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synced 2025-12-21 11:17:15 +08:00
fix: 修复mcp的时间查询问题，同时更新了中英文文档
This commit is contained in:
sansan
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2146bdda73
commit
a450339ab7
1745
README-EN.md
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1745
README-EN.md
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
BIN
_image/302ai.png
Normal file
BIN
_image/302ai.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 28 KiB |
BIN
_image/ai3.png
Normal file
BIN
_image/ai3.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 1012 KiB |
BIN
_image/banner-302ai-en.jpg
Normal file
BIN
_image/banner-302ai-en.jpg
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 98 KiB |
BIN
_image/banner-302ai-zh.jpg
Normal file
BIN
_image/banner-302ai-zh.jpg
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 101 KiB |
BIN
_image/icon-302ai.png
Normal file
BIN
_image/icon-302ai.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 21 KiB |
@ -173,9 +173,12 @@ async def analyze_topic_trend(
|
||||
- "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）
|
||||
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
|
||||
- **格式**: {"start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD"}（必须是标准日期格式）
|
||||
- **说明**: AI必须根据当前日期自动计算并填入具体日期，不能使用"今天"等自然语言
|
||||
- **计算示例**:
|
||||
- 用户说"最近7天" → AI计算: {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}（假设今天是11-17）
|
||||
- 用户说"上周" → AI计算: {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}（上周一到上周日）
|
||||
- 用户说"本月" → AI计算: {"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"}（11月1日到今天）
|
||||
- **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
|
||||
@ -188,11 +191,15 @@ async def analyze_topic_trend(
|
||||
|
||||
**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。
|
||||
AI必须根据当前日期（从环境 <env> 获取）计算出具体的 YYYY-MM-DD 格式日期。
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- 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"})
|
||||
**重要**：date_range 不接受"今天"、"昨天"等自然语言，必须是 YYYY-MM-DD 格式！
|
||||
|
||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
|
||||
- 用户："分析AI最近7天的趋势"
|
||||
→ analyze_topic_trend(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- 用户："看看特斯拉本月的热度"
|
||||
→ analyze_topic_trend(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="比特币", analysis_type="viral", threshold=3.0)
|
||||
- analyze_topic_trend(topic="ChatGPT", analysis_type="predict", lookahead_hours=6)
|
||||
"""
|
||||
@ -415,14 +422,22 @@ async def search_news(
|
||||
|
||||
**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"}
|
||||
AI必须根据当前日期（从环境 <env> 获取）计算出具体的 YYYY-MM-DD 格式日期。
|
||||
|
||||
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"})
|
||||
**重要**：date_range 不接受"今天"、"昨天"等自然语言，必须是 YYYY-MM-DD 格式！
|
||||
|
||||
**计算规则**（假设从 <env> 获取今天是 2025-11-17）：
|
||||
- "今天" → 不传 date_range（默认查今天）
|
||||
- "最近7天" → {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "过去一周" → {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "上周" → 计算上周一到上周日，如 {"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "本月" → {"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"}
|
||||
- "最近30天" → {"start": "2025-10-19", "end": "2025-11-17"}
|
||||
|
||||
|
||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
|
||||
- 用户："今天的AI新闻" → search_news(query="人工智能")
|
||||
- 用户："最近7天的AI新闻" → search_news(query="人工智能", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- 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)
|
||||
"""
|
||||
@ -640,27 +655,12 @@ def run_server(
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
import sys
|
||||
import argparse
|
||||
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description='TrendRadar MCP Server - 新闻热点聚合 MCP 工具服务器',
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
epilog="""
|
||||
使用示例:
|
||||
# STDIO 模式（用于 Cherry Studio）
|
||||
uv run python mcp_server/server.py
|
||||
|
||||
# HTTP 模式（适合远程访问）
|
||||
uv run python mcp_server/server.py --transport http --port 3333
|
||||
|
||||
Cherry Studio 配置示例:
|
||||
设置 > MCP Servers > 添加服务器
|
||||
- 名称: TrendRadar
|
||||
- 类型: STDIO
|
||||
- 命令: [UV的完整路径]
|
||||
- 参数: --directory [项目路径] run python mcp_server/server.py
|
||||
|
||||
详细配置教程请查看: README-Cherry-Studio.md
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -186,9 +186,9 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
Returns:
|
||||
趋势分析结果字典
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
- 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"})
|
||||
Examples (假设今天是 2025-11-17):
|
||||
- 用户："分析AI最近7天的趋势" → analyze_topic_trend_unified(topic="人工智能", analysis_type="trend", date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- 用户："看看特斯拉本月的热度" → analyze_topic_trend_unified(topic="特斯拉", analysis_type="lifecycle", date_range={"start": "2025-11-01", "end": "2025-11-17"})
|
||||
- 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)
|
||||
"""
|
||||
@ -270,10 +270,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 分析7天趋势
|
||||
>>> # 分析7天趋势（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.get_topic_trend_analysis(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... granularity="day"
|
||||
... )
|
||||
>>> # 分析历史月份趋势
|
||||
@ -421,10 +421,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "分析各平台今天的热点分布"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 对比各平台（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.compare_platforms(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['platform_stats'])
|
||||
"""
|
||||
@ -668,10 +668,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
... topic="特斯拉",
|
||||
... limit=10
|
||||
... )
|
||||
>>> # 分析一周内的特斯拉新闻，返回前10条按权重排序
|
||||
>>> # 分析一周内的特斯拉新闻（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.analyze_sentiment(
|
||||
