mirror of
https://gitee.com/houhuan/TrendRadar.git
synced 2026-05-01 01:22:42 +08:00
chore: 更新文档和 AI 对话效果图
- 更新至 mcp-v1.0.1 - 更新 AI 对话效果图 - 完善相关文档
This commit is contained in:
sansan
@@ -109,6 +109,16 @@ cd 你的项目名
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帮我爬取最新的新闻
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```
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或者尝试其他测试命令：
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```
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搜索最近3天关于"人工智能"的新闻
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查找2025年1月的"特斯拉"相关报道
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分析"iPhone"的热度趋势
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```
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**提示**：当你说"最近3天"时，AI会自动计算日期范围并搜索。
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### 2. 成功标志
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如果配置成功，AI 会：
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+34
-5
@@ -9,12 +9,14 @@
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| 默认设置 | 说明 | 如何调整 |
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| -------------- | --------------------------------------- | ------------------------------------- |
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| **限制条数** | 默认返回 50 条新闻 | 对话中说"返回前 10 条"或"给我 100 条" |
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||||
| **时间范围** | 默认查询今天的数据 | 说"查询昨天"或"最近一周" |
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||||
| **时间范围** | 默认查询今天的数据 | 说"查询昨天"、"最近一周"或"1月1日到7日" |
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||||
| **URL 链接** | 默认不返回链接（节省约 160 tokens/条） | 说"需要链接"或"包含 URL" |
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| **关键词列表** | 默认不使用 frequency_words.txt 过滤新闻 | 只有调用"趋势话题"工具时才使用 |
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**⚠️ 重要：** AI 模型的选择直接影响工具调用效果，AI 越智能，调用越准确。当你解除上面的限制，比如从今天的查询，放宽到一周的查询，首先你要在本地有一周的数据，其次，token 消耗量可能会倍增（为什么说可能，比如我查询 分析'苹果'最近一周的热度趋势，如果一周中没多少苹果的新闻，那么 token消耗量可能反而很少）
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||||
**💡 提示：** 当你说"最近7天"时，AI会自动计算对应的日期范围（如 2025-10-18 至 2025-10-25）并传递给工具。
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## 💰 AI 模型
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@@ -148,6 +150,8 @@
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- "搜索包含'人工智能'的新闻"
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- "查找关于'特斯拉降价'的报道"
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- "搜索马斯克相关的新闻，返回前 20 条"
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||||
- "查找最近7天关于'iPhone 16'的新闻"
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||||
- "查找2025年1月1日到7日'特斯拉'的相关新闻"
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||||
- "查找'iPhone 16 发布'这条新闻的链接"
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**调用的工具：** `search_news`
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@@ -155,7 +159,8 @@
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**工具返回行为：**
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- 使用关键词模式搜索
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- 搜索今天的数据
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||||
- 默认搜索今天的数据
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||||
- AI会自动将"最近7天"、"上周"等相对时间转换为具体日期范围
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||||
- MCP 工具会返回最多 50 条结果给 AI
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- 不包含 URL 链接
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@@ -166,11 +171,23 @@
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**可以调整：**
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- 指定时间范围：如"搜索最近一周的"
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- 指定时间范围：
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- 相对方式："搜索最近一周的"（AI 自动计算日期）
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||||
- 绝对日期："搜索2025年1月1日到7日的"
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||||
- 指定平台：如"只搜索知乎"
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||||
- 调整排序：如"按权重排序"
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||||
- 包含链接：如"需要链接"
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||||
**示例对话：**
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||||
```
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||||
用户：搜索最近7天关于"人工智能突破"的新闻
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||||
AI：（自动计算：date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}）
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||||
|
||||
用户：查找2025年1月的"特斯拉"报道
|
||||
AI：（date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-31"}）
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
### Q5: 如何查找历史相关新闻？
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@@ -208,13 +225,15 @@
|
||||
