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MCP工具

趋势雷达

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:TrendRadar
⭐ 57.4k Stars 🍴 24.2k Forks 💻 Python 📄 GPL-3.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
舆情监测趋势分析多平台聚合AI驱动热点追踪
✦ AI Skill Hub 推荐

趋势雷达 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。在 GitHub 上收获超过 57.4k 颗 Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
趋势雷达 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 趋势雷达,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。趋势雷达 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 趋势雷达 评为 AI 评分 8.2 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

趋势雷达 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 57.4k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
GPL-3.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
24.2k
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

趋势雷达 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/sansan0/TrendRadar

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "----": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "trendradar"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 趋势雷达 执行以下任务...
Claude: [自动调用 趋势雷达 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "trendradar"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 62/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<a href="https://github.com/sansan0/TrendRadar" title="TrendRadar"> <img src="/_image/banner.webp" alt="TrendRadar Banner" width="80%"> </a>

最快<strong>30秒</strong>部署的热点助手 —— 告别无效刷屏,只看真正关心的新闻资讯

<a href="https://trendshift.io/repositories/14726" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/14726" alt="sansan0%2FTrendRadar | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>

GitHub Stars GitHub Forks License Version MCP RSS AI翻译

企业微信通知 个人微信通知 Telegram通知 dingtalk通知 飞书通知 邮件通知 ntfy通知 Bark通知 Slack通知 通用Webhook

GitHub Actions GitHub Pages Docker MCP Support AI分析推送 AI智能筛选

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中文 | English

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本项目以轻量,易部署为目标

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早期支持者致谢

💡 特别说明: 1. 关于名单:下方表格记录了项目起步阶段(天使轮)的支持者。因早期人工统计繁琐,难免存在疏漏或记录不全的情况,如有遗漏,实非本意,万望海涵。 2. 未来规划:为了将有限的精力回归代码与功能迭代,即日起不再人工维护此名单。 无论名字是否上榜,你们的每一份支持都是 TrendRadar 能够走到今天的基石。🙏

基础设施支持

感谢 GitHub 免费提供的基础设施,这是本项目得以一键 fork便捷运行的最大前提。

数据支持

本项目使用 newsnow 项目的 API 获取多平台数据,特别感谢作者提供的服务。

经联系,作者表示无需担心服务器压力,但这是基于他的善意和信任。请大家: - 前往 newsnow 项目 点 star 支持 - Docker 部署时,请合理控制推送频率,勿竭泽而渔

