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我希望为小型企业开发一个基于人工智能的预约系统/优化工具。功能不复杂，主要目标是实现简单的预约/日程安排。
通过人工智能优化填补空闲时段
通过预测提醒和通知减少爽约
易于设置，能够与您的日历兼容使用
简而言之：我搭建了一个Reddit MCP服务器，以加快基于大型语言模型（LLM）的研究任务，提高准确性——特别是在需要最新或特定子版块信息的应用场景中。
最近，我在进行“深度研究”任务时频繁切换不同的LLM——趋势发现、挖掘小众用例、寻找与主题<X>相关的合适社区。Reddit通常在这些方面提供最佳信号，但从LLM获取可靠结果却很棘手。
一些反复出现的问题包括：
- 虚构的子版块：即使是简单的问题，比如“哪个子版块最适合<X>？”，模型也常常返回虚构的名称。
- 知识截止：LLM错过了最近或热门的内容和话题，即使在Reddit上很容易找到（试着问Claude什么是MCP……）。
- 网页工具慢：ChatGPT的“深度研究”和类似产品可以获取最新信息，但速度较慢——通常需要5分钟以上才能回答除了最简单的问题之外的任何查询。
为了加快速度并提高一致性，我搭建了一个即插即用的MCP服务器，直接连接到Reddit API。它提供了一小组结构化工具（搜索、获取、浏览），LLM可以实时检索Reddit帖子和评论。目前是只读模式，以防止任何意外副作用，但我可能会在未来添加写入权限。
这里有一个演示，展示了一个普通的LLM在没有任何工具的情况下根本无法完成的请求，而像ChatGPT深度研究这样的工具则需要超过5分钟并返回更差的结果：要求模型在小众LLM子版块中找到高赞评论。演示视频（加速约3倍以减少文件大小）：[链接](https://github.com/user-attachments/assets/a2e9f2dd-a9ac-453f-acd9-1791380ebdad)
该模型首先运行一系列结构化查询来识别“小众”子版块，然后寻找有前景的帖子和评论，并在此基础上进行迭代，直到认为满足原始请求为止。最后，它在2.5分钟内返回一个有根据的答案。
你可以在本地使用Claude Desktop或任何其他MCP客户端运行这个模型（我实际上是用AutoGen——在仓库中有示例）——只需插入你的Reddit API密钥即可。如果你想尝试，README中有更多信息，我也乐意提供帮助，因为MCP生态系统……尚不成熟。尽管我是专业软件工程师，搭建MCP服务器的过程非常麻烦，因此我愿意帮助任何需要指导的人。
希望能收到反馈——特别是如果你一直在研究工具、以新颖的方式使用MCP、有相关的应用场景，或者你希望在这个领域看到的内容。
我最近注意到很多网站都在使用PostHog。到目前为止，我从未见过这么多网站使用它。这是有什么原因，还是仅仅是巴德尔-迈因霍夫现象？<p>为什么选择PostHog而不是Mixpanel、Amplitude等其他工具呢？
受到我看到的一个视频的启发，该视频展示了如何在 try/catch 处理程序中运行 GPT-4o，我构建了一个服务器，提供一个完全由 AI 生成的页面。为了不让我的 OpenAI 账单过于膨胀，我已经链接到 GitHub 页面，但该网站托管在 <a href="https://vibehttp.com/" rel="nofollow">https://vibehttp.com/</a> 或任何组合的 <a href="https://subdomain.vibehttp.com/any/path/you/want" rel="nofollow">https://subdomain.vibehttp.com/any/path/you/want</a>。
在查看网络服务器日志时，我注意到 Chrome 134 似乎添加了新的头部信息：
```
"x-browser-channel": "stable",
"x-browser-copyright": "Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved.",
"x-browser-validation": "wTKGXmLo+sPWz1JKKbFzUyHly1Q=",
"x-browser-year": "2025"
```
我观察到的所有用户的 x-browser-validation 值都是相同的。有没有人知道这个验证头部的作用是什么？我在网上没有找到任何相关信息，也没有在 Chromium 源代码中进行（相对粗略的）搜索时找到线索。我觉得这组头部信息相当奇怪——为什么浏览器要告诉每个网络服务器它的版权归属以及你所使用的更新通道是什么呢？