- "看看'特斯拉'话题是昙花一现还是持续热点"
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||||
- "检测今天有哪些突然爆火的话题"
|
||||
- "预测接下来可能的热点话题"
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||||
- "分析'比特币'在2024年12月的生命周期"
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**调用的工具：** `analyze_topic_trend`
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||||
**工具返回行为：**
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- 热度趋势模式
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- 分析最近 7 天数据
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||||
- 支持多种分析模式：热度趋势、生命周期、异常检测、预测
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||||
- AI会自动将"最近一周"等相对时间转换为具体日期范围
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||||
- 默认分析最近7天数据
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||||
- 按天粒度统计
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||||
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||||
**AI 展示行为：**
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||||
@@ -222,6 +241,16 @@
|
||||
- 通常会展示趋势分析结果和图表
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||||
- AI 可能会总结关键发现
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||||
**示例对话：**
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||||
```
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||||
用户：分析'人工智能'最近一周的生命周期
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||||
AI：（自动计算：date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}）
|
||||
|
||||
用户：看看'比特币'在2024年12月是昙花一现还是持续热点
|
||||
AI：（date_range={"start": "2024-12-01", "end": "2024-12-31"}）
|
||||
```
|
||||
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||||
---
|
||||
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||||
## 数据洞察
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 400 KiB |
+61
-22
@@ -155,11 +155,10 @@ async def get_news_by_date(
|
||||
async def analyze_topic_trend(
|
||||
topic: str,
|
||||
analysis_type: str = "trend",
|
||||
time_range: str = "7d",
|
||||
date_range: Optional[Dict[str, str]] = None,
|
||||
granularity: str = "day",
|
||||
threshold: float = 3.0,
|
||||
time_window: int = 24,
|
||||
lookback_days: int = 7,
|
||||
lookahead_hours: int = 6,
|
||||
confidence_threshold: float = 0.7
|
||||
) -> str:
|
||||
@@ -173,20 +172,27 @@ async def analyze_topic_trend(
|
||||
- "lifecycle": 生命周期分析（从出现到消失的完整周期）
|
||||
- "viral": 异常热度检测（识别突然爆火的话题）
|
||||
- "predict": 话题预测（预测未来可能的热点）
|
||||
time_range: 时间范围（trend模式），默认"7d"（7d/24h/1w/1m/2m）
|
||||
date_range: 日期范围（trend和lifecycle模式），可选
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}
|
||||
- **说明**: AI需要根据用户的自然语言（如"最近7天"）自动计算日期范围
|
||||
- **默认**: 不指定时默认分析最近7天
|
||||
granularity: 时间粒度（trend模式），默认"day"（仅支持 day，因为底层数据按天聚合）
|
||||
threshold: 热度突增倍数阈值（viral模式），默认3.0
|
||||
time_window: 检测时间窗口小时数（viral模式），默认24
|
||||
lookback_days: 回溯天数（lifecycle模式），默认7
|
||||
lookahead_hours: 预测未来小时数（predict模式），默认6
|
||||
confidence_threshold: 置信度阈值（predict模式），默认0.7
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON格式的趋势分析结果
|
||||
|
||||
**AI使用说明：**
|
||||
当用户使用相对时间表达时（如"最近7天"、"过去一周"、"上个月"），
|
||||
AI需要自动计算对应的日期范围并传递给 date_range 参数。
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="人工智能", analysis_type="trend", time_range="7d")
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", lookback_days=7)
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="比特币", analysis_type="viral", threshold=3.0)
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="ChatGPT", analysis_type="predict", lookahead_hours=6)
|
||||
"""
|
||||
@@ -194,11 +200,10 @@ async def analyze_topic_trend(
|
||||
result = tools['analytics'].analyze_topic_trend_unified(
|
||||
topic=topic,
|
||||
analysis_type=analysis_type,
|
||||
time_range=time_range,
|
||||
date_range=date_range,
|
||||
granularity=granularity,
|
||||
threshold=threshold,
|
||||
time_window=time_window,
|
||||
lookback_days=lookback_days,
|
||||
lookahead_hours=lookahead_hours,
|
||||
confidence_threshold=confidence_threshold
|
||||
)
|
||||
@@ -222,7 +227,10 @@ async def analyze_data_insights(
|
||||
- "platform_activity": 平台活跃度统计（统计各平台发布频率和活跃时间）
|
||||
- "keyword_cooccur": 关键词共现分析（分析关键词同时出现的模式）
|
||||
topic: 话题关键词（可选，platform_compare模式适用）
|
||||
date_range: 日期范围，格式: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
date_range: **【对象类型】** 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"}
|
||||
- **重要**: 必须是对象格式，不能传递整数
|
||||
min_frequency: 最小共现频次（keyword_cooccur模式），默认3
|
||||
top_n: 返回TOP N结果（keyword_cooccur模式），默认20
|
||||
|
||||
@@ -231,7 +239,7 @@ async def analyze_data_insights(
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- analyze_data_insights(insight_type="platform_compare", topic="人工智能")
|
||||
- analyze_data_insights(insight_type="platform_activity", date_range={...})
|
||||
