news-volume-mcp

Erwähnungsvolumen von Nachrichten als MCP-Tool. Nutzbar mit Claude, Cursor oder jedem MCP-kompatiblen KI-Host. Wöchentliche Serien, Wachstumsprozente und Live-Google-News-Feed.

Bereitgestellt von trendsmcp.ai – ein API-Schlüssel, ein Client, 30+ Datenquellen: Google Search, YouTube, TikTok, Reddit, Amazon, Wikipedia, App Store, Steam, npm, Nachrichtenvolumen, Nachrichtenstimmung, Live-Trend-Feeds und mehr. Keine separaten Anmeldeinformationen pro Plattform.

Kostenlosen API-Schlüssel holen → trendsmcp.ai – 100 kostenlose Anfragen/Monat, keine Kreditkarte erforderlich.

📖 Vollständige API-Dokumentation → trendsmcp.ai/docs

Aktualisiert für 2026. Funktioniert mit Python 3.8 bis 3.13.

Als MCP-Tool verwenden

Füge zu deiner mcp.json hinzu (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code oder jeder MCP-Host):

{
  "mcpServers": {
    "trends-mcp": {
      "url": "https://api.trendsmcp.ai/mcp",
      "transport": "http",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

Hole dir deinen kostenlosen Schlüssel auf trendsmcp.ai. Vollständige Einrichtungsanleitungen für Claude, Cursor, Windsurf und VS Code auf trendsmcp.ai/docs.

Related MCP server: news-volume-mcp

Kein Scraping. Keine 429-Fehler. Keine Proxys.

Wenn du zuvor pytrends oder ähnliche Scraper verwendet hast, kennst du die Probleme: zufällige 429 Too Many Requests-Sperren, um 2 Uhr morgens abgestürzte Pipelines, time.sleep()-Hacks, Proxy-Rotationskosten und eine Bibliothek, die inzwischen archiviert ist, da Google Scraper auf Protokollebene explizit markiert.

trendsmcp ist die verwaltete Alternative. Wir betreiben die Dateninfrastruktur. Du rufst einen REST-Endpunkt auf.

pytrends-Alternative für Nachrichtenvolumen-Daten

Installieren

pip install news-volume-mcp

Keine Systemabhängigkeiten. Python 3.8 oder höher. Nutzt httpx im Hintergrund.

Schnellstart

from news_volume_mcp import TrendsMcpClient, SOURCE

client = TrendsMcpClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 5-year weekly time series — no sleep(), no proxies, no 429s
series = client.get_trends(source=SOURCE, keyword="climate change")
print(series[0])
# TrendsDataPoint(date='2026-03-28', value=72, keyword='climate change', source='news volume')

# Period-over-period growth
growth = client.get_growth(
    source=SOURCE,
    keyword="climate change",
    percent_growth=["3M", "1Y"],
)
print(growth.results[0])
# GrowthResult(period='3M', growth=14.5, direction='increase', ...)

# What's trending right now (across all live platforms)
trending = client.get_top_trends(limit=10)
print(trending.data)
# [[1, 'topic one'], [2, 'topic two'], ...]

Async-Unterstützung

import asyncio
from news_volume_mcp import AsyncTrendsMcpClient, SOURCE

async def main():
    client = AsyncTrendsMcpClient(api_key="YOUR_API_KEY")
    series = await client.get_trends(source=SOURCE, keyword="climate change")
    print(series[0])

asyncio.run(main())

Frage mehrere Plattformen gleichzeitig mit einem Schlüssel ab:

google, youtube, reddit, amazon, tiktok = await asyncio.gather(
    client.get_trends(source="google search", keyword="climate change"),
    client.get_trends(source="youtube",       keyword="climate change"),
    client.get_trends(source="reddit",        keyword="climate change"),
    client.get_trends(source="amazon",        keyword="climate change"),
    client.get_trends(source="tiktok",        keyword="climate change"),
)

Anwendungsfälle

• SEO-Recherche: Verfolge Suchvolumen-Trends von Schlüsselwörtern über Google Search, Google News und Google Images, bevor du Inhalte veröffentlichst.

• Marktforschung: Miss Signale der Verbrauchernachfrage auf Amazon und Google Shopping, bevor du in eine Produktkategorie einsteigst.

• Investitionsrecherche: Überwache Reddit-Diskussionsvolumen, Nachrichtenstimmung und Wikipedia-Seitenaufruf-Spitzen als Frühindikatoren.

• Content-Strategie: Finde heraus, was auf YouTube und TikTok wächst, bevor Themen ihren Höhepunkt erreichen und der Wettbewerb sie sättigt.

• Wettbewerbsverfolgung: Vergleiche das Suchvolumen-Wachstum von Marken über Plattformen hinweg für benutzerdefinierte Zeiträume.

• App-Analytik: Verfolge das Interesse im App Store und App-Download-Schätzungen zusammen mit Reddit- und Nachrichten-Hype.

Funktioniert mit

• Claude (über MCP — trendsmcp.ai/docs)

• Cursor (über MCP — trendsmcp.ai/docs)

• ChatGPT (über MCP — trendsmcp.ai/docs)

• Windsurf (über MCP — trendsmcp.ai/docs)

• VS Code Copilot (über MCP — trendsmcp.ai/docs)

• LangChain: Übergib die TrendsMcpClient-Ausgabe direkt als Tool-Ergebnisse oder Kontext.

