mcp-trendpulse

TrendPulse — это Python-сервер Model Context Protocol (MCP) для исследования актуальных новостей и трендов поисковых интересов. Он объединяет поиск по Google News и извлечение статей с анализом Google Trends, чтобы MCP-клиенты могли отслеживать текущие тренды, сравнивать динамику ключевых слов, изучать связанный спрос и добавлять контекст актуальных новостей в исследовательские рабочие процессы.

Проект сейчас поставляется как community/self-hosted MCP-сервер, а также содержит реализацию отдельного интерфейса hosted TrendPulse by DigestSEO для удалённых MCP-клиентов, таких как ChatGPT и Codex. Хостируемый уровень использует меньший, ориентированный на задачи набор инструментов, в то время как community-сервер сохраняет полный низкоуровневый исследовательский инструментарий для разработчиков.

Статус проекта: локальный/community-сервер уже можно использовать. Хостируемый DigestSEO MCP и публичный плагин OpenAI ещё не выпущены, и их не следует рассматривать как доступные конечные точки.

Инженерный контекст: TrendPulse является частью экосистемы MCP DigestSEO. Он дополняет mcp-gsc для данных Google Search Console, mcp-geo для видимости в ИИ и mcp-web-validator для технической валидации веб-сайтов. Более широкая архитектура описана в инженерном кейсе DigestSEO MCP Suite.

Что умеет TrendPulse

Новостные исследования

• Искать в Google News по ключевому слову, местоположению, теме или домену издателя.

• Получать главные новостные материалы.

• Разрешать ссылки Google News и извлекать содержимое статей.

• Использовать Playwright/Chromium как запасной вариант, когда обычный HTTP-запрос не справляется со сложными страницами.

• По желанию суммаризировать текст статьи с помощью сэмплирования MCP-клиента, с локальным NLP в качестве запасного варианта.

Исследование трендов

• Получать текущие трендовые запросы для географического рынка.

• Загружать данные Google Trends об интересе во времени для одного или нескольких ключевых слов.

• Рассчитывать рост ключевых слов за произвольные периоды, такие как 3M или 1Y.

• Ранжировать текущие тренды по объёму или росту.

• Анализировать интерес по странам, регионам, городам или DMA там, где это поддерживается.

• Исследовать связанные запросы, связанные темы, подсказки и ID категорий.

• Сравнивать трендовые свойства Google Search, YouTube Search, News Search, Image Search и Google Shopping там, где это поддерживается провайдером.

Related MCP server: NewsIQ MCP

Архитектура Community и hosted-версии

TrendPulse разрабатывается с двумя намеренно выделенными интерфейсами:

Community-сервер остаётся полезным и сам по себе. Хостируемая редакция будет использовать те же базовые концепции исследования трендов, добавляя при этом развёртывание, надёжность, аутентификацию, наблюдаемость и продуктовую интеграцию, необходимые для управляемого сервиса.

Реализованный хостируемый интерфейс инструментов намеренно сделан более высокоуровневым, чем community API, и сосредоточен на таких задачах, как:

• discover_trends

• analyze_keyword_trend

• compare_keyword_trends

• discover_related_demand

• get_trend_context

• find_seo_opportunities

Эти названия описывают интерфейс хостируемых ChatGPT Apps/MCP; они остаются отдельными от текущих названий инструментов Community MCP.

Установка

Запуск напрямую из GitHub через uvx (рекомендуется)

Пакет ещё не опубликован в PyPI, поэтому самый прямой способ установки:

uvx --from git+https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git mcp-trendpulse

После появления релиза в PyPI более короткая форма будет такой:

uvx mcp-trendpulse

Установка с помощью pip из локальной копии

git clone https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git
cd mcp-trendpulse
python -m pip install .
python -m mcp_trendpulse

Запасной вариант с браузером

Новостные инструменты и инструменты для статей могут использовать Playwright в качестве запасного варианта, когда обычное получение данных не позволяет извлечь пригодную статью. Установка Python-пакета playwright не устанавливает Chromium автоматически.

Для локального использования:

playwright install chromium

Для сред Linux, которым также требуются системные зависимости браузера:

playwright install --with-deps chromium

Операции, работающие только с трендами, по своей сути не требуют Chromium.

Настройка клиентов

Claude Desktop

Использование uvx напрямую из GitHub:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-trendpulse": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git",
        "mcp-trendpulse"
      ]
    }
  }
}

VS Code

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "mcp-trendpulse": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "--from",
          "git+https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git",
          "mcp-trendpulse"
        ]
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor поддерживает глобальную и проектную конфигурацию MCP. Добавьте сервер в соответствующий конфигурационный файл mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-trendpulse": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git",
        "mcp-trendpulse"
      ]
    }
  }
}

ChatGPT и другие облачные MCP-клиенты

В репозиторий теперь включена отдельная stateless Streamable HTTP ASGI точка входа по адресу mcp_trendpulse.asgi:app. Она отделена от точки входа Community stdio, которая остаётся без изменений.

Для контролируемого локального/частного тестирования вы можете запустить ASGI-приложение с помощью Uvicorn или использовать предоставленный контейнер. См. deploy/README.md о защищённом контейнере, списках разрешённых Host/Origin, требованиях к песочнице Chromium, конечных точках health/readiness и замечаниях по обратному прокси.