- analyze_data_insights(insight_type="platform_activity", date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"})
|
||||
- analyze_data_insights(insight_type="keyword_cooccur", min_frequency=5, top_n=15)
|
||||
"""
|
||||
tools = _get_tools()
|
||||
@@ -258,12 +266,15 @@ async def analyze_sentiment(
|
||||
分析新闻的情感倾向和热度趋势
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
keywords: 关键词列表，如 ["AI", "人工智能"]
|
||||
date_range: 日期范围（天数），如 7 表示最近7天，默认3天
|
||||
topic: 话题关键词（可选）
|
||||
platforms: 平台ID列表，如 ['zhihu', 'weibo', 'douyin']
|
||||
- 不指定时：使用 config.yaml 中配置的所有平台
|
||||
- 支持的平台来自 config/config.yaml 的 platforms 配置
|
||||
- 每个平台都有对应的name字段（如"知乎"、"微博"），方便AI识别
|
||||
date_range: **【对象类型】** 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"}
|
||||
- **重要**: 必须是对象格式，不能传递整数
|
||||
limit: 返回新闻数量，默认50，最大100
|
||||
注意：本工具会对新闻标题进行去重（同一标题在不同平台只保留一次），
|
||||
因此实际返回数量可能少于请求的 limit 值
|
||||
@@ -301,7 +312,7 @@ async def find_similar_news(
|
||||
查找与指定新闻标题相似的其他新闻
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
title: 新闻标题（完整或部分）
|
||||
reference_title: 新闻标题（完整或部分）
|
||||
threshold: 相似度阈值，0-1之间，默认0.6
|
||||
注意：阈值越高匹配越严格，返回结果越少
|
||||
limit: 返回条数限制，默认50，最大100
|
||||
@@ -336,7 +347,10 @@ async def generate_summary_report(
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
report_type: 报告类型（daily/weekly）
|
||||
date_range: 自定义日期范围（可选）
|
||||
date_range: **【对象类型】** 自定义日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"}
|
||||
- **重要**: 必须是对象格式，不能传递整数
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON格式的摘要报告，包含Markdown格式内容
|
||||
@@ -371,15 +385,24 @@ async def search_news(
|
||||
- "keyword": 精确关键词匹配（默认，适合搜索特定话题）
|
||||
- "fuzzy": 模糊内容匹配（适合搜索内容片段，会过滤相似度低于阈值的结果）
|
||||
- "entity": 实体名称搜索（适合搜索人物/地点/机构）
|
||||
threshold: 相似度阈值（仅fuzzy模式有效），0-1之间，默认0.6
|
||||
注意：阈值越高匹配越严格，返回结果越少
|
||||
date_range: 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"}
|
||||
- **说明**: AI需要根据用户的自然语言（如"最近7天"）自动计算日期范围
|
||||
- **默认**: 不指定时默认查询今天的新闻
|
||||
- **注意**: start和end可以相同（表示单日查询）
|
||||
platforms: 平台ID列表，如 ['zhihu', 'weibo', 'douyin']
|
||||
- 不指定时：使用 config.yaml 中配置的所有平台
|
||||
- 支持的平台来自 config/config.yaml 的 platforms 配置
|
||||
- 每个平台都有对应的name字段（如"知乎"、"微博"），方便AI识别
|
||||
lookback_days: 回溯天数，默认7天，最大30天
|
||||
limit: 返回条数限制，默认50，最大1000
|
||||
注意：实际返回数量取决于搜索匹配结果（特别是 fuzzy 模式下会过滤低相似度结果）
|
||||
sort_by: 排序方式，可选值：
|
||||
- "relevance": 按相关度排序（默认）
|
||||
- "weight": 按新闻权重排序
|
||||
- "date": 按日期排序
|
||||
threshold: 相似度阈值（仅fuzzy模式有效），0-1之间，默认0.6
|
||||
注意：阈值越高匹配越严格，返回结果越少
|
||||
include_url: 是否包含URL链接，默认False（节省token）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
@@ -389,6 +412,19 @@ async def search_news(
|
||||
- 本工具返回完整的搜索结果列表
|
||||
- **默认展示方式**：展示全部返回的新闻，无需总结或筛选
|
||||
- 仅在用户明确要求"总结"或"挑重点"时才进行筛选
|
||||
|
||||
**AI使用说明：**
|
||||
当用户使用相对时间表达时（如"最近7天"、"过去一周"、"最近半个月"），
|
||||
AI需要自动计算对应的日期范围。计算规则：
|
||||
- "最近7天" → {"start": "今天-6天", "end": "今天"}
|
||||
- "过去一周" → {"start": "今天-6天", "end": "今天"}
|
||||
- "最近30天" → {"start": "今天-29天", "end": "今天"}
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- 今天的新闻: search_news(query="人工智能")
|
||||
- 最近7天: search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
|
||||
- 精确日期: search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"})
|
||||
- 模糊搜索: search_news(query="特斯拉降价", search_mode="fuzzy", threshold=0.4)
|
||||
"""
|
||||
tools = _get_tools()
|
||||
result = tools['search'].search_news_unified(
|
||||
@@ -407,7 +443,7 @@ async def search_news(
|
||||
@mcp.tool
|
||||
async def search_related_news_history(
|
||||
reference_text: str,
|
||||
time_range: str = "yesterday",
|
||||
time_preset: str = "yesterday",
|
||||
threshold: float = 0.4,
|
||||
limit: int = 50,
|
||||
include_url: bool = False
|
||||
@@ -416,12 +452,15 @@ async def search_related_news_history(
|
||||
基于种子新闻，在历史数据中搜索相关新闻
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
seed_news_title: 种子新闻标题（完整或部分）
|
||||
lookback_days: 向前查找的天数范围，默认7天，最大30天
|
||||
reference_text: 参考新闻标题（完整或部分）
|
||||
time_preset: 时间范围预设值，可选：
|
||||
- "yesterday": 昨天
|
||||
- "last_week": 上周 (7天)
|
||||
- "last_month": 上个月 (30天)
|
||||
- "custom": 自定义日期范围（需要提供 start_date 和 end_date）
|
||||
threshold: 相关性阈值，0-1之间，默认0.4
|
||||
注意：综合相似度计算（70%关键词重合 + 30%文本相似度）
|
||||
阈值越高匹配越严格，返回结果越少
|
||||
platforms: 平台ID列表。不指定则搜索所有平台
|
||||
limit: 返回条数限制，默认50，最大100
|
||||
注意：实际返回数量取决于相关性匹配结果，可能少于请求值
|
||||
include_url: 是否包含URL链接，默认False（节省token）
|
||||
@@ -437,7 +476,7 @@ async def search_related_news_history(
|
||||
tools = _get_tools()
|
||||
result = tools['search'].search_related_news_history(
|
||||
reference_text=reference_text,
|
||||
time_range=time_range,
|
||||
time_preset=time_preset,
|
||||
threshold=threshold,
|
||||
limit=limit,
|
||||
include_url=include_url
|
||||
|
||||
