news-volume-mcp

作为MCP工具的新闻提及量。可接入Claude、Cursor或任何兼容MCP的AI宿主。每周数据系列、增长百分比以及实时Google新闻信息流。

由 trendsmcp.ai 提供支持——一个API密钥，一个客户端，30+数据源：Google搜索、YouTube、TikTok、Reddit、亚马逊、维基百科、App Store、Steam、npm、新闻提及量、新闻情感分析、实时趋势信息流等。无需为每个平台单独配置凭据。

获取免费API密钥 → trendsmcp.ai — 每月100次免费请求，无需信用卡。

📖 完整API文档 → trendsmcp.ai/docs

已更新至2026年。兼容Python 3.8至3.13。

作为MCP工具使用

添加到你的 mcp.json 文件（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code或任何MCP宿主）：

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

在 trendsmcp.ai 获取免费密钥。在 trendsmcp.ai/docs 查看Claude、Cursor、Windsurf和VS Code的完整配置指南。

Related MCP server: news-volume-mcp

无需爬取。无429错误。无需代理。

如果你之前使用过pytrends或类似的爬虫工具，你应该知道这些问题：随机的 429 Too Many Requests 屏蔽、凌晨2点管道崩溃、time.sleep() 闪避、代理轮换成本，以及一个现已归档的库——因为谷歌在协议层面明确标记爬虫。

trendsmcp是托管替代方案。我们运行数据基础设施。你只需调用REST接口。

新闻提及量数据的pytrends替代方案

安装

pip install news-volume-mcp

零系统依赖。需要Python 3.8或更高版本。底层使用 httpx。

快速开始

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'], ...]

异步支持

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())

使用一个密钥并发查询多个平台：

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"),
)

使用场景

• SEO研究：在发布内容前，追踪Google搜索、Google新闻和Google图片中的关键词搜索量趋势

• 市场研究：在进入产品类别前，衡量亚马逊和Google购物上的消费者需求信号

• 投资研究：监控Reddit讨论量、新闻情感分析和维基百科页面浏览峰值作为领先指标

• 内容策略：在话题达到顶峰且竞争饱和之前，发现YouTube和TikTok上正在增长的内容

• 竞品追踪：在自定义日期范围内比较品牌搜索量在跨平台上的增长

• 应用分析：追踪App Store兴趣和应用下载估算，同时结合Reddit和新闻热度

兼容平台

• Claude（通过MCP — trendsmcp.ai/docs）

• Cursor（通过MCP — trendsmcp.ai/docs）

• ChatGPT（通过MCP — trendsmcp.ai/docs）

• Windsurf（通过MCP — trendsmcp.ai/docs）

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

• LangChain：将 TrendsMcpClient 输出直接作为工具结果或上下文传递

• CrewAI：将任意方法封装为 Tool 并加入你的团队

• AutoGen：注册为任意代理的可调用工具

• LlamaIndex：将趋势系列作为结构化数据节点用于检索

• Pandas：每个 get_trends() 响应可用一行代码转换为DataFrame

方法

get_trends(source, keyword, data_mode=None)

返回某个关键词的历史时间序列。默认5年周数据。传入 data_mode="daily" 获取最近30天的日粒度数据。

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

计算两个时间点之间的百分比增长。可传入预设字符串或 CustomGrowthPeriod 对象。

增长预设： 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)

返回今日实时趋势项目。省略 type 可一次性获取所有信息流。

可用的实时信息流： 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

全部30+数据源

一个API密钥。一个客户端。每个平台。无需为每个平台单独配置凭据。

所有数值归一化为0–100，便于跨平台直接比较。

错误处理

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)

常见问题解答

这个工具会爬取新闻提及量吗？ 不会。trendsmcp运行托管数据基础设施。你的Python代码只需进行一次经过身份验证的REST调用。无需爬取、无需Selenium、无需cookie、无需代理。

我需要一个新闻提及量的开发者账户、OAuth令牌或平台API密钥吗？ 不需要。一个trendsmcp API密钥即可访问所有30多个数据源。

当新闻提及量更改其后端时，它会中断吗？ 不会。API稳定性是我们的责任。如果上游有变化，我们会更新后端。你的代码照常运行。

我可以使用同一个密钥查询多个平台吗？ 可以。一个密钥覆盖所有数据源。将 source 切换为上述30多个值中的任何一个。

有免费套餐吗？ 有，每月100次请求，无需信用卡。在 trendsmcp.ai 获取你的密钥。

我可以在生产数据管道中使用它吗？ 可以。客户端是无状态的、线程安全的，并支持异步并发查询多个平台。

相关包

• trendsmcp — 核心包，所有30+数据源

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链接

• API文档

• 获取免费API密钥

• pytrends替代方案

• PyPI上的所有包

• GitHub

许可证

MIT