TrendRadar MCP server | PlugMCP

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

统一调度系统：新增 timeline.yaml，用一套配置控制「什么时间采集 / 推送 / AI 分析」
5 种预设模板：always_on（全天候，默认）、morning_evening（早晚汇总）、office_hours（办公时间）、night_owl（夜猫子）、custom（自定义）；也支持在 presets: 下新增自己的模板，只要 key 不重复，然后在 config.yaml 里填你的模板名即可
灵活的时间段配置：支持工作日/周末差异化、跨午夜时间段、per-period once 去重
可视化配置编辑器：
- 新增 timeline.yaml 编辑标签页，与 config.yaml / frequency_words.txt 并列
- 预设模式卡片选择：点击即切换，自动同步 config.yaml 的 schedule.preset
- 周视图时间线：7 天 × 24 小时水平条，用颜色区分推送/分析/采集状态
- 可交互控件：开关、下拉框、时间选择器，右侧修改实时同步到左侧 YAML
- 周映射下拉选择：根据日计划动态填充，拖拉点击即可完成调度配置
AI 提示词稳定性优化（ai_analysis_prompt.txt v2.0.0）：
- 格式规范独立说明：将换行/标签/序号/禁止事项从 JSON value 中抽出，作为独立章节
- JSON 模板简化：字段描述缩短为一句话 + 字数限制，减少 AI 输出格式混乱
- 去除 system prompt 中的 Markdown 格式，与"禁止 Markdown"指令保持一致
- 所有 JSON 字段声明为可选，缺少任何字段不会报错，增强容错性
新增独立展示区 AI 概括分析（ai_analysis.include_standalone）：
- 新增独立开关，开启后 AI 对每个 standalone 源生成核心概括
- AI 分析与推送展示解耦：无需开启独立展示区的推送显示，AI 也可独立分析完整热榜数据
- 支持热榜平台和 RSS 源，含排名/时间/轨迹数据
- 轨迹分析与 include_rank_timeline 联动：开启时利用轨迹数据做深度趋势分析，关闭时基于排名做简要判断
- 新增 standalone_summaries JSON 字段（独立源点速览），所有推送渠道均已适配渲染

+唐僧
+猪八戒

+唐僧
!唐僧念经

模式	适用场景	推送特点
当日汇总 (daily)	企业管理者/普通用户	按时推送当日所有匹配新闻（会包含之前推送过的）
当前榜单 (current)	自媒体人/内容创作者	按时推送当前榜单匹配新闻（持续在榜的每次都出现）
增量监控 (incremental)	投资者/交易员	仅推送新增内容，零重复

功能	说明	默认
调度系统	按周一到周日逐日编排：为每天分配不同时间段、推送模式和 AI 分析策略。每个时段可独立设置筛选方式（关键词/AI）和关注方向，实现不同时间看不同类型新闻。内置 5 种预设（always_on / morning_evening / office_hours / night_owl / custom），也可自定义。支持工作日/周末差异化、跨午夜时段、per-period 去重、时段冲突检测（v6.0.0 + v6.5.0）	morning_evening
内容顺序配置	通过 `display.region_order` 调整各区域（热榜、新增热点、RSS、独立展示区、AI 分析）的显示顺序；通过 `display.regions` 控制各区域是否显示（v5.2.0）	见配置文件
显示模式切换	`keyword`=按关键词分组，`platform`=按平台分组（v4.6.0 新增）	keyword

# 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）

# config.yaml 快速启用示例
ai_translation:
  enabled: true
  language: "English"  # 翻译目标语言

特点：直接在本机运行，无需 Docker，适合开发调试或无 Docker 环境的用户
适用：Windows / Mac / Linux 用户（无需预装 Python，uv 会自动管理）
步骤：

1. 安装 uv（如已安装可跳过，无需预装 Python）
```
# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
```
2. 克隆并运行
```
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar
uv sync          # 自动安装 Python 和项目依赖
uv run python -m trendradar
```
💡 提示：
- uv 会自动管理 Python 版本，无需手动安装 Python
- Windows 用户也可以双击 setup-windows.bat 一键安装依赖
- Mac 用户可使用 bash setup-mac.sh
- 运行前请先编辑 config/config.yaml 填写推送渠道等配置，参考下方的基础配置流程

⚠️ 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

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

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

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）

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

测试：

curl -d "测试消息" ntfy.sh/你的主题名称

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

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

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

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

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

*[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)

