Google Trends MCP

ローカルで動作する MCP サーバーで、Claude(または任意の MCP クライアント)が Google Trends を直接クエリできるようにします。検索関心の時系列、関連クエリとトピック、地域別の内訳、リアルタイムのトレンド検索を、trends.google.com にタブを切り替えてスクリーンショットを貼り付ける代わりに、会話の中でマーケットリサーチできます。

個人・自己利用向けのマーケットリサーチのために作られています。API キーは不要です — Google Trends には公式のパブリック API がないため、この MCP サーバーは標準的な非公式 Python クライアントである pytrends をラップしています。

ツール

特に記載がない限り、すべてのツールは geo="IN"(インド) をデフォルトにします。全世界を対象にするには geo="" を渡し、または任意の ISO 国コード("US"、"GB" など)を渡します。timeframe は pytrends の形式で指定します。例: "today 12-m"、"today 5-y"、"now 7-d"、または明示的な範囲 "2024-01-01 2024-06-01"。

interest_over_time(keywords, timeframe="today 12-m", geo="IN")

最大5キーワードの相対的な検索関心度(0〜100)を時間経過で並べて比較します。最初の5件を超えるキーワードは黙って無視されます。各レコードには isPartial が含まれます。最新のデータポイントで true の場合、その期間はまだ終了しておらず、値は暫定的だという意味です。そのポイントでの下落を実際のトレンド変化として読み取らないでください。

related_queries(keyword, timeframe="today 12-m", geo="IN")

単一キーワードのトップおよび急上昇中の関連検索クエリを返します。返り値は {"top": [...], "rising": [...]} で、各要素は {"query": ..., "value": ...} というレコードです。top の値は 0–100 の相対関心度です。rising の値はパーセント増加率です — ただし 5000% という値を除きます。これはほぼゼロのベースラインから急激な成長を表す Google の「Breakout」マーカーであり、文字どおりのパーセンテージではありません。

related_topics(keyword, timeframe="today 12-m", geo="IN")

related_queries と同じですが、生のクエリ文字列ではなくトピッククラスター(Google 独自のトピックグループ)を返します。レコードには value に加えて topic_title と topic_type が含まれます。rising にも同じ Breakout の規約が適用されます。

interest_by_region(keyword, timeframe="today 12-m", geo="IN")

指定された geo 内の州・地域別にキーワードの検索関心を集計します。{"geoName": ..., "<keyword>": 0-100} のレコードを地域ごとに1件ずつ返します。

trending_now(geo="india")

ある国での今日の急上昇トレンド検索を返します。ここでは geo の形式が異なることに注意してください — 他の4つのツールのようなISOコードではなく、小文字の国名全体("india"、"united_states")を使います。これは Google 側のエンドポイントが実際に不整合であるからであり、バグではありません。

既知の制限: 本稿執筆時点では、trending_now は HTTP 404 で失敗します。Google は pytrends のトレンド検索メソッドが依存しているレガシーエンドポイント(hottrends/dailytrends/realtimetrends)を廃止したようです。pytrends が提供する3つのバリアントをすべてテストして確認しました。これは上流側の問題であり、このコードベースでは修正できません。クラッシュするのではなく、読みやすいエラー文字列で失敗します。他の4つのツールは別の、まだ機能するエンドポイント群を使っており、影響を受けません。Google がこのエンドポイントを復旧するか、pytrends が回避策を実装すれば、このコードを変更しなくても再び動くようになるはずです。

全ツールは失敗(レート制限、ネットワークエラー、上記の既知の限界など)をキャッチして、クラッシュせず純粋なエラー文字列を返します。Google Trends はスクレイピング対象のエンドポイントで安定した API ではないため、これは例外的ではなく予期された動作です。

セットアップ

Python 3.10+ と uv が必要です。

git clone https://github.com/jain-eshan/google-trends-mcp.git
cd google-trends-mcp
uv sync

Claude Code に登録する

claude mcp add google-trends -- uv run --directory /absolute/path/to/google-trends-mcp server.py

接続を確認します:

claude mcp list

google-trends が ✔ Connected として表示されるはずです。登録後は 新しく Claude Code の会話を開始してください。すでに実行中のセッションでは、追加した新しいサーバーは認識されません。

使い方

登録後は、Claude にごく人工、使うよう依頼するだけです。例:

「google-trends MCP を使って、インドでの「lab grown diamonds」 vs 「diamond jewellery」の関心を過去12ヶ月で比較し、関連クエリを表示してください。」

オプション: /trends スキル

このリポジトリには、.claude/skills/trends/SKILL.md にある Claude Code スキルが含まれています。これは生のツール群をリサーチと総括のワークフローにまとめ、トピックに関連するツールを選び、生の JSON をそのまま出力する代わりに平易な言葉での要約を生成します。Claude Code を使っている場合は、このスキルはこのリポジトリから自動で認識されます。次のように実行するだけです:

/trends <your topic>

設計メモ

• データのみ。サーバーで分析は行わない。 各ツールは生の構造化データを返します。解釈(このトレンドは本物か、この Breakout マーカーは何を意味するか、何に注目する価値があるか)は呼び出し側の会話で行われ、サーバーには組み込まれません。これによりサーバーはシンプルになり、呼び出し側(Claude や他の MCP クライアント)が独自の判断を下せます。

• 依存関係は mcp[cli] と pytrends のみ。 データベースも、設定ファイルも、APIキーもありません。

• 本格的なテストスイートはない。 これはスクレイプされたサードパーティのエンドポイントをラップしているため、テストスイートはほとんど pytrends と Google の現在のレスポンス形状をテストすることになり、このコード自体をテストするものではありません。代わりに、開発中に各ツールを実際の Google Trends データで検証しました。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。