MCP Trends Hub
MCPプロトコルに基づく全網のトレンド集約サービス
2.5ポイント
10.6K

トレンドハブとは?

トレンドハブは、Model Context Protocol (MCP)プロトコルに基づく全網のトレンド集約サービスです。20以上の優良データソースからの人気情報をリアルタイムで収集し、表示することができます。ニュース、テクノロジー、エンターテインメント、ソーシャルなど、複数の分野をカバーしています。

トレンドハブの使い方は?

MCPクライアントを設定することで、トレンドハブに接続し、リアルタイムのトレンド情報を取得することができます。簡単な手順で設定を完了し、使用を開始できます。

適用シナリオ

トレンドハブは、全網のトレンド情報を迅速に取得する必要がある専門家、メディア関係者、一般ユーザーに適しています。仕事や日常生活のどちらにおいても恩恵を受けることができます。

主な機能

ワンストップ集約
20以上の優良データソースからのトレンド情報を統合し、包括的な情報源を提供します。
リアルタイム更新
ソースサイトと同期を保ち、常に最新のトレンド情報を取得できるようにします。
MCPプロトコル対応
Model Context Protocol (MCP)と完全互換で、様々なAIアプリケーションに簡単に統合できます。
カスタムRSS購読
環境変数を使用してカスタムRSS購読源を追加でき、個別のニーズに対応します。
利点
全網のトレンド情報をリアルタイムで取得
複数の言語とデータソースをサポート
拡張とカスタマイズが容易
制限
外部データソースに依存する必要がある
一部の高度な機能はAPIの制限により利用できない場合がある

使い方

MCPプロトコルを理解する
まず、Model Context Protocol (MCP)の基本概念と動作原理を熟知してください。
トレンドハブをインストールする
npmまたは他のパッケージ管理ツールを使用して、トレンドハブをインストールします。
環境変数を設定する
必要に応じて、非表示フィールドを設定したり、カスタムRSS購読源を追加したりします。
サービスを起動する
トレンドハブサービスを起動し、その機能をテストします。

使用例

例1:36氪のトレンド情報を取得する
トレンドハブを使用して、36氪プラットフォーム上の起業、ビジネス、テクノロジー分野の人気情報を取得します。
例2:カスタムRSS購読源を追加する
環境変数を設定することで、YahooニュースのRSS購読源を追加します。

よくある質問

Model Context Protocol (MCP)とは何ですか?
特定のフィールドを非表示にするにはどうすればいいですか?
カスタムRSS購読源をサポートしていますか?

関連リソース

トレンドハブ公式ドキュメント
詳細なユーザーマニュアルとAPIリファレンス
RSSHub GitHubリポジトリ
カスタムRSS購読源を生成するためのオープンソースプロジェクト
DailyHotApi GitHubリポジトリ
毎日の人気データAPI

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": {
    "trends-hub": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-trends-hub@1.6.0"
      ]
    }
  }
}
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

P
Paperbanana
Python
6.6K
5ポイント
F
Finlab Ai
FinLab AIは金融定量分析プラットフォームで、AI技術を通じてユーザーが投資戦略の超過収益(アルファ)を発見するのを支援します。豊富なデータセット、バックテストフレームワーク、および戦略サンプルを提供し、自動化されたインストールと主流のAIプログラミングアシスタントへの統合をサポートします。
5.5K
4ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
7.5K
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
10.4K
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
11.1K
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
21.7K
5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
15.5K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
10.2K
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
23.7K
4.8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
19.4K
4.5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
78.1K
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
36.7K
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
21.8K
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#
27.8K
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
19.4K
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
29.5K
4.5ポイント
AIBase
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