获取 Webhook URL：
- 进入 Discord 服务器设置 → 整合 → Webhooks
- 创建新 Webhook，复制 URL
配置模板：
```
{"content": "{content}"}
```
GitHub Secret 配置：
- GENERIC_WEBHOOK_URL：Discord Webhook URL
- GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE：{"content": "{content}"}

# 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"}

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）

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`）

特性	✨ AI 分析推送	🧠 AI 智能分析
模式	被动接收 (每日日报)	主动对话 (深度调研)
场景	"今天有什么大事？"	"分析一下过去一周 AI 行业的变化"
部署	极简 (填 Key 即可)	进阶 (需本地运行/Docker)
客户端	手机	电脑

platforms:
  enabled: true                       # 是否启用热榜平台抓取
  sources:
    - id: "toutiao"
      name: "今日头条"
    - id: "baidu"
      name: "百度热搜"
    - id: "wallstreetcn-hot"
      name: "华尔街见闻"
    # 添加更多平台...

语法类型	符号	作用	示例	匹配逻辑
普通词	无	基础匹配	`华为`	包含任意一个即可
必须词	`+`	限定范围	`+手机`	必须同时包含
过滤词	`!`	排除干扰	`!广告`	包含则直接排除
数量限制	`@`	控制显示数量	`@10`	最多显示10条新闻（v3.2.0新增）
全局过滤	`[GLOBAL_FILTER]`	全局排除指定内容	见下方示例	任何情况下都过滤（v3.5.0新增）
正则表达式	`/pattern/`	精确匹配模式	`/\bai\b/`	使用正则表达式匹配（v4.7.0新增）
显示名称	`=> 备注`	自定义显示文本	`/\bai\b/ => AI相关`	推送和HTML显示备注名称（v4.7.0新增）

华为
OPPO
苹果

华为
OPPO
+手机

苹果
华为
!水果
!价格

特斯拉
马斯克
@5

[GLOBAL_FILTER]
广告
推广
营销
震惊
标题党

[WORD_GROUPS]
科技
AI

华为
鸿蒙
!车

[GLOBAL_FILTER]
广告

[WORD_GROUPS]
科技
AI

/(?<![a-z])ai(?![a-z])/
人工智能

需求	正则写法	说明
英文单词边界	`/\bword\b/`	匹配独立单词，如 `/\bai\b/` 匹配 "AI" 但不匹配 "training"
前后非字母	`/(?<![a-z])ai(?![a-z])/`	更宽松的边界，适合中英混合场景
开头匹配	`/^breaking/`	只匹配以 "breaking" 开头的标题
结尾匹配	`/发布$/`	只匹配以 "发布" 结尾的标题
多选一	`/苹果\|华为\|小米/`	匹配其中任意一个（注意转义 `\|`）

# 配置
/(?<![a-z])ai(?![a-z])/
人工智能

# 正则 + 普通词 + 过滤词
/\bai\b/
人工智能
机器学习
!广告

/(?<![a-zA-Z])ai(?![a-zA-Z])/ => AI 相关
人工智能

# 正则 + 显示名称
/pattern/ => 显示名称
/pattern/i => 显示名称    # 支持 flags 写法（flags 被忽略）
/pattern/=>显示名称       # => 两边空格可选

# 普通词 + 显示名称
deepseek => DeepSeek 动态

# 配置
/(?<![a-zA-Z])ai(?![a-zA-Z])/ => AI 相关
人工智能

iPhone
华为
OPPO
+发布

A股
上证
深证
+涨跌
!预测

世界杯
欧洲杯
亚洲杯
+比赛

# 第一步：先用宽泛关键词测试
人工智能
AI
ChatGPT

# 第二步：发现误匹配后，加入必须词限定
人工智能
AI
ChatGPT
+技术

# 第三步：发现干扰内容后，加入过滤词
人工智能
AI
ChatGPT
+技术
!广告
!培训

华为
OPPO
苹果
三星
vivo
一加
魅族
+手机
+发布
+销量
!假货
!维修
!二手

华为
OPPO
+新品

苹果
三星
+发布

手机
销量
+市场

report:
  sort_by_position_first: false  # 排序优先级配置

report:
  max_news_per_keyword: 10  # 每个关键词最多显示10条（0=不限制）

SORT_BY_POSITION_FIRST=true
MAX_NEWS_PER_KEYWORD=10

# config.yaml
report:
  sort_by_position_first: true   # 按配置顺序优先
  max_news_per_keyword: 10       # 全局默认每个关键词最多10条

# frequency_words.txt
特斯拉
马斯克
@20              # 重点关注，显示20条（覆盖全局配置）

华为            # 使用全局配置，显示10条

比亚迪
@5               # 限制5条

report:
  mode: "daily"  # 可选: "daily" | "incremental" | "current"