@@ -495,6 +495,46 @@ class DataService:
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
def get_available_date_range(self) -> Tuple[Optional[datetime], Optional[datetime]]:
|
||||
"""
|
||||
扫描 output 目录，返回实际可用的日期范围
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(最早日期, 最新日期) 元组，如果没有数据则返回 (None, None)
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
>>> service = DataService()
|
||||
>>> earliest, latest = service.get_available_date_range()
|
||||
>>> print(f"可用日期范围：{earliest} 至 {latest}")
|
||||
"""
|
||||
output_dir = self.parser.project_root / "output"
|
||||
|
||||
if not output_dir.exists():
|
||||
return (None, None)
|
||||
|
||||
available_dates = []
|
||||
|
||||
# 遍历日期文件夹
|
||||
for date_folder in output_dir.iterdir():
|
||||
if date_folder.is_dir() and not date_folder.name.startswith('.'):
|
||||
# 解析日期（格式: YYYY年MM月DD日）
|
||||
try:
|
||||
date_match = re.match(r'(\d{4})年(\d{2})月(\d{2})日', date_folder.name)
|
||||
if date_match:
|
||||
folder_date = datetime(
|
||||
int(date_match.group(1)),
|
||||
int(date_match.group(2)),
|
||||
int(date_match.group(3))
|
||||
)
|
||||
available_dates.append(folder_date)
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
if not available_dates:
|
||||
return (None, None)
|
||||
|
||||
return (min(available_dates), max(available_dates))
|
||||
|
||||
def get_system_status(self) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
获取系统运行状态
|
||||
|
||||
@@ -157,11 +157,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
self,
|
||||
topic: str,
|
||||
analysis_type: str = "trend",
|
||||
time_range: str = "7d",
|
||||
date_range: Optional[Dict[str, str]] = None,
|
||||
granularity: str = "day",
|
||||
threshold: float = 3.0,
|
||||
time_window: int = 24,
|
||||
lookback_days: int = 7,
|
||||
lookahead_hours: int = 6,
|
||||
confidence_threshold: float = 0.7
|
||||
) -> Dict:
|
||||
@@ -175,11 +174,12 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "lifecycle": 生命周期分析（从出现到消失的完整周期）
|
||||
- "viral": 异常热度检测（识别突然爆火的话题）
|
||||
- "predict": 话题预测（预测未来可能的热点）
|
||||
time_range: 时间范围（trend模式），默认"7d"（7d/24h/1w/1m/2m）
|
||||
date_range: 日期范围（trend和lifecycle模式），可选
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **默认**: 不指定时默认分析最近7天
|
||||
granularity: 时间粒度（trend模式），默认"day"（hour/day）
|
||||
threshold: 热度突增倍数阈值（viral模式），默认3.0
|
||||
time_window: 检测时间窗口小时数（viral模式），默认24
|
||||
lookback_days: 回溯天数（lifecycle模式），默认7
|
||||
lookahead_hours: 预测未来小时数（predict模式），默认6
|
||||
confidence_threshold: 置信度阈值（predict模式），默认0.7
|
||||
|
||||
@@ -187,8 +187,8 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
趋势分析结果字典
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="人工智能", analysis_type="trend", time_range="7d")
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", lookback_days=7)
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"})
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="比特币", analysis_type="viral", threshold=3.0)
|
||||
- analyze_topic_trend_unified(topic="ChatGPT", analysis_type="predict", lookahead_hours=6)
|
||||
"""
|
||||
@@ -206,13 +206,13 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
if analysis_type == "trend":
|
||||
return self.get_topic_trend_analysis(
|
||||
topic=topic,
|
||||
time_range=time_range,
|
||||
date_range=date_range,
|
||||
granularity=granularity
|
||||
)
|
||||
elif analysis_type == "lifecycle":
|
||||
return self.analyze_topic_lifecycle(
|
||||
topic=topic,
|
||||
lookback_days=lookback_days
|
||||
date_range=date_range
|
||||
)
|
||||
elif analysis_type == "viral":
|
||||
# viral模式不需要topic参数，使用通用检测
|
||||
@@ -244,7 +244,7 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
def get_topic_trend_analysis(
|
||||
self,
|
||||
topic: str,
|
||||
time_range: str = "7d",
|
||||
date_range: Optional[Dict[str, str]] = None,
|
||||
granularity: str = "day"
|
||||
) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
@@ -252,7 +252,9 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
topic: 话题关键词
|
||||
time_range: 时间范围，格式：7d（7天）、24h（24小时）、1w（1周）、1m（1个月）、2m（2个月）
|
||||
date_range: 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **默认**: 不指定时默认分析最近7天
|
||||
granularity: 时间粒度，仅支持 day（天）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
@@ -264,20 +266,20 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "查看'比特币'过去一周的热度变化"
|
||||
- "看看'iPhone'最近7天的趋势如何"
|
||||
- "分析'特斯拉'最近一个月的热度趋势"
|
||||
- "查看'ChatGPT'过去2个月的趋势变化"
|
||||
- "查看'ChatGPT'2024年12月的趋势变化"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 分析7天趋势
|
||||
>>> result = tools.get_topic_trend_analysis(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... time_range="7d",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"},
|
||||
... granularity="day"
|
||||
... )
|
||||
>>> # 分析1个月趋势