观众支持

感谢给予资金支持的朋友们,你们的慷慨已化身为键盘旁的零食饮料,陪伴着项目的每一次迭代。 关于"一元点赞"的回归: 随着 v5.0.0 版本的发布,项目迈入了一个新的阶段。为了支持日益增长的 API 成本和咖啡因消耗,"一元点赞"通道现已重新开启。你的每一份心意,都将转化为代码世界里的 Token 和动力。🚀 前往支持
点赞人金额日期备注
| D*5 | 1.8 * 3 | 2025.11.24 | | | *鬼 | 1 | 2025.11.17 | | | *超 | 10 | 2025.11.17 | | | R*w | 10 | 2025.11.17 | 这 agent 做的牛逼啊,兄弟 | | J*o | 1 | 2025.11.17 | 感谢开源,祝大佬事业有成 | | *晨 | 8.88 | 2025.11.16 | 项目不错,研究学习中 | | *海 | 1 | 2025.11.15 | | | *德 | 1.99 | 2025.11.15 | | | *疏 | 8.8 | 2025.11.14 | 感谢开源,项目很棒,支持一下 | | M*e | 10 | 2025.11.14 | 开源不易,大佬辛苦了 | | **柯 | 1 | 2025.11.14 | | | *云 | 88 | 2025.11.13 | 好项目,感谢开源 | | *W | 6 | 2025.11.13 | | | *凯 | 1 | 2025.11.13 | | | 对*. | 1 | 2025.11.13 | Thanks for your TrendRadar | | s*y | 1 | 2025.11.13 | | | **翔 | 10 | 2025.11.13 | 好项目,相见恨晚,感谢开源! | | *韦 | 9.9 | 2025.11.13 | TrendRadar超赞,请老师喝咖啡~ | | h*p | 5 | 2025.11.12 | 支持中国开源力量,加油! | | c*r | 6 | 2025.11.12 | | | a*n | 5 | 2025.11.12 | | | 。*c | 1 | 2025.11.12 | 感谢开源分享 | | *记 | 1 | 2025.11.11 | | | *主 | 1 | 2025.11.10 | | | *了 | 10 | 2025.11.09 | | | *杰 | 5 | 2025.11.08 | | | *点 | 8.80 | 2025.11.07 | 开发不易,支持一下。 | | Q*Q | 6.66 | 2025.11.07 | 感谢开源! | | C*e | 1 | 2025.11.05 | | | Peter Fan | 20 | 2025.10.29 | | | M*n | 1 | 2025.10.27 | 感谢开源 | | *许 | 8.88 | 2025.10.23 | 老师 小白一枚,摸了几天了还没整起来,求教 | | Eason | 1 | 2025.10.22 | 还没整明白,但你在做好事 | | P*n | 1 | 2025.10.20 | | | *杰 | 1 | 2025.10.19 | | | *徐 | 1 | 2025.10.18 | | | *志 | 1 | 2025.10.17 | | | *😀 | 10 | 2025.10.16 | 点赞 | | **杰 | 10 | 2025.10.16 | | | *啸 | 10 | 2025.10.16 | | | *纪 | 5 | 2025.10.14 | TrendRadar | | J*d | 1 | 2025.10.14 | 谢谢你的工具,很好玩... | | *H | 1 | 2025.10.14 | | | 那*O | 10 | 2025.10.13 | | | *圆 | 1 | 2025.10.13 | | | P*g | 6 | 2025.10.13 | | | Ocean | 20 | 2025.10.12 | ...真的太棒了!!!小白级别也能直接用... | | **培 | 5.2 | 2025.10.2 | github-yzyf1312:开源万岁 | | *椿 | 3 | 2025.9.23 | 加油,很不错 | | *🍍 | 10 | 2025.9.21 | | | E*f | 1 | 2025.9.20 | | | *记 | 1 | 2025.9.20 | | | z*u | 2 | 2025.9.19 | | | **昊 | 5 | 2025.9.17 | | | *号 | 1 | 2025.9.15 | | | T*T | 2 | 2025.9.15 | 点赞 | | *家 | 10 | 2025.9.10 | | | *X | 1.11 | 2025.9.3 | | | *飙 | 20 | 2025.8.31 | 来自老童谢谢 | | *下 | 1 | 2025.8.30 | | | 2*D | 88 | 2025.8.13 下午 | | | 2*D | 1 | 2025.8.13 上午 | | | S*o | 1 | 2025.8.05 | 支持一下 | | *侠 | 10 | 2025.8.04 | | | x*x | 2 | 2025.8.03 | trendRadar 好项目 点赞 | | *远 | 1 | 2025.8.01 | | | *邪 | 5 | 2025.8.01 | | | *梦 | 0.1 | 2025.7.30 | | | **龙 | 10 | 2025.7.29 | 支持一下 |

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❤️ 觉得好用?支持一下

若 TrendRadar 曾为你捕捉价值,不妨为它注入动力,助其持续进化 金额随意,1 元也是对开源的鼓励。欢迎在赞赏时备注留言 (´▽`ʃ♡ƪ)
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✨ 核心功能

**RSS 订阅源支持**(v4.5.0 新增)

支持 RSS/Atom 订阅源抓取,按关键词分组统计(与热榜格式一致):

  • 统一格式:RSS 与热榜使用相同的关键词匹配和显示格式
  • 简单配置:直接在 config.yaml 中添加 RSS 源
  • 合并推送:热榜和 RSS 合并为一条消息推送
  • 新鲜度过滤:自动过滤超过指定天数的旧文章,避免重复推送。支持全局默认天数和单源独立设置
💡 RSS 使用与热榜相同的 frequency_words.txt 进行关键词过滤

**减少 APP 依赖**

从"被算法推荐绑架"变成"主动获取自己想要的信息"

适合人群: 投资者、自媒体人、企业公关、关心时事的普通用户

典型场景: 股市投资监控、品牌舆情追踪、行业动态关注、生活资讯获取

网页效果(邮箱推送效果)飞书推送效果AI 分析推送效果
![网页效果](_image/github-pages.png)![飞书推送效果](_image/feishu.jpg)![AI分析推送效果](_image/ai.jpg)

<br>

**多端部署**

  • GitHub Actions:定时自动爬取 + 远程云存储(需签到续期)
  • Docker 部署:支持多架构容器化运行,数据本地存储
  • 本地运行:Windows/Mac/Linux 直接运行

**网页部署**

运行后根目录生成 index.html,即为完整的新闻报告页面。

部署方式:点击 Use this template 创建仓库,可部署到 Cloudflare Pages 或 GitHub Pages 等静态托管平台。 💡 提示:启用 GitHub Pages 可获得在线访问地址,进入仓库 Settings → Pages 即可开启。效果预览 ⚠️ 原 GitHub Actions 自动存储功能已下线(该方案曾导致 GitHub 服务器负载过高,影响平台稳定性)。

🚀 快速开始

提醒:建议先 查看最新官方文档,确保配置步骤是最新的。

请选择适合你的部署方式

🅰️ 方案一:Docker 部署(推荐 🔥)

  • 特点:比 GitHub Actions 更稳定,数据本地存储(无需配置云存储)
  • 适用:有自己的服务器、NAS 或长期运行的电脑
  • 注意:你需要阅读了解下方的基础配置流程,然后跳转到 Docker 教程进行部署。

🅱️ 方案二:GitHub Actions 部署(本章节内容 ⬇️)

  • 特点:无服务器,数据存储在 远程云存储(推荐配置)
  • 适用:没有服务器的用户,利用 GitHub 免费资源
  • 注意:需配置云存储以获得完整体验,且需定期签到续期

7️⃣ 第七步:🎉 部署成功!

