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TrendRadar：35平台热点聚合+MCP AI分析pipeline的工程部署与推送集成

详解TrendRadar工程实践：35平台(抖音/知乎/B站等)热点监控+MCP 14工具AI分析，支持Docker部署、企业微信/Telegram推送的关键参数与优化。

在信息爆炸时代，企业与个人用户需高效监控多平台热点（如抖音、知乎、B 站等 35 源），并通过 AI 深度分析趋势，避免无效刷屏。TrendRadar 提供完整 pipeline：基于 newsnow API 聚合热点、MCP 协议驱动 14 种 AI 工具分析、Docker 容器化部署、多渠道实时推送。该方案观点明确 —— 聚焦工程化落地：非通用 MCP 分析，而是特定于 35 平台监控 + 推送集成的参数优化，实现零重复增量推送与容错监控。

多平台热点聚合 Pipeline

TrendRadar 核心数据源自 newsnow 项目，支持 35 + 平台扩展，默认 11 个主流源（知乎、抖音、B 站热搜、华尔街见闻、贴吧、百度热搜、财联社、澎湃、凤凰、头条、微博）。工程实践：config/config.yaml 中 platforms 列表自定义 ID 与 name，如- id: "toutiao" name: "今日头条"。爬虫权重算法（rank_weight:0.6, frequency_weight:0.3, hotness_weight:0.1）优先高排名 + 持续频次新闻，避免平台算法偏差。

落地参数清单：

  • 平台数≤10（GitHub Actions 限额防滥用）。
  • 关键词筛选（frequency_words.txt）：普通词AI、必须词+技术、过滤词!广告、数量@10、全局[GLOBAL_FILTER]标题党。
  • 执行频率：cron 0 */1 * * *（每小时，北京时间减 8h UTC）。 证据：项目默认监控抖音 / 知乎 / B 站等，扩展源代码确认 35 + 可用。“本项目使用 newsnow 项目的 API 获取多平台数据”（GitHub README）。

MCP AI 分析工具链

v3.0 + 集成 MCP 协议，提供 14 工具（新增 resolve_date_range 日期解析）：基础查询（get_latest_news）、智能检索（search_news）、趋势分析（analyze_topic_trend）、情感（analyze_sentiment）、摘要（generate_summary_report）等。对话式：自然语言 “分析最近 7 天知乎 AI 热点趋势”。

工程集成：

  • Docker 镜像wantcat/trendradar-mcp，端口 3333 HTTP 服务。
  • 客户端：Cherry Studio GUI 一键、Claude Desktop config.json、Cursor .cursor/mcp.json。
  • 双容器：news 推送 (trend-radar)+MCP 独立运行，共享 config/output volume。

参数优化：

  • 工具调用限：threshold=0.6（相似度）、limit=50、granularity=day。
  • 安全：127.0.0.1 绑定，需手动 start_webserver 访问报告。 风险：无实时网络查询，仅本地 output 数据（自带 11/1-15 测试集）。

Docker 部署与 n8n Workflow 集成

Docker 首选：wantcat/trendradar推送服务 +trendradar-mcp AI。docker-compose.yml 挂载：

volumes:
  - ./config:/app/config:ro
  - ./output:/app/output:ro

环境变量覆盖：REPORT_MODE=incremental、ENABLE_WEBSERVER=true、WEBSERVER_PORT=8080。n8n 集成：搜索确认 Zie619/n8n-workflows 包含 TrendRadar 节点，导入 workflow 触发 cron 爬虫 + Webhook 推送。

部署清单：

  1. git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar
  2. 编辑 config.yaml（mode/push_window）和 frequency_words.txt。
  3. docker-compose up -d（pull 镜像）。
  4. manage.py status/files 验证。 回滚：docker-compose down，重置 output 清历史。

多渠道推送集成与参数

三种模式：daily（汇总，所有匹配）、current（榜单，持续推送）、incremental（新增，零重复）。推送渠道：企业微信 (WEWORK_WEBHOOK_URL，支持 text/markdown)、Telegram (配对 token/chat_id，多；分隔)、ntfy/Bark/Slack，多账号 max_accounts_per_channel=3。

关键参数：

  • push_window.enabled=true, start=09:00 end=18:00, once_per_day=false（工作时多推）。
  • reverse_content_order=true（新增在前）。
  • max_news_per_keyword=10（防过长）。 容错：分批推送（飞书 / 钉钉超限自动）、日志区分账号失败。

监控要点：

  • docker logs -f trend-radar（爬虫 / 推送日志）。
  • MCP: curl http://127.0.0.1:3333/mcp。
  • 风险：Actions 限 30min 间隔、10 平台；Docker volume 防数据丢失。 回滚策略：config.yaml 备份，docker restart 恢复默认。

TrendRadar 非简单爬虫，而是生产级 pipeline：35 平台聚合 + MCP 分析 + 推送闭环，参数化配置确保高可用。通过 Docker/n8n，企业级部署仅需 1h，ROI 显著 —— 每日节省手动监控 2h+。

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