|
||||
>>> # 分析历史月份趋势
|
||||
>>> result = tools.get_topic_trend_analysis(
|
||||
... topic="特斯拉",
|
||||
... time_range="1m",
|
||||
... date_range={"start": "2024-12-01", "end": "2024-12-31"},
|
||||
... granularity="day"
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['trend_data'])
|
||||
@@ -294,15 +296,21 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
suggestion="当前仅支持 'day' 粒度，因为底层数据按天聚合"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 解析时间范围
|
||||
days = self._parse_time_range(time_range)
|
||||
# 处理日期范围（不指定时默认最近7天）
|
||||
if date_range:
|
||||
from ..utils.validators import validate_date_range
|
||||
date_range_tuple = validate_date_range(date_range)
|
||||
start_date, end_date = date_range_tuple
|
||||
else:
|
||||
# 默认最近7天
|
||||
end_date = datetime.now()
|
||||
start_date = end_date - timedelta(days=6)
|
||||
|
||||
# 收集趋势数据
|
||||
trend_data = []
|
||||
start_date = datetime.now() - timedelta(days=days)
|
||||
current_date = start_date
|
||||
|
||||
while current_date <= datetime.now():
|
||||
while current_date <= end_date:
|
||||
try:
|
||||
all_titles, _, _ = self.data_service.parser.read_all_titles_for_date(
|
||||
date=current_date
|
||||
@@ -336,6 +344,7 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
# 计算趋势指标
|
||||
counts = [item["count"] for item in trend_data]
|
||||
total_days = (end_date - start_date).days + 1
|
||||
|
||||
if len(counts) >= 2:
|
||||
# 计算涨跌幅度
|
||||
@@ -359,7 +368,11 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"time_range": time_range,
|
||||
"date_range": {
|
||||
"start": start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"end": end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"total_days": total_days
|
||||
},
|
||||
"granularity": granularity,
|
||||
"trend_data": trend_data,
|
||||
"statistics": {
|
||||
@@ -1452,14 +1465,16 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
def analyze_topic_lifecycle(
|
||||
self,
|
||||
topic: str,
|
||||
lookback_days: int = 7
|
||||
date_range: Optional[Dict[str, str]] = None
|
||||
) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
话题生命周期分析 - 追踪话题从出现到消失的完整周期
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
topic: 话题关键词
|
||||
lookback_days: 回溯天数
|
||||
date_range: 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **默认**: 不指定时默认分析最近7天
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
话题生命周期分析结果
|
||||
@@ -1474,21 +1489,28 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> result = tools.analyze_topic_lifecycle(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... lookback_days=7
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['lifecycle_stage'])
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# 参数验证
|
||||
topic = validate_keyword(topic)
|
||||
lookback_days = validate_limit(lookback_days, default=7, max_limit=30)
|
||||
|
||||
# 处理日期范围（不指定时默认最近7天）
|
||||
if date_range:
|
||||
from ..utils.validators import validate_date_range
|
||||
date_range_tuple = validate_date_range(date_range)
|
||||
start_date, end_date = date_range_tuple
|
||||
else:
|
||||
# 默认最近7天
|
||||
end_date = datetime.now()
|
||||
start_date = end_date - timedelta(days=6)
|
||||
|
||||
# 收集话题历史数据
|
||||
lifecycle_data = []
|
||||
start_date = datetime.now() - timedelta(days=lookback_days)
|
||||
|
||||
current_date = start_date
|
||||
while current_date <= datetime.now():
|
||||
while current_date <= end_date:
|
||||
try:
|
||||
all_titles, _, _ = self.data_service.parser.read_all_titles_for_date(
|
||||
date=current_date
|
||||
@@ -1514,12 +1536,16 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
current_date += timedelta(days=1)
|
||||
|
||||
# 计算分析天数
|
||||
total_days = (end_date - start_date).days + 1
|
||||
|
||||
# 分析生命周期阶段
|
||||
counts = [item["count"] for item in lifecycle_data]
|
||||
|
||||
if not any(counts):
|
||||
time_desc = f"{start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
raise DataNotFoundError(
|
||||
f"在过去 {lookback_days} 天内未找到话题 '{topic}'",
|
||||
f"在 {time_desc} 内未找到话题 '{topic}'",
|
||||
suggestion="请尝试其他话题或扩大时间范围"
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -1554,7 +1580,7 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
if active_days <= 2 and max_count > avg_count * 2:
|
||||
topic_type = "昙花一现"
|
||||
elif active_days >= lookback_days * 0.6:
|
||||
elif active_days >= total_days * 0.6:
|
||||
topic_type = "持续热点"
|
||||
else:
|
||||
topic_type = "周期性热点"
|
||||
@@ -1562,7 +1588,11 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"topic": topic,
|
||||
"lookback_days": lookback_days,
|
||||
"date_range": {
|
||||
"start": start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"end": end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"total_days": total_days