恭喜!现在你可以开始享受 TrendRadar 带来的高效信息流了。

💬 加入社区:欢迎关注公众号「硅基茶水间」,分享你的使用心得和高级玩法。

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config.yaml 快速启用示例

filter: method: ai # keyword(默认)| ai ai_filter: min_score: 6 # 推送最低分数阈值(1-10) ```

💡 AI 筛选与 AI 分析/翻译共享模型配置,只需配置一次 ai.api_key

config.yaml 快速启用示例

ai_translation: enabled: true language: "English" # 翻译目标语言 ```

💡 翻译功能与 AI 分析功能共享模型配置,只需配置一次 ai.api_key 即可同时使用两个功能

RSS 源参考:以下是一些 RSS 订阅源合集,可按需选用 - awesome-tech-rss - 科技、创业、编程领域博客和媒体 - awesome-rss-feeds - 世界各国主流新闻媒体 RSS 合集

⚠️ 部分海外媒体内容可能涉及敏感话题,AI 模型可能拒绝翻译,建议根据实际需求筛选订阅源

**可视化配置编辑器**

提供基于 Web 的图形化配置界面,无需手动编辑 YAML 文件,通过表单即可完成所有配置项的修改与导出。

👉 在线体验https://sansan0.github.io/TrendRadar/

<img src="/_image/editor.png" alt="可视化配置编辑器" width="80%">

2️⃣ 第二步:设置 GitHub Secrets

在你 Fork 后的仓库中,进入 Settings > Secrets and variables > Actions > New repository secret

📌 重要说明(请务必仔细阅读):

  • 一个 Name 对应一个 Secret:每添加一个配置项,点击一次"New repository secret"按钮,填写一对"Name"和"Secret"
  • 保存后看不到值是正常的:出于安全考虑,保存后重新编辑时,只能看到 Name(名称),看不到 Secret(值)的内容
  • 严禁自创名称:Secret 的 Name(名称)必须严格使用下方列出的名称(如 WEWORK_WEBHOOK_URLFEISHU_WEBHOOK_URL 等),不能自己随意修改或创造新名称,否则系统无法识别
  • 可以同时配置多个平台:系统会向所有配置的平台发送通知

配置示例:

<img src="_image/secrets.png" alt="GitHub Secrets 配置示例"/>

如上图所示,每一行是一个配置项: - Name(名称):必须使用下方展开内容中列出的固定名称(如 WEWORK_WEBHOOK_URL) - Secret(值):填写你从对应平台获取的实际内容(如 Webhook 地址、Token 等)

<br>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>企业微信机器人</strong>(配置最简单最迅速)</summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)WEWORK_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打,避免打错) - Secret(值):你的企业微信机器人 Webhook 地址

<br>

机器人设置步骤:

#### 手机端设置: 1. 打开企业微信 App → 进入目标内部群聊 2. 点击右上角"…"按钮 → 选择"消息推送" 3. 点击"添加" → 名称输入"TrendRadar" 4. 复制 Webhook 地址,点击保存,复制的内容配置到上方的 GitHub Secret 中

#### PC 端设置流程类似 </details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>个人微信推送</strong>(基于企业微信应用,推送到个人微信)</summary> <br>

由于该方案是基于企业微信的插件机制,推送样式为纯文本(无 markdown 格式),但可以直接推送到个人微信,无需安装企业微信 App。

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)WEWORK_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的企业微信应用 Webhook 地址

  • Name(名称)WEWORK_MSG_TYPE(请复制粘贴此名称,不要手打)
  • Secret(值)text

<br>

设置步骤:

  1. 完成上方的企业微信机器人 Webhook 设置
  2. 添加 WEWORK_MSG_TYPE Secret,值设为 text
  3. 按照下面图片操作,关联个人微信
  4. 配置好后,手机上的企业微信 App 可以删除

<img src="_image/wework.png" title="个人微信推送配置"/>

说明: - 与企业微信机器人使用相同的 Webhook 地址 - 区别在于消息格式:text 为纯文本,markdown 为富文本(默认) - 纯文本格式会自动去除所有 markdown 语法(粗体、链接等)

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>飞书机器人</strong>(消息显示相对友好)</summary> <br>

若启用 AI 分析,飞书推送偶发(约 5% 概率)会有数分钟延迟(推测为平台对 AI 生成内容的合规性审核)。

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)FEISHU_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的飞书机器人 Webhook 地址(该链接开头类似 https://www.feishu.cn/flow/api/trigger-webhook/********) <br>

