TrendRadar入門：11以上のプラットフォームからトレンドをAI分析・自動通知

この記事ではMCPに特化して解説します。MCP（Model Context Protocol）全般は MCPサーバーの作り方2026完全ガイド をご覧ください。

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から直接操作可能になりました。

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。

TrendRadarのデータフロー

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秒でデプロイ可能です：

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します。設定例は以下の通りです：

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

競合比較

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です。

MCPを使ったエージェント構築に興味があれば、MCPサーバーの作り方完全ガイドも参照してください。LLMとの連携パイプラインを組む際は、LangChain日本語入門も合わせて読むと設計の全体像が掴みやすくなります。

こんな人におすすめ

参照ソース

• sansan0/TrendRadar - GitHub
• Model Context Protocol 公式ドキュメント
• LiteLLM 公式ドキュメント