Trendradar
TrendRadarは、全ネットのホットトピックを集約し、インテリジェントにプッシュするツールで、複数のプラットフォームのニュース監視、キーワードフィルタリング、AIインテリジェント分析をサポートし、GitHub ActionsまたはDockerを通じて迅速にデプロイし、カスタマイズされたホットトピック追跡を実現することができます。
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TrendRadar MCPサーバーとは何ですか?

TrendRadar MCPサーバーは、TrendRadarホットトピック追跡プロジェクトのAI強化モジュールです。これはMCP(Model Context Protocol)プロトコルに基づいて、あなたのローカルに蓄積されたニュースデータ(`output`フォルダに保存されています)をインテリジェント対話インターフェースに変換します。あなたは、MCPをサポートするAIクライアント(Claude Desktop、Cursor、Cherry Studioなど)を通じて、自然言語で質問を投げかけ、AIにニュースのトレンド分析、特定の情報の検索、要約レポートの生成などを依頼することができます。

TrendRadar MCPサーバーをどのように使用しますか?

MCPサーバーを使用するには、2つの前提条件が必要です。1. ローカルにTrendRadarプロジェクトの実行によって生成されたニュースデータ(`output`ディレクトリ)があること。2. MCPをサポートするAIクライアントをインストールし、設定すること。設定が完了したら、AIチャット画面で、人と会話するようにニュースの照会と分析を行うことができます。例えば、「昨日の知乎のホットトピックを検索」や「最近1週間の「AI」トピックのトレンドを分析」などです。

適用シーン

TrendRadar MCPサーバーは、ニュースデータを深く掘り下げる必要があるユーザーに非常に適しています。例えば: - **コンテンツクリエイター**:特定のテーマのニュース素材を迅速に検索し、トピックの人気を分析します。 - **投資家/アナリスト**:特定の企業または業界のオピニオンの変化を追跡し、トレンド分析を行います。 - **研究者**:クロスプラットフォームのデータ比較、感情分析、または過去の関連検索を行います。 - **一般ユーザー**:最も自然な方法(対話)で、自分が関心のあるニュースを理解することができ、複雑な照会構文を学ぶ必要はありません。

主要機能

基礎照会と検索
さまざまな照会ツールを提供し、日付、プラットフォーム、キーワードに基づいて柔軟にニュースデータを検索し、必要な情報を迅速に特定することができます。
インテリジェントトレンド分析
トピックのライフサイクル、人気変化、急上昇検出、およびトレンド予測を深く分析し、ニュースの背後にある規則を洞察するのに役立ちます。
データ洞察と比較
クロスプラットフォームのアクティビティ統計、キーワードの共起分析を行い、異なるメディアの注目焦点をマクロ的な角度から比較します。
感情分析と要約
ニュースコンテンツの感情傾向を分析し、指定された日付またはテーマの要約レポートをインテリジェントに生成することができます。
高度な検索と関連付け
類似ニュースの検索、過去の関連ニュースの検索、および複数モードの検索をサポートし、情報間の潜在的な関連性を発見するのに役立ちます。
システム管理と同期
システム設定の取得、状態チェック、手動でのデータ収集のトリガー、およびリモートストレージからローカルへのデータ同期のツールを提供します。
利点
🤖 **自然言語インタラクション**:複雑なコマンドを学ぶ必要はなく、話すような方法でデータを照会および分析することができます。
🔍 **深い分析能力**:一般的な検索をはるかに超えるトレンド追跡、感情分析、およびクロスプラットフォーム比較機能を提供します。
🔄 **シームレスな統合**:Claude、Cursor、Cherry Studioなどの複数の主流のAIクライアントをサポートし、柔軟に設定することができます。
📊 **データ駆動**:すべての分析は、あなたのローカルの実際のニュースデータに基づいており、結果は正確かつ信頼できます。
⚡ **効率的で便利**:煩雑なデータのフィルタリングと整理作業をAIに任せることができ、情報処理の効率を大幅に向上させます。
制限
📁 **ローカルデータに依存**:`output`ディレクトリに保存されている過去のニュースデータのみを分析することができ、リアルタイムのネットワーク情報を照会することはできません。
⏳ **データの蓄積に時間がかかる**:TrendRadarのメインプログラムをしばらく実行し、十分なデータを蓄積してから有効な分析を行うことができます。
🔧 **追加の設定が必要**:AIクライアントでMCPサーバーの接続を設定する必要があり、初心者には一定の敷居があります。
💻 **クライアントの互換性**:機能の体験は、選択したAIクライアントがMCPプロトコルをサポートする程度に影響されます。