有两个方案,方案一配置简单,方案二配置复杂(但是稳定推送)

其中方案一,由 ziventian发现并提供建议,在这里感谢他,默认是个人推送,也可以配置群组推送操作#97

方案一:

对部分人存在额外操作,否则会报"系统错误"。需要手机端搜索下机器人,然后开启飞书机器人应用(该建议来自于网友,可参考)
  1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-command
  1. 点击"新建机器人指令"
  1. 点击"选择触发器",往下滑动,点击"Webhook 触发"
  1. 此时你会看到"Webhook 地址",把这个链接先复制到本地记事本暂存,继续接下来的操作
  1. "参数"里面放上下面的内容,然后点击"完成"
   {
     "message_type": "text",
     "content": {
       "text": "{{内容}}"
     }
   }
   
  1. 点击"选择操作" > "通过官方机器人发消息"
  1. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"
  1. 最关键的部分来了,点击 + 按钮,选择"Webhook 触发",然后按照下面的图片摆放

飞书机器人配置示例

  1. 配置完成后,将第 4 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

<br>

方案二:

  1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-app
  1. 点击"新建机器人应用"
  1. 进入创建的应用后,点击"流程设计" > "创建流程" > "选择触发器"
  1. 往下滑动,点击"Webhook 触发"
  1. 此时你会看到"Webhook 地址",把这个链接先复制到本地记事本暂存,继续接下来的操作
  1. "参数"里面放上下面的内容,然后点击"完成"
   {
     "message_type": "text",
     "content": {
       "text": "{{内容}}"
     }
   }
   
  1. 点击"选择操作" > "发送飞书消息",勾选 "群消息",然后点击下面的输入框,点击"我管理的群组"(如果没有群组,你可以在飞书 app 上创建群组)
  1. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"
  1. 最关键的部分来了,点击 + 按钮,选择"Webhook 触发",然后按照下面的图片摆放

飞书机器人配置示例

  1. 配置完成后,将第 5 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>钉钉机器人</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)DINGTALK_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的钉钉机器人 Webhook 地址

<br>

机器人设置步骤:

1. 创建机器人(仅 PC 端支持): - 打开钉钉 PC 客户端,进入目标群聊 - 点击群设置图标(⚙️)→ 往下翻找到"机器人"点开 - 选择"添加机器人" → "自定义"

2. 配置机器人: - 设置机器人名称 - 安全设置: - 自定义关键词:设置 "热点"

3. 完成设置: - 勾选服务条款协议 → 点击"完成" - 复制获得的 Webhook URL - 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 DINGTALK_WEBHOOK_URL

注意:移动端只能接收消息,无法创建新机器人。 </details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>Telegram Bot</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)TELEGRAM_BOT_TOKEN(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的 Telegram Bot Token

  • Name(名称)TELEGRAM_CHAT_ID(请复制粘贴此名称,不要手打)
  • Secret(值):你的 Telegram Chat ID

说明:Telegram 需要配置两个 Secret,请分别点击两次"New repository secret"按钮添加

<br>

机器人设置步骤:

1. 创建机器人: - 在 Telegram 中搜索 @BotFather(大小写注意,有蓝色徽章勾勾,有类似 37849827 monthly users,这个才是官方的,有一些仿官方的账号注意辨别) - 发送 /newbot 命令创建新机器人 - 设置机器人名称(必须以"bot"结尾,很容易遇到重复名字,所以你要绞尽脑汁想不同的名字) - 获取 Bot Token(格式如:123456789:AAHfiqksKZ8WmR2zSjiQ7_v4TMAKdiHm9T0

  1. 获取 Chat ID

方法一:通过官方 API 获取 - 先向你的机器人发送一条消息 - 访问:https://api.telegram.org/bot<你的Bot Token>/getUpdates - 在返回的 JSON 中找到 "chat":{"id":数字} 中的数字

方法二:使用第三方工具 - 搜索 @userinfobot 并发送 /start - 获取你的用户 ID 作为 Chat ID

3. 配置到 GitHub: - TELEGRAM_BOT_TOKEN:填入第 1 步获得的 Bot Token - TELEGRAM_CHAT_ID:填入第 2 步获得的 Chat ID </details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>邮件推送</strong>(支持所有主流邮箱)</summary> <br>

  • 注意事项:为防止邮件群发功能被滥用,当前的群发是所有收件人都能看到彼此的邮箱地址。
  • 如果你没有过配置下面这种邮箱发送的经历,不建议尝试
⚠️ 重要配置依赖:邮件推送需要 HTML 报告文件。请确保 config/config.yaml 中的 storage.formats.html 设置为 true: >
   > storage:
   >   formats:
   >     sqlite: true
   >     txt: false
   >     html: true   # 必须启用,否则邮件推送会失败
   > 
> 如果设置为 false,邮件推送时会报错:错误:HTML文件不存在或未提供: None