• CrewAI: Verpacke jede Methode als Tool und füge sie in dein Crew ein.

• AutoGen: Registriere sie als aufrufbares Tool für jeden Agenten.

• LlamaIndex: Nutze Trendserien als strukturierte Datenknoten für die Abfrage.

• Pandas: Jede get_trends()-Antwort wird in einer Zeile in einen DataFrame umgewandelt.

Methoden

get_trends(source, keyword, data_mode=None)

Gibt eine historische Zeitreihe für ein Schlüsselwort zurück. Standardmäßig 5 Jahre wöchentliche Daten. Übergib data_mode="daily" für die letzten 30 Tage in täglicher Granularität.

get_growth(source, keyword, percent_growth, data_mode=None)

Berechnet das prozentuale Wachstum zwischen zwei Zeitpunkten. Übergib vordefinierte Zeichenfolgen oder CustomGrowthPeriod-Objekte.

Wachstumsvoreinstellungen: 7D 14D 30D 1M 2M 3M 6M 9M 12M 1Y 18M 24M 2Y 36M 3Y 48M 60M 5Y MTD QTD YTD

get_top_trends(type=None, limit=None)

Gibt die aktuellen Live-Trending-Elemente des Tages zurück. Lasse type weg, um alle Feeds auf einmal zu erhalten.

Verfügbare Live-Feeds: Google Trends Google News Top News YouTube Trending TikTok Trending Hashtags X (Twitter) Trending Reddit Hot Posts Reddit World News Wikipedia Trending Amazon Best Sellers Top Rated Amazon Best Sellers by Category App Store Top Free App Store Top Paid Google Play Spotify Top Podcasts Top Websites

Alle 30+ Datenquellen

Ein API-Schlüssel. Ein Client. Jede Plattform. Keine separaten Anmeldeinformationen für jede.

Alle Werte werden auf 0–100 normalisiert, sodass du sie plattformübergreifend direkt vergleichen kannst.

Fehlerbehandlung

from news_volume_mcp import TrendsMcpClient, TrendsMcpError, SOURCE

client = TrendsMcpClient(api_key="YOUR_API_KEY")

try:
    series = client.get_trends(source=SOURCE, keyword="climate change")
except TrendsMcpError as e:
    print(e.status)   # e.g. 429 if you exceed your plan quota
    print(e.code)     # e.g. "rate_limited"
    print(e.message)

Häufig gestellte Fragen

Sammelt dies Nachrichtenvolumen durch Scraping? Nein. trendsmcp betreibt eine verwaltete Dateninfrastruktur. Dein Python-Code führt einen einzigen authentifizierten REST-Aufruf durch. Kein Scraping, kein Selenium, keine Cookies, keine Proxys erforderlich.

Benötige ich ein News-Volume-Entwicklerkonto, ein OAuth-Token oder einen Plattform-API-Schlüssel? Nein. Ein einziger trendsmcp-API-Schlüssel gibt dir Zugriff auf alle 30+ Datenquellen.

Wird es brechen, wenn News Volume sein Backend ändert? Nein. API-Stabilität liegt in unserer Verantwortung. Wenn sich etwas auf der Ursprungsseite ändert, aktualisieren wir das Backend. Dein Code funktioniert weiter.

Kann ich mit demselben Schlüssel mehrere Plattformen abfragen? Ja. Ein Schlüssel deckt jede Datenquelle ab. Wechsle source zu einem der 30+ oben aufgeführten Werte.

Gibt es eine kostenlose Stufe? Ja, 100 Anfragen pro Monat, keine Kreditkarte erforderlich. Hole dir deinen Schlüssel auf trendsmcp.ai.

Kann ich dies in Produktions-Datenpipelines verwenden? Ja. Der Client ist zustandslos, threadsicher und unterstützt Async für gleichzeitige Abfragen über mehrere Plattformen hinweg.

Verwandte Pakete

• trendsmcp — Kernpaket, alle 30+ Datenquellen

• youtube-trends-api / youtube-trends-mcp / youtube-trends-agent

• reddit-trends-api / reddit-trends-mcp / reddit-trends-agent

• google-search-trends-api / google-search-trends-mcp / google-search-trends-agent

• amazon-trends-api / amazon-trends-mcp / amazon-trends-agent

• tiktok-trends-api / tiktok-trends-mcp / tiktok-trends-agent

• wikipedia-trends-api / wikipedia-trends-mcp / wikipedia-trends-agent

• npm-trends-api / npm-trends-mcp / npm-trends-agent

• steam-trends-api / steam-trends-mcp / steam-trends-agent

• app-store-trends-api / app-store-trends-mcp / app-store-trends-agent

• news-volume-api / news-volume-mcp / news-volume-agent

• news-sentiment-api / news-sentiment-mcp / news-sentiment-agent

Links

• API-Dokumentation

• Kostenlosen API-Schlüssel holen

• pytrends-Alternative

• Alle Pakete auf PyPI

• GitHub