模式	适用人群	推送时机	显示内容	典型使用场景
当日汇总`daily`	📋 企业管理者/普通用户	按时推送(默认每小时推送一次)	当日所有匹配新闻+ 新增新闻区域	案例：每天下午6点查看今天所有重要新闻特点：看全天完整趋势，不漏掉任何热点提醒：会包含之前推送过的新闻
当前榜单`current`	📰 自媒体人/内容创作者	按时推送(默认每小时推送一次)	当前榜单匹配新闻+ 新增新闻区域	案例：每小时追踪"哪些话题现在最火"特点：实时了解当前热度排名变化提醒：持续在榜的新闻每次都会出现
增量监控`incremental`	📈 投资者/交易员	有新增才推送	新出现的匹配频率词新闻	案例：监控"特斯拉"，只在有新消息时通知特点：零重复，只看首次出现的新闻适合：高频监控、避免信息打扰

时间	daily 模式推送	current 模式推送	incremental 模式推送
10:00	新闻A、新闻B	新闻A、新闻B	新闻A、新闻B
11:00	新闻A、新闻B、新闻C	新闻B、新闻C、新闻D	仅新闻C
12:00	新闻A、新闻B、新闻C	新闻C、新闻D、新闻E	仅新闻D、新闻E

advanced:
  weight:
    rank: 0.6           # 排名权重
    frequency: 0.3      # 频次权重
    hotness: 0.1        # 热度权重

advanced:
  weight:
    rank: 0.8           # 主要看排名
    frequency: 0.1      # 不太在乎持续性
    hotness: 0.1

advanced:
  weight:
    rank: 0.4           # 适度看排名
    frequency: 0.5      # 重视当天内的持续热度
    hotness: 0.1

格式元素	示例	含义	说明
🔥📈📌	🔥 [1/3] AI ChatGPT	热度等级	🔥高热度(≥10条) 📈中热度(5-9条) 📌普通热度(<5条)
[序号/总数]	[1/3]	排序位置	当前词组在所有匹配词组中的排名
频率词组	AI ChatGPT	关键词组	配置文件中的词组，标题必须包含其中词汇
: N 条	: 2 条	匹配数量	该词组匹配的新闻总数
[平台名]	[百度热搜]	来源平台	新闻所属的平台名称
🆕	🆕 ChatGPT-5正式发布	新增标记	本轮抓取中首次出现的热点
[数字]	[1]	高排名	排名≤阈值的热搜，红色加粗显示
[数字]	[7]	普通排名	排名>阈值的热搜，普通显示
- 时间	- 09时15分	首次时间	该新闻首次被发现的时间
[时间~时间]	[08时30分 ~ 10时45分]	持续时间	从首次出现到最后出现的时间范围
(N次)	(3次)	出现频率	在监控期间出现的总次数
新增区域	🆕 本次新增热点新闻	新话题汇总	单独展示本轮新出现的热点话题

当前目录/
├── config/
│   ├── config.yaml                 # 核心功能配置（必需）
│   ├── frequency_words.txt         # 关键词配置（必需）
│   ├── timeline.yaml               # 时间线配置
│   ├── ai_analysis_prompt.txt      # AI 分析提示词（可选）
│   ├── ai_translation_prompt.txt   # AI 翻译提示词（可选）
│   ├── ai_interests.txt            # AI 兴趣过滤配置（可选）
│   ├── ai_filter/                  # AI 过滤相关提示词
│   │   ├── prompt.txt
│   │   ├── extract_prompt.txt
│   │   └── update_tags_prompt.txt
│   └── custom/                     # 用户自定义配置（可选）
│       ├── ai/                     # 自定义 AI 提示词
│       └── keyword/                # 自定义关键词文件
└── docker/
    ├── .env                        # 敏感信息 + Docker 特有配置
    └── docker-compose.yml          # Docker Compose 编排文件

配置文件说明:

