TrendRadar MCP 服务器

关键词

新闻分析实时热点数据洞察情感分析多渠道通知

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • TrendRadar MCP 服务器是一套完整的 MCP 服务端实现，旨在为 LLM 客户端提供结构化新闻数据、多样化分析工具以及可渲染的 Prompts，用于对新闻热点进行检索、分析、比较和可视化呈现。
    • 核心能力涵盖：资源/新闻数据读取、工具执行（如查询、趋势分析、相似新闻等）、以及 AI/对话能力相关的分析提示生成与报告输出。

  • 主要功能点

    • 数据查询与资源管理
      • 获取最新新闻（get_latest_news）
      • 按日期获取新闻（get_news_by_date）
      • 根据关键词/主题查询新闻与历史数据（search_news、search_related_news_history、get_trending_topics）
    • 高级数据分析工具
      • 统一话题趋势分析（analyze_topic_trend）
      • 数据洞察与对比分析（analyze_data_insights）
      • 情感分析提示生成（analyze_sentiment）
      • 相似新闻检索（find_similar_news）
      • 自动生成摘要报告（generate_summary_report）
    • 配置与系统管理
      • 获取当前系统配置（get_current_config）
      • 获取系统状态与健康信息（get_system_status）
      • 手动触发爬取任务（trigger_crawl）
    • MCP 客户端支持
      • 支持 Claude Desktop、Cursor、Cline 等 MCP 客户端，通过 HTTP 或 STDIO 两种传输模式完成 JSON-RPC 风格的请求/响应
    • 传输模式
      • STDIO：直接通过标准输入输出与客户端通信，适合本地集成
      • HTTP：提供 http://<host>:<port>/mcp 的端点，便于服务化部署

  • 安装步骤

    • 环境准备
      • 需要 Python 3.x 运行环境，以及基础第三方库（如 requests、PyYAML、pytz 等）。请确保网络可访问并具备安装依赖的权限。
    • 获取代码
      • 下载或克隆本 MCP 服务器实现代码到本地工作目录。
    • 运行服务器
      • 在终端执行以下命令启动服务器（两种模式任选其一）：
        • STDIO 模式：python -m mcp_server.server --transport stdio
        • HTTP 模式：python -m mcp_server.server --transport http --host 0.0.0.0 --port 3333
    • 依赖与数据准备
      • 运行前请确保配置和数据文件就绪，例如 config/config.yaml、config/frequency_words.txt，以及 output/ 目录中的新闻数据（爬虫任务可能会生成）。
    • 客户端对接
      • MCP 客户端需按照服务器的启动方式提供启动命令与参数，便于以该服务器为后端进行对话分析与查询。

  • 服务器配置（MCP 客户端所需的启动信息示例，供参考）

    • 配置说明
      • server_name：MCP 服务器的唯一名称，用于标识该服务器。
      • command：启动服务器所使用的可执行程序（在此实现中通常为 Python 解释器）。
      • args：命令行参数数组，示例为启动模块并指定传输模式。
    • 配置示例（JSON，文本呈现，不包含代码块） { "server_name": "trendradar-mcp", "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server.server", "--transport", "stdio"] }
    • 注释
      • 具体参数请按你所使用的 MCP 客户端的要求来设定。上述示例为本仓库中具备的启动方式：以 STDIO 模式启动 MCP 服务器。若需以 HTTP 模式对外暴露，请将参数中的传输模式改为 http，并可指定 host 与 port。
      • 客户端无须关心服务器内部实现细节，只需知道服务器名称、启动命令及参数即可建立连接。

  • 基本使用方法

    • 启动后，MCP 服务器将监听并提供各类工具接口，客户端可通过 JSON-RPC 风格调用，例如：
      • 调用新闻查询工具以获取最新新闻
      • 调用趋势分析工具以获得话题趋势
      • 调用情感分析工具以生成 AI 提示词并交由外部大模型推理
    • 客户端通常需要按文档或接口描述，传入目标工具名、输入参数、以及需要的输出格式（如是否包含 URL、是否带时间戳等）
    • 服务器将返回结构化的 JSON 数据，包含结果集、状态码以及可能的错误信息

服务器信息

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