sansan0/TrendRadar skill 新手先跑本地推送还是 MCP
你想用 sansan0/TrendRadar 做 AI 热点分析，第一步却不该急着配 MCP。MCP 服务分析的是本地已经积累的新闻数据，刚装好没有 output 数据时，问再多自然语言问题也很难得到有价值的结果。
这份 skill 教程先把路径分清：只要热点推送，先跑 trendradar；要在 AI 客户端里追问趋势，再启动 trendradar-mcp。二者可以一起跑，但新手验证顺序最好是先采集、再推送、后分析。
先把关键词和推送渠道跑通
TrendRadar 的核心配置不在命令里，而在文件里。config/config.yaml 控制报告模式、平台开关、推送设置和 AI 开关；config/frequency_words.txt 才是你每天真正关心的热点词。
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar
uv sync
uv run python -m trendradar如果用 Docker 长期跑，先只启动新闻推送服务也够用。看到日志里有抓取和过滤输出，再去检查推送渠道是否收到消息。
cd TrendRadar/docker
docker compose pull trendradar
docker compose up -d trendradar
docker logs -f trendradarMCP 适合问已有数据，不适合替代采集
当 output/ 里已经有 index.html 和历史报告，再启动 MCP 服务。Cursor 的 HTTP 配置可以指向 http://localhost:3333/mcp；STDIO 模式则让客户端在项目目录里运行 uv run python -m mcp_server.server。
cd TrendRadar/docker
docker compose up -d trendradar-mcp
curl http://127.0.0.1:3333/mcp第一次提问要贴着数据范围
别一开始就问“今天全网最重要的趋势是什么”。更稳的是问“搜索今天的 AI 相关新闻”“对比最近两天某关键词出现频次”“生成某个主题的简报”。如果回答空，先查 output/ 有没有对应日期的数据，再查 MCP 服务日志。
sansan0/TrendRadar 的强项是把热点采集、关键词过滤、推送和本地数据分析串起来。新手先把采集和推送打通，MCP 才会变成分析入口，而不是另一个让人误会的空服务。
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