|
||||
},
|
||||
"lifecycle_data": lifecycle_data,
|
||||
"analysis": {
|
||||
"first_appearance": first_appearance,
|
||||
@@ -1890,29 +1920,6 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
# ==================== 辅助方法 ====================
|
||||
|
||||
def _parse_time_range(self, time_range: str) -> int:
|
||||
"""解析时间范围字符串为天数"""
|
||||
match = re.match(r'(\d+)([dhwm])', time_range.lower())
|
||||
if not match:
|
||||
raise InvalidParameterError(
|
||||
f"无效的时间范围格式: {time_range}",
|
||||
suggestion="格式示例：7d（7天）、24h（24小时）、1w（1周）、1m（1个月）、2m（2个月）"
|
||||
)
|
||||
|
||||
value = int(match.group(1))
|
||||
unit = match.group(2)
|
||||
|
||||
if unit == 'h':
|
||||
return max(1, value // 24) # 转换为天数
|
||||
elif unit == 'd':
|
||||
return value
|
||||
elif unit == 'w':
|
||||
return value * 7
|
||||
elif unit == 'm':
|
||||
return value * 30 # 1个月按30天计算
|
||||
|
||||
return value
|
||||
|
||||
def _extract_keywords(self, title: str, min_length: int = 2) -> List[str]:
|
||||
"""
|
||||
从标题中提取关键词（简单实现）
|
||||
|
||||
@@ -55,8 +55,11 @@ class SearchTools:
|
||||
- "keyword": 精确关键词匹配（默认）
|
||||
- "fuzzy": 模糊内容匹配（使用相似度算法）
|
||||
- "entity": 实体名称搜索（自动按权重排序）
|
||||
date_range: 日期范围，格式: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
不指定则默认查询今天
|
||||
date_range: 日期范围（可选）
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}
|
||||
- **示例**: {"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"}
|
||||
- **默认**: 不指定时默认查询今天
|
||||
- **注意**: start和end可以相同（表示单日查询）
|
||||
platforms: 平台过滤列表，如 ['zhihu', 'weibo']
|
||||
limit: 返回条数限制，默认50
|
||||
sort_by: 排序方式，可选值：
|
||||
@@ -73,7 +76,7 @@ class SearchTools:
|
||||
- search_news_unified(query="人工智能", search_mode="keyword")
|
||||
- search_news_unified(query="特斯拉降价", search_mode="fuzzy", threshold=0.4)
|
||||
- search_news_unified(query="马斯克", search_mode="entity", limit=20)
|
||||
- search_news_unified(query="iPhone 16发布", search_mode="keyword")
|
||||
- search_news_unified(query="iPhone 16", date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-07"})
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# 参数验证
|
||||
@@ -100,8 +103,22 @@ class SearchTools:
|
||||
date_range_tuple = validate_date_range(date_range)
|
||||
start_date, end_date = date_range_tuple
|
||||
else:
|
||||
# 默认今天
|
||||
start_date = end_date = datetime.now()
|
||||
# 不指定日期时，使用最新可用数据日期（而非 datetime.now()）
|
||||
earliest, latest = self.data_service.get_available_date_range()
|
||||
|
||||
if latest is None:
|
||||
# 没有任何可用数据
|
||||
return {
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": {
|
||||
"code": "NO_DATA_AVAILABLE",
|
||||
"message": "output 目录下没有可用的新闻数据",
|
||||
"suggestion": "请先运行爬虫生成数据，或检查 output 目录"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 使用最新可用日期
|
||||
start_date = end_date = latest
|
||||
|
||||
# 收集所有匹配的新闻
|
||||
all_matches = []
|
||||
@@ -137,16 +154,34 @@ class SearchTools:
|
||||
current_date += timedelta(days=1)
|
||||
|
||||
if not all_matches:
|
||||
time_desc = "今天" if start_date == end_date else f"{start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
return {
|
||||
# 获取可用日期范围用于错误提示
|
||||
earliest, latest = self.data_service.get_available_date_range()
|
||||
|
||||
# 判断时间范围描述
|
||||
if start_date.date() == datetime.now().date() and start_date == end_date:
|
||||
time_desc = "今天"
|
||||
elif start_date == end_date:
|
||||
time_desc = start_date.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
else:
|
||||
time_desc = f"{start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
|
||||
# 构建错误消息
|
||||
if earliest and latest:
|
||||
available_desc = f"{earliest.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {latest.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
message = f"未找到匹配的新闻（查询范围: {time_desc}，可用数据: {available_desc}）"
|
||||
else:
|
||||
message = f"未找到匹配的新闻（{time_desc}）"
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"success": True,
|
||||
"results": [],
|
||||
"total": 0,
|
||||
"query": query,
|
||||
"search_mode": search_mode,
|
||||
"time_range": time_desc,
|
||||
"message": f"未找到匹配的新闻（{time_desc}）"
|
||||
"message": message
|
||||
}
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# 统一排序逻辑
|
||||
if sort_by == "relevance":
|
||||
@@ -160,8 +195,10 @@ class SearchTools:
|
||||
# 限制返回数量
|
||||
results = all_matches[:limit]
|
||||
|
||||
# 构建时间范围描述
|
||||
if start_date == end_date:
|
||||
# 构建时间范围描述（正确判断是否为今天）
|
||||
if start_date.date() == datetime.now().date() and start_date == end_date:
|
||||
time_range_desc = "今天"
|
||||
elif start_date == end_date:
|
||||
time_range_desc = start_date.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
else:
|
||||
time_range_desc = f"{start_date.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