<br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)EMAIL_FROM(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):发件人邮箱地址

  • Name(名称)EMAIL_PASSWORD(请复制粘贴此名称,不要手打)
  • Secret(值):邮箱密码或授权码
  • Name(名称)EMAIL_TO(请复制粘贴此名称,不要手打)
  • Secret(值):收件人邮箱地址(多个收件人用英文逗号分隔,也可以和 EMAIL_FROM 一样,自己发送给自己)
  • Name(名称)EMAIL_SMTP_SERVER(可选配置,请复制粘贴此名称)
  • Secret(值):SMTP服务器地址(可留空,系统会自动识别)
  • Name(名称)EMAIL_SMTP_PORT(可选配置,请复制粘贴此名称)
  • Secret(值):SMTP端口(可留空,系统会自动识别)

说明:邮件推送需要配置至少3个必需 Secret(EMAIL_FROM、EMAIL_PASSWORD、EMAIL_TO),后两个为可选配置

<br>

支持的邮箱服务商(自动识别 SMTP 配置):

| 邮箱服务商 | 域名 | SMTP 服务器 | 端口 | 加密方式 | |-----------|------|------------|------|---------| | Gmail | gmail.com | smtp.gmail.com | 587 | TLS | | QQ邮箱 | qq.com | smtp.qq.com | 465 | SSL | | Outlook | outlook.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Hotmail | hotmail.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Live | live.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | 163邮箱 | 163.com | smtp.163.com | 465 | SSL | | 126邮箱 | 126.com | smtp.126.com | 465 | SSL | | 新浪邮箱 | sina.com | smtp.sina.com | 465 | SSL | | 搜狐邮箱 | sohu.com | smtp.sohu.com | 465 | SSL | | 天翼邮箱 | 189.cn | smtp.189.cn | 465 | SSL | | 阿里云邮箱 | aliyun.com | smtp.aliyun.com | 465 | TLS | | Yandex邮箱 | yandex.com | smtp.yandex.com | 465 | TLS | | iCloud邮箱 | icloud.com | smtp.mail.me.com | 587 | SSL |

自动识别:使用以上邮箱时,无需手动配置 EMAIL_SMTP_SERVEREMAIL_SMTP_PORT,系统会自动识别。 > > 反馈说明: > - 如果你使用其他邮箱测试成功,欢迎开 Issues 告知,我会添加到支持列表 > - 如果上述邮箱配置有误或无法使用,也请开 Issues 反馈,帮助改进项目 > > 特别感谢: > - 感谢 @DYZYD 贡献天翼邮箱(189.cn)配置并完成自发自收测试 (#291) > - 感谢 @longzhenren 贡献阿里云邮箱(aliyun.com)配置并完成测试 (#344) > - 感谢 @ACANX 贡献 Yandex 邮箱(yandex.com)配置并完成测试 (#663) > - 感谢 @Sleepy-Tianhao 贡献 iCloud 邮箱(icloud.com)配置并完成测试 (#728)

常见邮箱设置:

#### QQ邮箱: 1. 登录 QQ邮箱网页版 → 设置 → 账户 2. 开启 POP3/SMTP 服务 3. 生成授权码(16位字母) 4. EMAIL_PASSWORD 填写授权码,而非 QQ 密码

#### Gmail: 1. 开启两步验证 2. 生成应用专用密码 3. EMAIL_PASSWORD 填写应用专用密码

#### 163/126邮箱: 1. 登录网页版 → 设置 → POP3/SMTP/IMAP 2. 开启 SMTP 服务 3. 设置客户端授权码 4. EMAIL_PASSWORD 填写授权码 <br>

高级配置: 如果自动识别失败,可手动配置 SMTP: - EMAIL_SMTP_SERVER:如 smtp.gmail.com - EMAIL_SMTP_PORT:如 587(TLS)或 465(SSL) <br>

如果有多个收件人(注意是英文逗号分隔): - EMAIL_TO="user1@example.com,user2@example.com,user3@example.com"

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>ntfy 推送</strong>(开源免费,支持自托管)</summary> <br>

两种使用方式:

方式一:免费使用(推荐新手) 🆓

特点: - ✅ 无需注册账号,立即使用 - ✅ 每天 250 条消息(足够 90% 用户) - ✅ Topic 名称即"密码"(需选择不易猜测的名称) - ⚠️ 消息未加密,不适合敏感信息, 但适合我们这个项目的不敏感信息

快速开始:

1. 下载 ntfy 应用: - Android:Google Play / F-Droid - iOS:App Store - 桌面:访问 ntfy.sh

2. 订阅主题(选择一个难猜的名称):

      建议格式:trendradar-{你的名字缩写}-{随机数字}
   
      不能使用中文
      
      ✅ 好例子:trendradar-zs-8492
      ❌ 坏例子:news、alerts(太容易被猜到)
      

