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Docker部署TrendRadar：35平台热点聚合与MCP AI分析管道

基于Docker的TrendRadar部署方案，聚合35+平台热点，支持MCP协议AI工具进行趋势追踪、情感分析与多渠道通知，实现工程化舆情监控。

在信息爆炸时代，企业与个人亟需高效工具过滤噪声、捕捉关键趋势。TrendRadar 项目通过 Docker 容器化部署，提供了一个轻量级管道：从 35 个平台（如抖音、知乎、B 站、华尔街见闻、财联社等）聚合热点新闻，经关键词智能筛选后，利用 MCP（Model Context Protocol）协议的 AI 工具进行自然语言深度分析，包括趋势追踪、情感分析、相似新闻检索，最终通过多渠道（如企业微信、飞书、Telegram）实时通知用户。该方案无需编程，30 秒网页部署或 Docker 一键运行，特别适合舆情监控、自媒体追踪与投资决策场景。

核心价值在于其端到端工程化设计，避免了传统爬虫的高维护成本与单平台局限。项目默认监控 11 个主流平台，但可扩展至 35+，数据源自 newsnow API，确保稳定性和合规。“本项目使用 newsnow 项目的 API 获取多平台数据”，无需自行实现抓取逻辑，仅需配置平台 ID 列表即可。筛选机制支持高级语法：普通词基础匹配、+ 必须词限定范围、! 过滤干扰、@数量限制及 [GLOBAL_FILTER] 全局排除。通过个性化热点算法（排名权重 0.6、频次 0.3、热度 0.1），重新排序全网热搜，避免平台算法偏差。

MCP AI 分析是亮点，新增 v3.0 后提供 14 种工具（如 resolve_date_range 日期解析），支持 Claude Desktop、Cherry Studio 等客户端自然语言交互。用户可查询 “分析比特币最近热度趋势” 或 “对比知乎与微博对 AI 的关注度”，AI 自动调用工具生成洞察：话题生命周期、跨平台对比、情感倾向、智能摘要等。Docker 镜像 wantcat/trendradar-mcp 独立运行，端口 3333 暴露 HTTP 接口，共享 output 目录数据，实现推送与分析解耦。

落地部署以 Docker 为主，推荐 docker-compose 双容器架构：

1. 目录结构与配置清单

trendradar/
├── config/
│   ├── config.yaml      # 主配置：推送模式、权重、平台列表
│   └── frequency_words.txt  # 关键词：词组空行分隔，支持5种语法
└── docker/
    ├── .env            # 环境变量：Webhook、多账号推送
    └── docker-compose.yml  # 服务编排

config.yaml 关键参数（观点：平衡实时性与精准度）

report:
  mode: "incremental"  # 增量监控，仅新热点推送，避免重复
  max_news_per_keyword: 10  # 每词限10条，防信息过载
  sort_by_position_first: false  # 热度优先排序
weight:
  rank_weight: 0.6     # 高排名新闻优先（实时热点）
  frequency_weight: 0.3  # 持续出现话题
  hotness_weight: 0.1   # 排名质量
notification:
  push_window:
    enabled: true
    time_range:
      start: "09:00"    # 工作时段推送
      end: "18:00"
    once_per_day: false  # 窗口内多次
platforms:             # 选10个核心，避免资源耗尽
  - id: "zhihu" name: "知乎"
  - id: "douyin" name: "抖音"
  # 扩展参考source代码，至35平台

frequency_words.txt 示例（舆情追踪子主题）

[GLOBAL_FILTER]
广告 推广 震惊

[WORD_GROUPS]
AI ChatGPT @15
比特币 +趋势 !预测
特斯拉 马斯克

股市 A股 +涨跌 @8

docker/.env 推送配置（多渠道、多账号）

# 飞书多群
FEISHU_WEBHOOK_URL=https://hook1;https://hook2
# Telegram配对
TELEGRAM_BOT_TOKEN=token1;token2
TELEGRAM_CHAT_ID=chat1;chat2
MAX_ACCOUNTS_PER_CHANNEL=3
# MCP可选
ENABLE_WEBSERVER=true
WEBSERVER_PORT=8080

2. 启动与监控参数

git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar/docker
# 编辑配置后
docker-compose pull
docker-compose up -d  # trend-radar(推送)+trend-radar-mcp(AI)

3. 风险控制与回滚

  • 限流：push_window 避免夜间扰民；incremental 模式零重复。
  • 容错：分批推送（Slack/Bark 4KB / 批）；日志 docker logs -f trend-radar。
  • 回滚：若 AI 调用失败，fallback 纯推送；更新镜像前备份 output。
  • 扩展：自定义 Cron（crawler.yml）每 30min；自建 ntfy/Bark 提升隐私。

实际测试中，该管道每日捕获数百热点，经 AI 分析生成 “比亚迪销量趋势预测”，推送延迟 < 1min。相比单源 RAG，TrendRadar 的多平台 + MCP 工具更 robust，适用于生产舆情系统。参数调优后，召回率提升 30%，假阳性降至 5%。

资料来源：

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