在当今信息爆炸的时代，企业与个人都需要高效工具来监控多平台新闻动态，避免信息过载。基于 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 系统，如 TrendRadar 项目，提供了一种集成化的解决方案。它通过聚合 35 个主流平台的热点数据，并运用 AI 进行自动化趋势分析和情感检测，实现精准的舆情监控。这种方法的核心优势在于 MCP 协议的标准化接口，使得 AI 模型能够无缝访问和分析海量新闻数据，从而支持实时决策。
MCP 协议作为一种新兴的模型上下文协议，允许 AI 工具与外部数据源进行标准化交互。在 TrendRadar 中，这一协议被用于构建 13 种分析工具，包括基础查询、智能检索和高级分析功能。例如，系统可以处理自然语言查询，如“分析最近一周 AI 话题的热度趋势”，并返回结构化的洞察报告。这种集成方式确保了 AI 的分析能力与新闻数据的实时同步，避免了传统监控系统的延迟问题。项目的数据来源于 newsnow API，支持平台如抖音、知乎、B 站、华尔街见闻等，覆盖了社交媒体、财经和新闻领域。
自动化趋势分析是该系统的关键功能之一。通过时间轴追踪和热度变化统计，TrendRadar 能够识别新闻从萌芽到高峰的完整生命周期。例如，系统记录每条新闻的首次出现时间、出现频次和排名变化，支持跨平台对比。这不仅帮助用户了解“什么在热搜”，更揭示“热点如何演变”。证据显示，TrendRadar 的个性化热点算法将排名权重设置为 60%、频次权重 30%、热度权重 10%，这种配置平衡了时效性和深度。根据项目文档，这种算法可根据用户需求调整，例如投资者可提高频次权重以追踪持续话题。
情感检测功能进一步提升了分析深度。利用 MCP 工具，系统可以对新闻标题和内容进行情感分析，分类为正面、中性或负面，并量化情感倾向。这对于品牌舆情监控尤为重要，例如检测“比亚迪”相关新闻的情感分布，帮助企业及时响应负面反馈。项目支持相似新闻查找和历史关联检索，避免重复信息干扰。引用项目描述：“基于 MCP 的 AI 对话分析系统，让你用自然语言深度挖掘新闻数据。”这种能力使非技术用户也能轻松获取洞察。
Docker 部署是实现企业级实时通知的基石。TrendRadar 支持容器化运行，适用于多架构环境，如 x86 和 ARM。部署过程简化为几步：首先，拉取官方镜像 wantcat/trendradar:latest；其次，挂载 config 和 output 目录；最后，通过环境变量配置 webhook。典型命令为：
docker run -d --name trend-radar
-v ./config:/app/config:ro
-v ./output:/app/output
-e FEISHU_WEBHOOK_URL="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx"
-e REPORT_MODE="incremental"
-e CRON_SCHEDULE="*/30 * * * *"
wantcat/trendradar:latest
这种部署方式确保了高可用性和可扩展性，支持 NAS 或云服务器运行。环境变量覆盖机制允许在不修改 config.yaml 的情况下调整参数，如启用推送时间窗口（push_window.enabled: true），限制通知在工作时间内发送（start: "09:00", end: "18:00"）。
实时通知集成企业工具是落地应用的亮点。系统支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件和 ntfy 等渠道，可同时配置多个。推送模式分为三种：daily（当日汇总，每小时推送所有匹配新闻）、current（当前榜单，聚焦最新热点）和 incremental（增量监控，仅新内容推送）。对于企业场景，推荐 incremental 模式结合时间窗口，避免信息轰炸。关键词筛选使用 frequency_words.txt 文件，支持语法如普通词“AI”、必须词“+技术”、过滤词“!广告”。词组以空行分隔，实现主题独立统计，例如一组监控“iPhone +发布”，另一组“股市 +涨跌 !预测”。
可落地参数与清单如下：
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平台配置：在 config.yaml 的 platforms 部分添加 id 和 name，如 id: "zhihu", name: "知乎"。默认 11 个平台，可扩展至 35 个。阈值：排名 ≤5 的新闻标记为高热度（hotness_weight: 0.1）。
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AI 分析参数：MCP 服务器端口默认 3333，支持 HTTP 或 STDIO 模式。工具调用限额：每日查询 ≤100 次，避免 API 滥用。情感检测阈值：正面 >0.6、中性 0.2-0.6、负面 <0.2。
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通知参数：webhook URL 需保密，使用 GitHub Secrets 或环境变量。推送频率：默认 30 分钟（CRON_SCHEDULE: "*/30 * * * *"），可调整至 15 分钟但注意 API 限流。分批推送阈值：消息 >2000 字符时拆分。
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监控与回滚：部署后监控 Docker 日志（docker logs -f trend-radar），检查 output 目录数据完整性。风险：API 变更导致爬取失败，回滚策略：固定 newsnow 版本或切换备用源。性能限：单容器处理 ≤50 平台，扩展时使用 docker-compose 集群。
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安全清单：启用 HTTPS for webhook；关键词文件加密存储；定期更新镜像（docker pull wantcat/trendradar:latest）。
实施这些参数，企业可快速上线系统，实现从数据聚合到 AI 洞察的全链路自动化。初次部署需运行 24 小时积累数据，之后 MCP 工具即可提供可靠分析。相比通用聚合工具，TrendRadar 的 MCP 集成强调相似检索和推送优化，特别适合谣言监控场景，如跨平台追踪虚假信息传播路径。
总体而言，这种 MCP-based AI 系统标志着新闻监控向智能化转型。通过 Docker 和企业工具的集成，它降低了部署门槛，同时提升了响应速度。用户可根据业务调整权重和模式，确保通知精准高效。
资料来源：GitHub 项目 TrendRadar (https://github.com/sansan0/TrendRadar)；newsnow API (https://github.com/ourongxing/newsnow)。