概要
TrendRadarは、中国の主要プラットフォームを中心に11以上のサービスからトレンド情報を自動収集し、AI分析を経て各種チャネルに通知するオープンソースツールです。Zhihu（知乎）、Douyin（抖音）、Bilibili、Weibo、Baiduなどの中国系プラットフォームをカバー。LiteLLM経由で100以上のLLMプロバイダーに対応し、トレンドの感情分析・翻訳・要約を自動化します。v4.0.0からMCP（Model Context Protocol）にも対応し、21個のツールをClaude DesktopやCursorから直接操作可能。
主な機能
- 11以上のプラットフォーム対応：Zhihu、Douyin、Bilibili、Weibo、Baidu、36kr、IT之家など中国系主要プラットフォームからトレンドデータを自動収集。
- AI駆動の分析：DeepSeek、OpenAI、Gemini等をLiteLLM経由で統合。トレンドの感情検出・翻訳・要約を自動実行。100以上のLLMプロバイダーに対応。
- 9チャネル配信：WeChat Work、飛書（Feishu）、DingTalk、Telegram、Email、ntfy、Bark、Slack、Webhookへの自動通知。
- 3つのプッシュモード：日次サマリー、リアルタイムランキング、差分監視（重複排除）の3モードを用途に応じて選択可能。
- MCP対応（v4.0.0〜）：21個のMCPツールを提供。Claude DesktopやCursorから自然言語でトレンドデータを問い合わせられる。
- タイムラインスケジューリング：時間帯別にフィルタリング条件や関心トピックをカスタマイズ。業務時間中はビジネスニュース、夜間はエンタメといった切り替えが可能。
- キーワードフィルタリング：正規表現、必須語、除外語、自然言語AIによる記述でフィルタリング条件を柔軟に定義。
技術スタック
- 言語：Python
- デプロイ：Docker / GitHub Actions / ローカル（Windows/Mac/Linux）
- LLM統合：LiteLLM（100以上のプロバイダー対応）
- ストレージ：SQLite（ローカル）/ Cloudflare R2等S3互換ストレージ
- MCP：Model Context Protocol（21ツール）
- ライセンス：GPL-3.0
導入方法
Dockerでの導入が最も簡単で、30秒でデプロイ可能：
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar/docker
docker compose up -d
設定ファイルの構成：
config/
├── config.yaml # コア設定（モード、プラットフォーム、ストレージ）
├── frequency_words.txt # キーワードフィルタリングルール
└── timeline.yaml # スケジュール設定
docker/
└── .env # APIキー等の機密情報
MCP連携を使う場合は、Claude DesktopのMCP設定にTrendRadarのエンドポイントを追加する。
競合比較
| 項目 | TrendRadar | RSSHub | Huginn |
|---|---|---|---|
| 対象プラットフォーム | 中国系11以上に特化 | 汎用（数百サービス） | 汎用（カスタム定義） |
| AI分析 | LiteLLM統合、感情分析・翻訳 | なし | なし |
| MCP対応 | 21ツール提供 | なし | なし |
| 通知チャネル | 9チャネル（WeChat Work等含む） | RSS出力のみ | 多チャネル |
| デプロイ | Docker / GitHub Actions | Docker | Docker |
TrendRadarの強みは中国系プラットフォームへの深い対応とAI分析の統合。RSSHubは対象サービス数では圧倒的だがAI分析機能を持たない。Huginnは高度なカスタマイズが可能だが設定の複雑さがネック。MCP対応によりClaude CodeやClaude Desktopからトレンドデータを直接操作できる点は他にない独自の強み。
こんな人におすすめ
- 中国市場をウォッチする必要があるビジネスパーソン：Zhihu・Weibo・Douyinのトレンドを日本語に自動翻訳し、Slackやメールで受け取れる。
- 複数プラットフォームのトレンドを一元管理したい人：11以上のソースを1つのダッシュボードで管理。手動チェックの工数を大幅に削減。
- MCP対応ツールを活用したい開発者：21個のMCPツールでClaude DesktopやCursorから自然言語でトレンドデータにアクセス可能。
- AI分析を組み込んだ情報収集パイプラインを構築したい人：LiteLLM経由でDeepSeek・Gemini等を使い、収集データの分析・要約・感情検出を自動化。