TrendRadar 热点雷达
AI 驱动的舆情与热点监控助手，聚合多平台热榜与 RSS，支持关键词筛选、AI 智能筛选与翻译、分析简报推送，可接入 MCP，支持 Docker 与多渠道通知。
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是
中文
Python
主语言
是
活跃
9
贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
TrendRadar 以极低部署成本解决信息过载问题，30 秒即可跑通 GitHub Actions 或 Docker 部署。它把多平台热榜、RSS、AI 筛选与翻译、多渠道推送整合成一条流水线，还提供 MCP 接口让 AI 助手直接查询分析。对需要跟踪舆情、热点或行业动态的开发者与运营团队都很实用。
适用场景
- 舆情监控与品牌口碑跟踪
- 行业热点与新闻聚合订阅
- AI 助手通过 MCP 查询热点数据
- 个人或团队的信息筛选与推送
- RSS 订阅与多平台内容统一管理
优点
- 部署轻量，支持 GitHub Actions、Docker、本地等多种方式
- 聚合多平台热榜与 RSS，支持关键词精准筛选
- AI 智能筛选、翻译与分析简报，降低信息噪音
- 推送渠道丰富，覆盖微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件等
- 支持 MCP 架构，便于接入 AI 对话与情感分析
- 数据可本地或云端自持，隐私可控
缺点
- 依赖第三方数据源 API，需关注频率与稳定性
- AI 功能需要配置 LLM API Key，可能产生费用
- 多渠道推送配置项较多，初次使用需阅读文档
- GPL-3.0 许可证，商用集成需注意合规
上手难度
入门
TrendRadar 热点雷达
TrendRadar 是一个 AI 驱动的舆情与热点监控工具，目标是用最轻量的方式帮你告别信息过载，只看真正关心的新闻。它聚合多平台热榜与 RSS 订阅，结合关键词筛选、AI 智能筛选、AI 翻译与分析简报，把结果推送到你常用的聊天工具。
核心功能
- 多平台聚合：抓取多个平台的热榜数据，并支持 RSS 订阅源。
- 关键词精准筛选：按兴趣词过滤，减少无关内容。
- AI 智能筛选：用 LLM 判断新闻相关性，进一步降噪。
- AI 翻译与分析简报：多语言推送，并生成趋势分析摘要。
- 多渠道推送：支持微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack 与通用 Webhook。
- MCP 支持：可作为 MCP 服务端，让 AI 助手用自然语言查询热点、做情感洞察与趋势预测。
- 灵活部署：GitHub Actions、Docker、本地 Python、Cloudflare Pages 等。
快速上手思路
- Fork 仓库或拉取代码，按官方文档配置数据源与推送渠道。
- 选择部署方式：GitHub Actions 适合零服务器快速运行；Docker 适合长期自持。
- 配置关键词、AI 模型与通知渠道，启动后即可收到筛选后的热点简报。
# 配置示意（以官方文档为准）
keywords:
- AI
- 开源
notify:
- wework
- telegram
适用人群
适合需要跟踪舆情、行业热点、品牌口碑的开发者、运营与研究人员，也适合希望把热点数据接入自有 AI 工作流的团队。项目文档以中文为主，对中文用户友好。
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