3. 配置 GitHub Secret(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)NTFY_TOPIC(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):填写你刚才订阅的主题名称

  • Name(名称)NTFY_SERVER_URL(可选配置,请复制粘贴此名称)
  • Secret(值):留空(默认使用 ntfy.sh)
  • Name(名称)NTFY_TOKEN(可选配置,请复制粘贴此名称)
  • Secret(值):留空

说明:ntfy 至少需要配置 1 个必需 Secret (NTFY_TOPIC),后两个为可选配置

4. 测试

      curl -d "测试消息" ntfy.sh/你的主题名称
      

---

方式二:自托管(完全隐私控制) 🔒

适合人群:有服务器、追求完全隐私、技术能力强

优势: - ✅ 完全开源(Apache 2.0 + GPLv2) - ✅ 数据完全自主控制 - ✅ 无任何限制 - ✅ 零费用

Docker 一键部署

   docker run -d \
     --name ntfy \
     -p 80:80 \
     -v /var/cache/ntfy:/var/cache/ntfy \
     binwiederhier/ntfy \
     serve --cache-file /var/cache/ntfy/cache.db
   

配置 TrendRadar

   NTFY_SERVER_URL: https://ntfy.yourdomain.com
   NTFY_TOPIC: trendradar-alerts  # 自托管可用简单名称
   NTFY_TOKEN: tk_your_token  # 可选:启用访问控制
   

在应用中订阅: - 点击"Use another server" - 输入你的服务器地址 - 输入主题名称 - (可选)输入登录凭据

---

常见问题:

<details> <summary><strong>Q1: 免费版够用吗?</strong></summary>

每天 250 条消息对大多数用户足够。按 30 分钟抓取一次计算,每天约 48 次推送,完全够用。 </details>

<details> <summary><strong>Q2: Topic 名称真的安全吗?</strong></summary>

如果你选择随机的、足够长的名称(如 trendradar-zs-8492-news),暴力破解几乎不可能: - ntfy 有严格的速率限制(1 秒 1 次请求) - 64 个字符选择(A-Z, a-z, 0-9, _, -) - 10 位随机字符串有 64^10 种可能性(需要数年才能破解) </details>

---

推荐选择:

| 用户类型 | 推荐方案 | 理由 | |---------|---------|------| | 普通用户 | 方式一(免费) | 简单快速,够用 | | 技术用户 | 方式二(自托管) | 完全控制,无限制 | | 高频用户 | 方式三(付费) | 这个自己去官网看吧 |

相关链接: - ntfy 官方文档 - 自托管教程 - GitHub 仓库

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>Bark 推送</strong>(iOS 专属,简洁高效)</summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)BARK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的 Bark 推送 URL

<br>

Bark 简介:

Bark 是一款 iOS 平台的免费开源推送工具,特点是简单、快速、无广告。

使用方式:

方式一:使用官方服务器(推荐新手) 🆓

1. 下载 Bark App: - iOS:App Store

2. 获取推送 URL: - 打开 Bark App - 复制首页显示的推送 URL(格式如:https://api.day.app/your_device_key) - 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 BARK_URL

方式二:自建服务器(完全隐私控制) 🔒

适合人群:有服务器、追求完全隐私、技术能力强

Docker 一键部署

   docker run -d \
     --name bark-server \
     -p 8080:8080 \
     finab/bark-server
   

配置 TrendRadar

   BARK_URL: http://your-server-ip:8080/your_device_key
   

---

注意事项: - ✅ Bark 使用 APNs 推送,单条消息最大 4KB - ✅ 支持自动分批推送,无需担心消息过长 - ✅ 推送格式为纯文本(自动去除 Markdown 语法) - ⚠️ 仅支持 iOS 平台

相关链接: - Bark 官方网站 - Bark GitHub 仓库 - Bark Server 自建教程

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>Slack 推送</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)SLACK_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的 Slack Incoming Webhook URL

<br>

Slack 简介:

Slack 是团队协作工具,Incoming Webhooks 可以将消息推送到 Slack 频道。

设置步骤:

步骤 1:创建 Slack App

1. 访问 Slack API 页面: - 打开 https://api.slack.com/apps?new_app=1 - 如果未登录,先登录你的 Slack 工作空间

2. 选择创建方式: - 点击 "From scratch"(从头开始创建)

3. 填写 App 信息: - App Name:填写应用名称(如 TrendRadar热点新闻监控) - Workspace:从下拉列表选择你的工作空间 - 点击 "Create App" 按钮

步骤 2:启用 Incoming Webhooks

1. 导航到 Incoming Webhooks: - 在左侧菜单中找到并点击 "Incoming Webhooks"

2. 启用功能: - 找到 "Activate Incoming Webhooks" 开关 - 将开关从 OFF 切换到 ON - 页面会自动刷新显示新的配置选项

