按自身方式完成接入（提示词会让 AI 向你索要 API Key，避免凭证留在对话记录或共享配置里）。
如需在同一个 MCP 连接里指定多个 App，前往 MCP 连接页（已为你指定本 App）。
价格
每提交一次任务计费一次，与返回条数无关。
按实际成功返回的数据条数计费，任务失败不计费。每 6 条为一个计费单位，不足 6 条按 6 条计。
多个计费事件按各自口径独立累计，具体以每一项说明为准；任务失败不计费。
相关 Data Apps
把本 App 与下方推荐能力一键加入集合，生成可直接接入 AI 客户端的 MCP 配置。一键集合这些 App →
立即体验
填写参数直接运行，结果来自真实调用。