@@ -457,7 +494,7 @@ class SearchTools:
|
||||
def search_related_news_history(
|
||||
self,
|
||||
reference_text: str,
|
||||
time_range: str = "yesterday",
|
||||
time_preset: str = "yesterday",
|
||||
start_date: Optional[datetime] = None,
|
||||
end_date: Optional[datetime] = None,
|
||||
threshold: float = 0.4,
|
||||
@@ -469,13 +506,13 @@ class SearchTools:
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
reference_text: 参考新闻标题或内容
|
||||
time_range: 时间范围预设值，可选：
|
||||
time_preset: 时间范围预设值，可选：
|
||||
- "yesterday": 昨天
|
||||
- "last_week": 上周 (7天)
|
||||
- "last_month": 上个月 (30天)
|
||||
- "custom": 自定义日期范围（需要提供 start_date 和 end_date）
|
||||
start_date: 自定义开始日期（仅当 time_range="custom" 时有效）
|
||||
end_date: 自定义结束日期（仅当 time_range="custom" 时有效）
|
||||
start_date: 自定义开始日期（仅当 time_preset="custom" 时有效）
|
||||
end_date: 自定义结束日期（仅当 time_preset="custom" 时有效）
|
||||
threshold: 相似度阈值 (0-1之间)，默认0.4
|
||||
limit: 返回条数限制，默认50
|
||||
include_url: 是否包含URL链接，默认False（节省token）
|
||||
@@ -487,7 +524,7 @@ class SearchTools:
|
||||
>>> tools = SearchTools()
|
||||
>>> result = tools.search_related_news_history(
|
||||
... reference_text="人工智能技术突破",
|
||||
... time_range="last_week",
|
||||
... time_preset="last_week",
|
||||
... threshold=0.4,
|
||||
... limit=50
|
||||
... )
|
||||
@@ -503,16 +540,16 @@ class SearchTools:
|
||||
# 确定查询日期范围
|
||||
today = datetime.now()
|
||||
|
||||
if time_range == "yesterday":
|
||||
if time_preset == "yesterday":
|
||||
search_start = today - timedelta(days=1)
|
||||
search_end = today - timedelta(days=1)
|
||||
elif time_range == "last_week":
|
||||
elif time_preset == "last_week":
|
||||
search_start = today - timedelta(days=7)
|
||||
search_end = today - timedelta(days=1)
|
||||
elif time_range == "last_month":
|
||||
elif time_preset == "last_month":
|
||||
search_start = today - timedelta(days=30)
|
||||
search_end = today - timedelta(days=1)
|
||||
elif time_range == "custom":
|
||||
elif time_preset == "custom":
|
||||
if not start_date or not end_date:
|
||||
raise InvalidParameterError(
|
||||
"自定义时间范围需要提供 start_date 和 end_date",
|
||||
@@ -522,7 +559,7 @@ class SearchTools:
|
||||
search_end = end_date
|
||||
else:
|
||||
raise InvalidParameterError(
|
||||
f"不支持的时间范围: {time_range}",
|
||||
f"不支持的时间范围: {time_preset}",
|
||||
suggestion="请使用 'yesterday', 'last_week', 'last_month' 或 'custom'"
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -600,7 +637,7 @@ class SearchTools:
|
||||
"results": [],
|
||||
"total": 0,
|
||||
"query": reference_text,
|
||||
"time_range": time_range,
|
||||
"time_preset": time_preset,
|
||||
"date_range": {
|
||||
"start": search_start.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"end": search_end.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
@@ -627,7 +664,7 @@ class SearchTools:
|
||||
"threshold": threshold,
|
||||
"reference_text": reference_text,
|
||||
"reference_keywords": reference_keywords,
|
||||
"time_range": time_range,
|
||||
"time_preset": time_preset,
|
||||
"date_range": {
|
||||
"start": search_start.strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
"end": search_end.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
|
||||
@@ -179,6 +179,33 @@ def validate_date_range(date_range: Optional[dict]) -> Optional[tuple]:
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||||
suggestion=f"start: {start_str}, end: {end_str}"
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||||
)
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||||
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||||
# 检查日期是否在未来
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today = datetime.now().date()
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||||
if start_date.date() > today or end_date.date() > today:
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||||
# 获取可用日期范围提示
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||||
try:
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||||
from ..services.data_service import DataService
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||||
data_service = DataService()
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||||
earliest, latest = data_service.get_available_date_range()
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||||
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||||
if earliest and latest:
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||||
available_range = f"{earliest.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {latest.strftime('%Y-%m-%d')}"
|
||||
else:
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||||
available_range = "无可用数据"
|
||||
except Exception:
|
||||
available_range = "未知（请检查 output 目录）"
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||||
