Google Trends MCP

A local MCP server that lets Claude (or any MCP client) query Google Trends directly — search interest over time, related queries and topics, regional breakdowns, and real-time trending searches — so you can do market research inside a conversation instead of tab-switching to trends.google.com and pasting screenshots back in.

Built for personal/self-use market research. No API key required — Google Trends has no official public API, so this wraps pytrends, the standard unofficial Python client, in an MCP server.

工具

所有工具默认使用 geo="IN"（印度），除非另有说明 —— 传入 geo="" 表示全球范围，或任意一个 ISO 国家/地区代码（如 "US"、"GB" 等）。timeframe 接受 pytrends 的格式，例如 "today 12-m"、"today 5-y"、"now 7-d"，或一个明确的区间，如 "2024-01-01 2024-06-01"。

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

相对搜索兴趣（0–100）随时间的变化，最多支持 5 个关键词并排对比。第 6 个及之后的关键词会被静默丢弃。每条记录都包含 isPartial —— 最近一个数据点上的 true 表示该周期尚未完成，其值是临时值；不要把该点的下降解读为真实的趋势变化。

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

单关键词的热门和相关查询。返回 {"top": [...], "rising": [...]}，每个字段都是 {"query": ..., "value": ...} 记录的列表。top 的值是 0–100 的相对兴趣。rising 的值是百分比增长 —— 但是，当值为 5000% 时是 Google 的 Breakout 标记，表示从近乎为零的基数上爆发的增长，而不是字面意义的百分比。

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

与 related_queries 相同，但返回的是主题分组（Google 自己的主题聚类），而不是原始查询字符串 —— 记录中除了 value 之外，还包含 topic_title 和 topic_type。rising 同样适用 Breakout 约定。

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

在给定的 geo 范围内，按州/地区细分关键词的搜索兴趣。返回一个由 {"geoName": ..., "<keyword>": 0-100} 组成的列表，每个地区一条记录。

trending_now(geo="india")

某个国家的今日热门搜索。请注意，这里的 geo 格式不同 —— 它是完整的小写国家名称（"india"、"united_states"），不是像其他四个工具那样的 ISO 代码。这是 Google 自身端点的真实不一致，而不是 bug。

已知限制： 截至撰写本文时，trending_now 遇到 HTTP 404 而失败。Google 似乎已弃用了 pytrends 的 trending-search 方法所依赖的旧端点（hottrends/dailytrends/realtimetrends）——这一结论已通过测试 pytrends 提供的全部三种变体得到确认。这是上游问题，无法在此代码库中修复；它以干净的、可读的错误字符串失败，而不是崩溃。其他 4 个工具使用另一组仍然可用的不同端点，因此不受影响。如果 Google 恢复该端点、或 pytrends 提供补丁，这里无需任何改动即可恢复工作。

所有工具都会捕获失败情况（接口限流、网络错误、上述情况）并返回普通的错误字符串而不是崩溃 —— Google Trends 是一个被爬取的公网端点，不是稳定的 API，因此这是预期行为，不是例外情况。

设置

需要 Python 3.10+ 和 uv。

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

注册到 Claude Code

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

验证连接：

claude mcp list

你应该会看到 google-trends 被列为 ✔ Connected。在注册后新的 Claude Code 对话中开始使用 —— 已经运行的会话不会检测到新添加的服务器。

使用

注册后，只需让 Claude 使用它即可 —— 例如：

“使用 google-trends MCP 对比印度过去 12 个月中 ‘lab grown diamonds’ 与 ‘diamond jewellery’ 的装机兴趣，并展示相关查询。”

可选：/trends 技能

本仓库包含一个位于 .claude/skills/trends/SKILL.md 的 Claude Code 技能，它会将原始工具包装成一个研究、总结工作流 —— 该技能决定哪些工具与你的主题相关，并写出一份通俗易懂的总结，而不是输出原始 JSON。如果你在使用 Claude Code，该技能会自动从本仓库加载；只需运行：

/trends <your topic>

设计说明

• 只提供数据，服务器内不做总结。 每个工具只返回原始的、结构化数据 —— 如何解读（这个趋势是否真实、这里的 Breakout 标记意味着什么、什么值得标记）发生在调用它的对话中，而不是内建在服务器里。这让服务器保持简单，并让任何调用者在里面做出自己的判断。

• 依赖只有 mcp[cli] 和 pytrends。 没有数据库、没有配置文件、没有 API 密钥。

• 没有正式的测试套件。 它封装的是一个被爬取的第三方端点；只有测试套件大多只是测试 pytrends 和 Google 当前的响应结构，并不是测试这段代码。开发期间，每个工具都在真实的 Google Trends 数据上验证过。

许可证

MIT —— 见 LICENSE。