配置分工原则（v4.6.0 优化）：

文件	用途	修改频率	说明
`config/config.yaml`	核心功能配置	低	报告模式、推送设置、存储格式、推送窗口、AI 分析开关、平台启用等全局行为控制
`config/frequency_words.txt`	关键词配置	高	设置你关心的热点词汇，支持分组、正则、别名等高级语法
`config/timeline.yaml`	时间线配置	低	控制新闻时间线的展示和过滤规则
`config/ai_analysis_prompt.txt`	AI 分析提示词	中	自定义 AI 分析的角色定义和输出格式（v5.0.0+）
`config/ai_translation_prompt.txt`	AI 翻译提示词	低	自定义 AI 翻译的提示词模板
`config/ai_interests.txt`	AI 兴趣过滤	中	定义 AI 基于兴趣自动过滤新闻的规则
`config/ai_filter/`	AI 过滤提示词	低	AI 过滤模块的内部提示词（一般无需修改）
`config/custom/`	用户自定义扩展	按需	`custom/ai/` 放自定义 AI 提示词，`custom/keyword/` 放自定义关键词文件
`docker/.env`	敏感信息 + Docker 特有配置	低	webhook URLs、API Key、S3 密钥、定时任务等，不会被 git 追踪

💡 分工要点：

功能行为 → 改 config.yaml（如开启/关闭某个平台、调整推送模式）

关注内容 → 改 frequency_words.txt（如添加新的关注关键词）

AI 输出风格 → 改 ai_analysis_prompt.txt 或 ai_translation_prompt.txt

密钥与凭证 → 改 docker/.env（API Key、Webhook URL 等敏感信息统一放这里）

个性化扩展 → 使用 config/custom/ 目录，避免直接修改默认配置被升级覆盖

💡 配置修改生效：修改 config.yaml 后，执行 docker compose up -d 重启容器即可生效

⚙️ 环境变量覆盖机制（v3.0.5+）

.env 文件中的环境变量会覆盖 config.yaml 中的对应配置：

环境变量	对应配置	示例值	说明
`WEBSERVER_PORT`	-	`8080`	Web 服务器端口
`FEISHU_WEBHOOK_URL`	`notification.channels.feishu.webhook_url`	`https://...`	飞书 Webhook（多账号用 `;` 分隔）
`AI_ANALYSIS_ENABLED`	`ai_analysis.enabled`	`true` / `false`	是否启用 AI 分析（v5.0.0 新增）
`AI_API_KEY`	`ai.api_key`	`sk-xxx...`	AI API Key（ai_analysis 和 ai_translation 共享）
`AI_PROVIDER`	`ai.provider`	`deepseek` / `openai` / `gemini`	AI 提供商
`S3_*`	`storage.remote.*`	-	远程存储配置（5 个参数）

配置优先级：环境变量 > config.yaml

使用方法：

修改 .env 文件，填写需要的配置
或在 NAS/群晖 Docker 管理界面的"环境变量"中直接添加
重启容器后生效：docker compose up -d

启动服务:

选项 A：启动所有服务（推送 + AI 分析）
```
# 拉取最新镜像
docker compose pull

# 启动所有服务（trendradar + trendradar-mcp）
docker compose up -d
```
选项 B：仅启动新闻推送服务
```
# 只启动 trendradar（定时抓取和推送）
docker compose pull trendradar
docker compose up -d trendradar
```
选项 C：仅启动 MCP AI 分析服务
```
# 只启动 trendradar-mcp（提供 AI 分析接口）
docker compose pull trendradar-mcp
docker compose up -d trendradar-mcp
```
💡 提示：
- 大多数用户只需启动 trendradar 即可实现新闻推送功能
- 只有需要使用 ChatGPT/Gemini 进行 AI 对话分析时，才需启动 trendradar-mcp
- 两个服务相互独立，可根据需求灵活组合

查看运行状态:

# 查看新闻推送服务日志
docker logs -f trendradar

# 查看 MCP AI 分析服务日志
docker logs -f trendradar-mcp

# 查看所有容器状态
docker ps | grep trendradar

# 停止特定服务
docker compose stop trendradar      # 停止推送服务
docker compose stop trendradar-mcp  # 停止 MCP 服务

# 克隆项目
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar

# 修改配置文件
vim config/config.yaml
vim config/frequency_words.txt

# 使用构建版本的 docker compose
cd docker
cp docker-compose-build.yml docker-compose.yml

# 选项 A：构建并启动所有服务
docker compose build
docker compose up -d

# 选项 B：仅构建并启动新闻推送服务
docker compose build trendradar
docker compose up -d trendradar

# 选项 C：仅构建并启动 MCP AI 分析服务
docker compose build trendradar-mcp
docker compose up -d trendradar-mcp

💡 架构参数说明：
默认构建 amd64 架构镜像（适用于大多数 x86_64 服务器）
如需构建 arm64 架构（Apple Silicon、树莓派等），设置环境变量：
export DOCKER_ARCH=arm64
docker compose build

# 方式一：手动更新（爬虫 + MCP 镜像）
docker pull wantcat/trendradar:latest
docker pull wantcat/trendradar-mcp:latest
docker compose down
docker compose up -d

# 方式二：使用 docker compose 更新
docker compose pull
docker compose up -d

# 查看运行状态
docker exec -it trendradar python manage.py status

# 手动执行一次爬虫
docker exec -it trendradar python manage.py run

# 查看实时日志
docker exec -it trendradar python manage.py logs

# 显示当前配置
docker exec -it trendradar python manage.py config

# 显示输出文件
docker exec -it trendradar python manage.py files

# Web 服务器管理（用于浏览器访问生成的报告）
docker exec -it trendradar python manage.py start_webserver   # 启动 Web 服务器
docker exec -it trendradar python manage.py stop_webserver    # 停止 Web 服务器
docker exec -it trendradar python manage.py webserver_status  # 查看 Web 服务器状态

# 查看帮助信息
docker exec -it trendradar python manage.py help

# 重启容器
docker restart trendradar

# 停止容器
docker stop trendradar

# 删除容器（保留数据）
docker rm trendradar

文件位置	访问方式	适用场景
`output/index.html`	宿主机直接访问	Docker 部署（通过 Volume 挂载，宿主机可见）
`index.html`	根目录访问	GitHub Pages（仓库根目录，Pages 自动识别）
`output/html/YYYY-MM-DD/当日汇总.html`	历史报告访问	所有环境（按日期归档）

# 方式 1：通过 Web 服务器访问（推荐，Docker 环境）
# 1. 启动 Web 服务器
docker exec -it trendradar python manage.py start_webserver
# 2. 在浏览器访问
http://localhost:8080                           # 访问最新报告（默认 index.html）
http://localhost:8080/html/2025-xx-xx/          # 访问指定日期的报告

# 方式 2：直接打开文件（本地环境）
open ./output/index.html             # macOS
start ./output/index.html            # Windows
xdg-open ./output/index.html         # Linux

# 方式 3：访问历史归档
open ./output/html/2025-xx-xx/当日汇总.html

# 检查容器状态
docker inspect trendradar

# 查看容器日志
docker logs --tail 100 trendradar

# 进入容器调试
docker exec -it trendradar /bin/bash

# 验证配置文件
docker exec -it trendradar ls -la /app/config/

flowchart TB
    subgraph trendradar["trendradar"]
        A1[定时抓取新闻]
        A2[推送通知]
    end
    
    subgraph trendradar-mcp["trendradar-mcp"]
        B1[127.0.0.1:3333]
        B2[AI 分析接口]
    end
    
    subgraph shared["共享卷"]
        C1["config/ (ro)"]
        C2["output/ (ro)"]
    end
    
    trendradar --> shared
    trendradar-mcp --> shared

cd TrendRadar/docker
docker compose up -d trendradar-mcp

# 查看运行状态
docker ps | grep trendradar-mcp

# Linux/Mac
docker run -d --name trendradar-mcp \
  -p 127.0.0.1:3333:3333 \
  -v $(pwd)/config:/app/config:ro \
  -v $(pwd)/output:/app/output:ro \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  wantcat/trendradar-mcp:latest

# Windows PowerShell
docker run -d --name trendradar-mcp `
  -p 127.0.0.1:3333:3333 `
  -v ${PWD}/config:/app/config:ro `
  -v ${PWD}/output:/app/outp


🚀 快速开始	AI 智能分析	⚙️ 配置详解
Docker部署 / 本地部署	MCP客户端	📝 更新日志
🎯 核心功能	💬 社区交流	📚 项目相关

Name（名称）	Secret（值）
`CLOUDFLARE_API_TOKEN`	上一步创建的 API Token
`CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID`	你的 Cloudflare Account ID
`CLOUDFLARE_PROJECT_NAME`	Cloudflare Pages 项目名（如 `trendradar`）