步骤 3:生成 Webhook URL

1. 添加新的 Webhook: - 滚动到页面底部 - 点击 "Add New Webhook to Workspace" 按钮

2. 选择目标频道: - 系统会弹出授权页面 - 从下拉列表中选择要接收消息的频道(如 #热点新闻) - ⚠️ 如果要选择私有频道,必须先加入该频道

3. 授权应用: - 点击 "Allow" 按钮完成授权 - 系统会自动跳转回配置页面

步骤 4:复制并保存 Webhook URL

1. 查看生成的 URL: - 在 "Webhook URLs for Your Workspace" 区域 - 会看到刚刚生成的 Webhook URL - 格式如:https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

2. 复制 URL: - 点击 URL 右侧的 "Copy" 按钮 - 或手动选中 URL 并复制

3. 配置到 TrendRadar: - GitHub Actions:将 URL 添加到 GitHub Secrets 中的 SLACK_WEBHOOK_URL - 本地测试:将 URL 填入 config/config.yamlslack_webhook_url 字段 - Docker 部署:将 URL 添加到 docker/.env 文件的 SLACK_WEBHOOK_URL 变量

---

注意事项: - ✅ 支持 Markdown 格式(自动转换为 Slack mrkdwn) - ✅ 支持自动分批推送(每批 4KB) - ✅ 适合团队协作,消息集中管理 - ⚠️ Webhook URL 包含密钥,切勿公开

消息格式预览:

   *[第 1/2 批次]*

   📊 *热点词汇统计*

   🔥 *[1/3] AI ChatGPT* : 2 条

     1. [百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 *[1]* - 09时15分 (1次)

     2. [今日头条] AI芯片概念股暴涨 *[3]* - [08时30分 ~ 10时45分] (3次)
   

相关链接: - Slack Incoming Webhooks 官方文档 - Slack API 应用管理

</details>

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>通用 Webhook 推送</strong>(支持 Discord、Matrix、IFTTT 等)</summary> <br>

GitHub Secret 配置(⚠️ Name 名称必须严格一致): - Name(名称)GENERIC_WEBHOOK_URL(请复制粘贴此名称,不要手打) - Secret(值):你的 Webhook URL

  • Name(名称)GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE(可选配置,请复制粘贴此名称)
  • Secret(值):JSON 模板字符串,支持 {title}{content} 占位符

<br>

通用 Webhook 简介:

通用 Webhook 支持任意接受 HTTP POST 请求的平台,包括但不限于: - Discord:通过 Webhook 推送到频道 - Matrix:通过 Webhook 桥接推送 - IFTTT:触发自动化流程 - 自建服务:任何支持 Webhook 的自定义服务

配置示例:

Discord 配置

1. 获取 Webhook URL: - 进入 Discord 服务器设置 → 整合 → Webhooks - 创建新 Webhook,复制 URL

2. 配置模板

      {"content": "{content}"}
      

3. GitHub Secret 配置: - GENERIC_WEBHOOK_URL:Discord Webhook URL - GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE{"content": "{content}"}

自定义模板

模板支持两个占位符: - {title} - 消息标题 - {content} - 消息内容

模板示例

   # 默认格式(留空时使用)
   {"title": "{title}", "content": "{content}"}

   # Discord 格式
   {"content": "{content}"}

   # 自定义格式
   {"text": "{content}", "username": "TrendRadar"}
   

---

注意事项: - ✅ 支持 Markdown 格式(与企业微信格式一致) - ✅ 支持自动分批推送 - ✅ 支持多账号配置(用 ; 分隔) - ⚠️ 模板必须是有效的 JSON 格式 - ⚠️ 不同平台对消息格式要求不同,请参考目标平台文档

</details>

<br>

4️⃣ 第四步:配置说明(可选)

默认配置已可正常使用,如需个性化调整,了解以下文件即可:

| 文件 | 作用 | |------|------| | config/config.yaml | 主配置文件:推送模式、时间窗口、平台列表、热点权重等 | | config/frequency_words.txt | 关键词文件:设置你关心的词汇,筛选推送内容 | | config/ai_analysis_prompt.txt | AI 提示词模板:自定义 AI 分析师的角色和分析维度 | | .github/workflows/crawler.yml | 执行频率:控制多久运行一次(⚠️ 谨慎修改) |

👉 详细配置教程配置详解

<br>

5️⃣ 第五步:远程云存储 & 签到配置

v4.0.0 重要变更:引入「活跃度检测」机制,GitHub Actions 需定期签到以维持运行。

  • 运行周期:有效期为 7 天,倒计时结束后服务将自动挂起。
  • 续期方式:在 Actions 页面手动触发 "Check In" workflow,即可重置 7 天有效期。
  • 操作路径ActionsCheck InRun workflow
  • 设计理念
  • 如果 7 天都忘了签到,或许这些资讯对你来说并非刚需。适时的暂停,能帮你从信息流中抽离,给大脑留出喘息的空间。
  • GitHub Actions 是宝贵的公共计算资源。引入签到机制旨在避免算力的无效空转,确保资源能分配给真正活跃且需要的用户。感谢你的理解与支持。