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||||
future_dates = []
|
||||
if start_date.date() > today:
|
||||
future_dates.append(start_str)
|
||||
if end_date.date() > today and end_str != start_str:
|
||||
future_dates.append(end_str)
|
||||
|
||||
raise InvalidParameterError(
|
||||
f"不允许查询未来日期: {', '.join(future_dates)}（当前日期: {today.strftime('%Y-%m-%d')}）",
|
||||
suggestion=f"当前可用数据范围: {available_range}"
|
||||
)
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||||
|
||||
return (start_date, end_date)
|
||||
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||||
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||||
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||||
+5
-5
@@ -1,13 +1,13 @@
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||||
[project]
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||||
name = "trendradar-mcp"
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||||
version = "1.0.0"
|
||||
version = "1.0.1"
|
||||
description = "TrendRadar MCP Server - 新闻热点聚合工具"
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||||
requires-python = ">=3.10"
|
||||
dependencies = [
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||||
"requests>=2.32.5",
|
||||
"pytz>=2025.2",
|
||||
"PyYAML>=6.0.3",
|
||||
"fastmcp>=2.12.0",
|
||||
"requests>=2.32.5,<3.0.0",
|
||||
"pytz>=2025.2,<2026.0",
|
||||
"PyYAML>=6.0.3,<7.0.0",
|
||||
"fastmcp>=2.12.0,<2.14.0",
|
||||
"websockets>=13.0,<14.0",
|
||||
]
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||||
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||||
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||||
@@ -13,7 +13,8 @@
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||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers)
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||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members)
|
||||
[](LICENSE)
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||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
|
||||
[](https://work.weixin.qq.com/)
|
||||
[](https://telegram.org/)
|
||||
@@ -505,11 +506,22 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。
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- **大版本升级**：从 v1.x 升级到 v2.y, 建议删除现有 fork 后重新 fork，这样更省力且避免配置冲突
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### 2025/10/26 - mcp-v1.0.1
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**MCP 模块更新:**
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- 修复日期查询参数传递错误
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- 统一所有工具的时间参数格式
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### 2025/10/23 - v3.0.3
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- 扩大 ntfy 错误信息显示范围
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||||
<details>
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<summary><strong>👉 历史更新</strong></summary>
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### 2025/10/21 - v3.0.2
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||||
- 修复 ntfy 推送编码问题
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@@ -535,9 +547,6 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。
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- 可选择性使用，无需升级现有部署
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||||
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||||
<details>
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||||
<summary><strong>👉 历史更新</strong></summary>
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### 2025/10/15 - v2.4.4
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- **更新内容**：
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@@ -1318,6 +1327,10 @@ Cherry Studio 提供 GUI 配置界面，可快速部署。
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"看看'iPhone'话题是昙花一现还是持续热点"
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```
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**效果图**：
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<img src="/_image/ai.png" alt="mcp 使用效果图">
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**详细教程**：[README-MCP-FAQ.md](README-MCP-FAQ.md)
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> 如果有部署问题，请带上截图反馈，后续我会根据反馈出个**图文教程**，争取编程零基础、文科生都能配置，届时会更新到我的公众号上
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+4
-4
@@ -1,5 +1,5 @@
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||||
requests>=2.32.5
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pytz>=2025.2
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||||
PyYAML>=6.0.3
|
||||
fastmcp>=2.12.0
|
||||
requests>=2.32.5,<3.0.0
|
||||
pytz>=2025.2,<2026.0
|
||||
PyYAML>=6.0.3,<7.0.0
|
||||
fastmcp>=2.12.0,<2.14.0
|
||||
websockets>=13.0,<14.0
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