原始配置	推送/HTML 显示
`/(?<![a-z])ai(?![a-z])/` + `人工智能`	`(?<![a-z])ai(?![a-z]) 人工智能`
`/(?<![a-z])ai(?![a-z])/ => AI 相关` + `人工智能`	`AI 相关`

配置值	排序规则	适用场景
`false`（默认）	热点条数 ↓ → 配置位置 ↑	关注热度趋势
`true`	配置位置 ↑ → 热点条数 ↓	关注个人优先级

镜像名称	用途	说明
`wantcat/trendradar`	新闻推送服务	定时抓取新闻、推送通知（必选）
`wantcat/trendradar-mcp`	AI 分析服务	MCP 协议支持、AI 对话分析（可选）

镜像名称	用途	说明
`wantcat/trendradar`	新闻推送服务	定时抓取新闻、推送通知
`wantcat/trendradar-mcp`	MCP 服务	AI 分析功能（可选）

TrendRadar

Add this server

Host a copy with our keys and logs.

More like this

Firecrawl

Notion

Context7

Key features

📑 快速导航

早期支持者致谢

基础设施支持

数据支持

推广助力

观众支持

🪄 赞助商

🤝 二次开发与引用

💬 社区交流

🧩 作者的另一款工具：SanFrame

📝 更新日志

2026/10/13 - v6.11.0

2026/02/09 - mcp-v4.0.0

2026/06/19 - v6.10.0

2026/06/02 - v6.9.0

2026/05/23 - v6.8.0

2026/05/15 - v6.7.0

2026/03/28 - v6.6.0

2026/03/12 - v6.5.0

2026/02/09 - v6.0.0

2026/01/28 - v5.5.0

2026/02/02 - mcp-v3.2.0

2026/01/10 - mcp-v3.0.0~v3.1.5

2026/01/23 - v5.4.0

2026/01/19 - v5.3.0

2026/01/17 - v5.2.0

2026/01/10 - v5.0.0

2026/01/02 - v4.7.0

2025/12/30 - mcp-v2.0.0

2026/01/01 - v4.6.0

2025/12/30 - v4.5.0

2025/12/26 - mcp-v1.2.0

2025/12/20 - v4.0.3

2025/12/17 - v4.0.1

2025/12/13 - mcp-v1.1.0

2025/12/13 - v4.0.0

2025/12/03 - v3.5.0

2025/11/26 - mcp-v1.0.3

2025/11/28 - v3.4.1

2025/11/25 - v3.4.0

2025/11/24 - v3.3.0

2025/11/23 - v3.2.0

2025/11/18 - mcp-v1.0.2

2025/11/22 - v3.1.1

2025/11/20 - v3.1.0

2025/11/12 - v3.0.5

2025/10/26 - mcp-v1.0.1

2025/10/31 - v3.0.4

2025/10/23 - v3.0.3

2025/10/21 - v3.0.2

2025/10/20 - v3.0.0

2025/10/15 - v2.4.4

2025/10/10 - v2.4.3

2025/10/8 - v2.4.2

2025/10/2 - v2.4.0

2025/09/26 - v2.3.2

2025/09/22 - v2.3.1

2025/09/17 - v2.2.0

2025/09/13 - v2.1.2

2025/09/04 - v2.1.1

2025/08/30 - v2.1.0

2025/08/27 - v2.0.4

2025/08/06 - v2.0.3

2025/07/28 - v2.0.2

2025/07/27 - v2.0.1

2025/07/17 - v2.0.0

2025/07/09 - v1.4.1

2025/06/23 - v1.3.0

2025/06/21 - v1.2.1

2025/06/19 - v1.2.0

2025/06/18 - v1.1.0

2025/06/16 - v1.0.0

2. 必须词 `+词汇` - 限定范围

3. 过滤词 `!词汇` - 排除干扰

4. 数量限制 `@数字` - 控制显示数量（v3.2.0 新增）

5. 全局过滤 `[GLOBAL_FILTER]` - 全局排除指定内容（v3.5.0 新增）

6. 正则表达式 `/pattern/` - 精确匹配模式（v4.7.0 新增）

7. 显示名称 `=> 备注` - 自定义显示文本（v4.7.0 新增）