---

关于远程云存储配置(请根据部署方式选择):

  • GitHub Actions 用户
  • 现状:Actions 每次运行都是全新环境,不保存文件。如果不配置云存储,项目将运行在轻量模式(无增量推送、无历史追踪)。
  • 建议:配置远程云存储以获得完整体验。
  • Docker / 本地用户
  • 现状:数据默认保存在本地硬盘。
  • 建议:云存储为可选项,可作为异地备份。

<details> <summary>👉 点击展开:<strong>远程云存储配置教程(以 Cloudflare R2 为例)</strong></summary> <br>

⚠️ 前置条件(重要):

根据 Cloudflare 平台规则,开通 R2 需绑定支付方式。

  • 目的:仅作身份验证(Verify Only),不产生扣费
  • 支付:支持双币信用卡或国区 PayPal。
  • 用量:R2 的免费额度(10GB存储/月)足以覆盖本项目日常运行,无需担心付费。

---

GitHub Secret 配置(需添加 4 项):

| Name(名称) | Secret(值)说明 | |-------------|-----------------| | S3_BUCKET_NAME | 存储桶名称(如 trendradar-data) | | S3_ACCESS_KEY_ID | 访问密钥 ID(Access Key ID) | | S3_SECRET_ACCESS_KEY | 访问密钥(Secret Access Key) | | S3_ENDPOINT_URL | S3 API 端点(如 R2:https://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com) |

可选配置:

| Name(名称) | Secret(值)说明 | |-------------|-----------------| | S3_REGION | 区域(默认 auto,部分服务商可能需要指定) |

💡 更多存储配置选项:参见 数据保存在哪里?

<br>

详细操作步骤(获取凭据):

1. 进入 R2 概览: - 登录 Cloudflare Dashboard。 - 在左侧侧边栏找到并点击 R2对象存储

2. 创建存储桶: - 点击概述 - 点击右上角的 创建存储桶 (Create bucket)。 - 输入名称(例如 trendradar-data),点击 创建存储桶

3. 创建 API 令牌: - 回到 概述页面。 - 点击右下角 Account Details 找到并点击 Manage (Manage R2 API Tokens)。 - 同时你会看到 S3 APIhttps://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com(这就是 S3_ENDPOINT_URL) - 点击 创建 Account APl 令牌 。 - ⚠️ 关键设置: - 令牌名称:随意填写(如 github-action-write)。 - 权限:选择 管理员读和写 。 - 指定存储桶:为了安全,建议选择 仅适用于指定存储桶 并选中你的桶(如 trendradar-data)。 - 点击 创建 API 令牌立即复制 显示的 Access Key IDSecret Access Key(只显示一次!)。

</details>

<br>

⚙️ 配置详解

📖 提醒:本章节提供详细的配置说明,建议先完成 快速开始 的基础配置,再根据需要回来查看详细选项。

配置

/(?<![a-z])ai(?![a-z])/ 人工智能


- ✅ "AI is the future" ← 匹配独立的 "AI"
- ✅ "你好ai这里" ← 前后是中文,匹配 "ai"
- ✅ "人工智能发展迅速" ← 匹配 "人工智能"
- ❌ "Resistance training is important" ← "training" 中的 "ai" 不匹配
- ❌ "The maid cleaned the room" ← "maid" 中的 "ai" 不匹配

**组合使用:**
txt

配置

/(?<![a-zA-Z])ai(?![a-zA-

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-16

质量优秀的开源项目,功能完整度高,AI驱动分析能力强。热度高体现市场需求,Python生态友好,维护活跃度好。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要 TrendRadar 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合谁
  • 需要 TrendRadar 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +GitHub 57.4k Star,社区高度认可
  • +GPL-3.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ GPL 3.0 — 强 Copyleft,衍生作品须开源,含专利保护条款,不可闭源使用。

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❓ 常见问题 FAQ
支持多个社交媒体平台、新闻网站、RSS源的数据聚合和实时监测。
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经综合评估,趋势雷达 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

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🌐 原始信息
原始名称 TrendRadar
原始描述 开源MCP工具:⭐AI-driven public opinion & trend monitor with multi-platform aggregation, RSS, 。⭐57.4k · Python
Topics 舆情监测趋势分析多平台聚合AI驱动热点追踪
GitHub https://github.com/sansan0/TrendRadar
License GPL-3.0
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/sansan0/TrendRadar 🌐 官方网站  https://sansan0.github.io/TrendRadar/

收录时间:2026-05-13 · 更新时间:2026-05-16 · License:GPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。