news-volume-mcp

Volumen de menciones en noticias como herramienta MCP. Conéctalo a Claude, Cursor o cualquier host de IA compatible con MCP. Series semanales, porcentajes de crecimiento y feed en vivo de Google News.

Desarrollado por trendsmcp.ai — una clave API, un cliente, más de 30 fuentes de datos: Google Search, YouTube, TikTok, Reddit, Amazon, Wikipedia, App Store, Steam, npm, volumen de noticias, sentimiento de noticias, feeds de tendencias en vivo y más. Sin credenciales separadas por plataforma.

Obtén tu clave API gratuita → trendsmcp.ai — 100 solicitudes gratuitas al mes, sin tarjeta de crédito.

📖 Documentación completa de la API → trendsmcp.ai/docs

Actualizado para 2026. Funciona con Python 3.8 a 3.13.

Uso como herramienta MCP

Añádelo a tu mcp.json (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code o cualquier host MCP):

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

Obtén tu clave gratuita en trendsmcp.ai. Instrucciones completas de configuración para Claude, Cursor, Windsurf y VS Code en trendsmcp.ai/docs.

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Sin scraping. Sin errores 429. Sin proxies.

Si has usado pytrends o scrapers similares antes, conoces los problemas: bloqueos aleatorios 429 Too Many Requests, pipelines rotos a las 2am, trucos con time.sleep(), costos de rotación de proxies y una biblioteca que ahora está archivada porque Google marca explícitamente a los scrapers a nivel de protocolo.

trendsmcp es la alternativa gestionada. Nosotros ejecutamos la infraestructura de datos. Tú llamas a un endpoint REST.

Alternativa a pytrends para datos de volumen de noticias

Instalación

pip install news-volume-mcp

Cero dependencias del sistema. Python 3.8 o posterior. Usa httpx internamente.

Inicio rápido

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'], ...]

Soporte asíncrono

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())

Consulta múltiples plataformas de forma concurrente con una clave:

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"),
)

Casos de uso

• Investigación SEO: rastrea tendencias de volumen de búsqueda de palabras clave en Google Search, Google News y Google Images antes de publicar contenido

• Investigación de mercado: mide señales de demanda del consumidor en Amazon y Google Shopping antes de entrar en una categoría de producto

• Investigación de inversiones: monitorea el volumen de discusión en Reddit, el sentimiento de noticias y los picos de visitas a páginas de Wikipedia como indicadores adelantados

• Estrategia de contenido: encuentra lo que está creciendo en YouTube y TikTok antes de que los temas alcancen su punto máximo y la competencia los sature

• Seguimiento de competidores: compara el crecimiento del volumen de búsqueda de marcas en distintas plataformas en rangos de fechas personalizados

• Analítica de aplicaciones: rastrea el interés en App Store y las estimaciones de descargas de aplicaciones junto con el rumor en Reddit y noticias

Funciona con

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

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

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

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

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

• LangChain: pasa la salida de TrendsMcpClient directamente como resultados de herramienta o contexto

• CrewAI: envuelve cualquier método como un Tool e introdúcelo en tu crew

• AutoGen: regístralo como una herramienta invocable para cualquier agente

• LlamaIndex: usa series de tendencias como nodos de datos estructurados para recuperación

• Pandas: cada respuesta de get_trends() se convierte en un DataFrame en una línea

Métodos

get_trends(source, keyword, data_mode=None)

Devuelve una serie temporal histórica para una palabra clave. Por defecto, 5 años de datos semanales. Pasa data_mode="daily" para los últimos 30 días con granularidad diaria.

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

Calcula el crecimiento porcentual entre dos puntos en el tiempo. Pasa cadenas predefinidas u objetos CustomGrowthPeriod.

Growth presets: 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)

Devuelve los elementos de tendencia en vivo de hoy. Omite type para obtener todos los feeds a la vez.

Available 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

Más de 30 fuentes de datos

Una clave API. Un cliente. Cada plataforma. Sin credenciales separadas para cada una.

Todos los valores normalizados de 0 a 100 para que puedas comparar entre plataformas directamente.

Manejo de errores

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)

Preguntas frecuentes

¿Esto hace scraping del volumen de noticias? No. trendsmcp ejecuta infraestructura de datos gestionada. Tu código Python hace una única llamada REST autenticada. Sin scraping, sin Selenium, sin cookies, sin proxies necesarios.

¿Necesito una cuenta de desarrollador de News Volume, token OAuth o clave API de la plataforma? No. Una clave API de trendsmcp te da acceso a todas las más de 30 fuentes de datos.

¿Se romperá cuando News Volume cambie su backend? No. La estabilidad de la API es nuestra responsabilidad. Si algo cambia upstream, actualizamos el backend. Tu código sigue funcionando.

¿Puedo consultar múltiples plataformas con la misma clave? Sí. Una clave cubre todas las fuentes de datos. Cambia source a cualquiera de los más de 30 valores listados arriba.

¿Hay un nivel gratuito? Sí, 100 solicitudes al mes, sin necesidad de tarjeta de crédito. Obtén tu clave en trendsmcp.ai.

¿Puedo usar esto en pipelines de datos en producción? Sí. El cliente es sin estado, seguro para hilos y soporta async para consultas concurrentes en múltiples plataformas.

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Enlaces

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