使い方

データの準備
TrendRadarのメインプロジェクトを正常にデプロイして実行し、`output`ディレクトリにニュースデータが蓄積されていることを確認してください。プロジェクトには2025年11月1日から15日までのテストデータが付属しており、すばやく体験することができます。
クライアントの選択と設定
あなたの好みに応じて、MCPをサポートするAIクライアントを選択してください(Cherry Studioをおすすめします。グラフィカルな設定画面があります)。クライアントのドキュメントに従って、TrendRadar MCPサーバーを設定に追加してください。通常、サーバータイプ(stdioまたはhttp)とプロジェクトパスを指定する必要があります。
起動と検証
設定を保存し、AIクライアントを再起動してください。クライアントのツールリストまたはチャット画面に、「trendradar」という名前のツールセットが表示されるはずです。簡単な照会を試して、接続が成功したことを検証することができます。
対話型分析の開始
設定が成功したら、アシスタントと会話するように、自然言語でさまざまな分析要求を行うことができます。システムは自動的に適切なツールを呼び出してあなたの要求を処理します。

使用例

事例1:業界動向の追跡(投資家)
テクノロジー業界に注目する投資家として、「人工知能チップ」分野の最近のオピニオンの関心度と変化トレンドを知りたいとします。
事例2:創作素材の探し(ソーシャルメディアクリエイター)
「都市サイクリング」に関する記事を書く予定で、最近の関連ホットニュースとネットユーザーの議論の視点を収集する必要があります。
事例3:毎日のブリーフィングの生成(管理者)
毎朝、自社のビジネスに関連する前日の重要なニュースを迅速に把握する必要があります。
事例4:深いオピニオン分析(広報担当者)
あなたの会社は最近新製品を発表し、各メディアプラットフォームでのオピニオンの反応と感情傾向を全面的に評価する必要があります。

よくある質問

MCPサーバーはリアルタイムニュースを照会できますか?
STDIOモードとHTTPモードのどちらを選べばいいですか?
質問をした後、AIがデータがないと返答したり、ツールの呼び出しが失敗したりするのはなぜですか?
どのAIクライアントをサポートしていますか?
この機能とTrendRadar自体のプッシュ通知との違いは何ですか?

関連リソース

TrendRadarメインプロジェクトのリポジトリ
TrendRadarホットトピック追跡プロジェクトの完全なコード、デプロイガイド、および更新ログを取得します。MCPサーバーはこのプロジェクトの一部です。
Cherry Studioの画像付きデプロイチュートリアル
公众号「硅基茶水间」で「mcp」と返信すると取得できます。最も詳細で直感的なCherry Studioクライアントの設定手順を提供します。
README-Cherry-Studio.md
プロジェクト内のCherry Studio専用の設定ドキュメントで、STDIOおよびHTTPの両方のモードの詳細な説明が含まれています。
README-MCP-FAQ.md
プロジェクト内のMCP対話テクニックと高度な使用ガイドで、データを分析するためにAIとより効果的に協力する方法を教えてくれます。
Model Context Protocolの公式サイト
MCPプロトコルの公式紹介、技術仕様、および最新の動向を知ることができます。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "url": "http://127.0.0.1:3333/mcp",
      "type": "streamableHttp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/TrendRadar",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_server.server"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

{
     "mcpServers": {
       "trendradar": {
         "url": "http://localhost:3333/mcp",
         "description": "TrendRadar 新闻热点聚合分析"
       }
     }
   }

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/TrendRadar",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_server.server"
      ]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
7.7K
5ポイント
P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
5.7K
5ポイント
M
Maverick MCP
MaverickMCPはFastMCP 2.0に基づく個人株式分析サーバーであり、Claude DesktopなどのMCPクライアントに専門レベルの金融データ分析、技術指標計算、ポートフォリオ最適化ツールを提供する。これは520株のスタンダード500株データを事前に設定し、複雑な認証なしでローカルに実行できるように、さまざまな技術分析戦略と並列処理をサポートしています。
Python
8.7K
4ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
9.7K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
15.9K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.5K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
13.5K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
14.7K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
21.5K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
63.1K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
32.1K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
17.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
21.6K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.0K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
27.4K
4.5ポイント
AIBase
智啓未来、あなたの人工知能ソリューションシンクタンク
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