Конечная точка DigestSEO-hosted и публичное приложение ChatGPT всё ещё не выпущены. Хостируемые развёртывания теперь поддерживают аутентификацию Clerk OAuth с принципом fail-closed; не открывайте удалённый транспорт публично, если для этого развёртывания не настроены параметры Clerk issuer/JWKS/audience, публичный базовый URL и списки разрешённых Host/Origin.

Конфигурация

TrendPulse загрuzhaет переменные окружения из процесса и из локального файла .env, если он присутствует.

Полезные переменные включают:

HTTP_PROXY=http://your-proxy-address:port
HTTPS_PROXY=http://your-proxy-address:port
GOOGLE_TRENDS_DELAY=2.0

GOOGLE_TRENDS_DELAY управляет задержкой запросов, используемой текущим провайдером Trends. Переменные прокси могут быть полезны, когда вышестоящий сервис ограничивает частоту запросов или блокирует определённую сеть.

Удалённые развёртывания также поддерживают TRENDPULSE_HTTP_PATH, TRENDPULSE_HTTP_ALLOWED_HOSTS, TRENDPULSE_HTTP_ALLOWED_ORIGINS и TRENDPULSE_BROWSER_SANDBOX. Контейнер явно включает песочницу Chromium; локальные запуски Community сохраняют совместимый с Playwright вариант по умолчанию, если вы явно не включите эту возможность.

Не коммитьте секреты, учётные данные приватных прокси и машино-специфичные файлы .env.

MCP-инструменты

Community MCP-сервер в настоящее время предоставляет 16 инструментов.

Новостные инструменты

Трендовые инструменты

Пример: явно заданный временной интервал

get_trends принимает явный timeframe. Его указание предпочтительно, когда вам нужны воспроизводимые сравнения.

{
  "keyword": ["technical SEO audit", "AI SEO audit"],
  "geo": "US",
  "source": "google search",
  "timeframe": "today 12-m",
  "cat": 0
}

Поддерживаемые диапазоны провайдера включают стандартные окна, такие как today 12-m и today 5-y, относительные окна, такие как today 90-d, all, а также точные диапазоны дат, например 2021-01-01 2026-01-01.

Значения Google Trends — это нормализованные показатели интереса. Не интерпретируйте ряд интереса от 0 до 100 как абсолютный объём поиска.

CLI

Отдельный Click CLI предоставляет меньший, ориентированный на новости набор команд, чем MCP-сервер:

uv run mcp-trendpulse-cli --help

Текущие команды CLI:

keyword
location
top
topic
trending

CLI и MCP-интерфейсы намеренно документированы отдельно, поскольку они предоставляют разные наборы команд.

Разработка

Установите проект с зависимостями для разработки, используя предпочитаемую среду Python, затем запустите набор модульных тестов:

python -m pytest

Конфигурация pytest по умолчанию исключает живые интеграционные тесты.

Запустите живые тесты провайдера явно с помощью:

python -m pytest tests/integration -m integration

Интеграционные тесты с пометкой browser требуют установки Playwright Chromium.

Запустите проверки Ruff с помощью:

ruff check .

MCP Inspector

Запустите опубликованный из GitHub сервер через MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx --from git+https://github.com/AKzar1el/mcp-trendpulse.git mcp-trendpulse

Для локальной копии:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-trendpulse

Упаковка

В репозитории уже есть workflow GitHub Actions для сборки и публикации Python-дистрибутивов через PyPI Trusted Publishing при создании релиза GitHub. До появления первого релиза пакета используйте команду GitHub uvx --from ..., показанную выше.

Замечания по безопасности

Получение статей — это исходящая сетевая функция, и она рассматривается как недоверенный ввод. Реализация проверяет HTTP(S)-адреса, отклоняет частные и нероутизируемые адреса, проверяет целевые адреса редиректов, ограничивает размер ответов и применяет валидацию браузерных маршрутов при использовании Playwright.

Если вы развёртываете TrendPulse удалённо, сохраните эти средства контроля и добавьте ограничение частоты запросов, таймауты, наблюдаемость и лимиты ресурсов на уровне развёртывания, а не полагайтесь только на настройки приложения по умолчанию.

Дорожная карта

Текущая работа по доведению до production-готовности сосредоточена на:

1. Поддержании согласованности документации, метаданных упаковки и генерируемых MCP-манифестов с актуальным набором инструментов.

2. Добавлении непрерывной интеграции для модульных тестов и статических проверок.

3. Разделении доступа к провайдерам и доменной логики TrendPulse, чтобы провайдеров можно было менять без переписывания MCP-слоя.

4. Добавлении production-удалённого HTTP-транспорта с сохранением локального режима stdio.

5. Проектировании меньшего высокоуровневого хостируемого набора инструментов для ChatGPT/Codex.

6. Интеграции хостируемого сервиса с приложением DigestSEO и эксплуатационным стеком.

7. Упаковке и тестировании хостируемого MCP в качестве плагина OpenAI только после того, как сервис будет готов к production.

Лицензия

MIT. См. LICENSE.