... topic="特斯拉",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-06", "end": "2025-10-13"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-11", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... limit=10
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['ai_prompt']) # 获取生成的提示词
|
||||
@ -1355,9 +1355,9 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "分析各平台的发布时间规律"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 查看各平台活跃度（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.get_platform_activity_stats(
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['platform_activity'])
|
||||
"""
|
||||
@ -1486,10 +1486,10 @@ class AnalyticsTools:
|
||||
- "追踪'比特币'话题的热度变化"
|
||||
|
||||
代码调用示例：
|
||||
>>> tools = AnalyticsTools()
|
||||
>>> # 分析话题生命周期（假设今天是 2025-11-17）
|
||||
>>> result = tools.analyze_topic_lifecycle(
|
||||
... topic="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-18", "end": "2025-10-25"}
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-19", "end": "2025-11-17"}
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['lifecycle_stage'])
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@ -106,11 +106,11 @@ class DataQueryTools:
|
||||
Returns:
|
||||
搜索结果字典
|
||||
|
||||
Example:
|
||||
Example (假设今天是 2025-11-17):
|
||||
>>> tools = DataQueryTools()
|
||||
>>> result = tools.search_news_by_keyword(
|
||||
... keyword="人工智能",
|
||||
... date_range={"start": "2025-10-01", "end": "2025-10-11"},
|
||||
... date_range={"start": "2025-11-08", "end": "2025-11-17"},
|
||||
... limit=50
|
||||
... )
|
||||
>>> print(result['total'])
|
||||
|
||||
97
readme.md
97
readme.md
@ -8,11 +8,13 @@
|
||||
|
||||
<a href="https://trendshift.io/repositories/14726" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/14726" alt="sansan0%2FTrendRadar | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
|
||||
|
||||
<a href="https://share.302.ai/mEOUzG" target="_blank"><img src="_image/302ai.png" alt="302.AI logo" height="40"/></a>
|
||||
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members)
|
||||
[](LICENSE)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
|
||||
|
||||
[](https://work.weixin.qq.com/)
|
||||
[](https://telegram.org/)
|
||||
@ -29,6 +31,11 @@
|
||||
|
||||
</div>
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||||
|
||||
<div align="center">
|
||||
|
||||
**中文** | **[English](README-EN.md)**
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|
||||
</div>
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||||
> 本项目以轻量，易部署为目标
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||||
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@ -38,17 +45,17 @@
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||||
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||||
| [🎯 核心功能](#-核心功能) | [🚀 快速开始](#-快速开始) | [🐳 Docker部署](#-docker-部署) | [🤖 AI分析专区](#-ai-智能分析部署) |
|
||||
|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||||
| [📝 更新日志](#-更新日志) | [🔌 MCP客户端](#-mcp-客户端) | [❓ 答疑与常见问题](#问题答疑与1元点赞) | [⭐ 项目相关](#项目相关) |
|
||||
| [📝 更新日志](#-更新日志) | [🔌 MCP客户端](#-mcp-客户端) | [❓ 答疑与公益](#问题答疑与公益捐助) | [⭐ 项目相关](#项目相关) |
|
||||
| [🔧 自定义监控平台](#自定义监控平台) | [📝 frequency_words.txt 配置](#frequencywordstxt-配置教程) | | |
|
||||
|
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</div>
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||||
- 感谢**耐心反馈 bug** 的贡献者，你们的每一条反馈让项目更加完善😉;
|
||||
- 感谢**为项目点 star** 的观众们，**fork** 你所欲也，**star** 我所欲也，两者得兼😍是对开源精神最好的支持;
|
||||
- 感谢**关注[公众号](#问题答疑与1元点赞)** 的读者们，你们的留言、点赞、分享和推荐等积极互动让内容更有温度😎。
|
||||
- 感谢**关注[公众号](#问题答疑与公益捐助)** 的读者们，你们的留言、点赞、分享和推荐等积极互动让内容更有温度😎。
|
||||
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<details>
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||||
<summary>👉 点击查看<strong>致谢名单</strong> (当前 <strong>🔥66🔥</strong> 位)</summary>
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||||
<summary>👉 点击查看<strong>致谢名单</strong> (当前 <strong>🔥71🔥</strong> 位)</summary>
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### 数据支持
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@ -68,6 +75,11 @@
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| 点赞人 | 金额 | 日期 | 备注 |
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| :-------------------------: | :----: | :----: | :-----------------------: |
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||||
| *鬼 | 1 | 2025.11.17 | |
|
||||
| *超 | 10 | 2025.11.17 | |
|
||||
| R*w | 10 | 2025.11.17 | 这 agent 做的牛逼啊,兄弟 |
|
||||
| J*o | 1 | 2025.11.17 | 感谢开源,祝大佬事业有成 |
|
||||
| *晨 | 8.88 | 2025.11.16 | 项目不错,研究学习中 |
|
||||
| *海 | 1 | 2025.11.15 | |
|
||||
| *德 | 1.99 | 2025.11.15 | |
|
||||
| *疏 | 8.8 | 2025.11.14 | 感谢开源，项目很棒，支持一下 |
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||||
@ -547,6 +559,15 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。
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||||
### 2025/11/18 - mcp-v1.0.2
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||||
**MCP 模块更新:**
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||||
- 优化查询今日新闻却可能错误返回过去日期的情况
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||||
|
||||
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<details>
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||||
<summary><strong>👉 点击展开：历史更新</strong></summary>
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||||
### 2025/10/26 - mcp-v1.0.1
|
||||
|
||||
**MCP 模块更新:**
|
||||
@ -554,10 +575,6 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。
|
||||
- 统一所有工具的时间参数格式
|
||||
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||||
|
||||
<details>
|
||||
<summary><strong>👉 点击展开：历史更新</strong></summary>
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### 2025/10/31 - v3.0.4
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||||
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||||
- 解决飞书因推送内容过长而产生的错误，实现了分批推送
|
||||
@ -1048,7 +1065,7 @@ frequency_words.txt 文件增加了一个【必须词】功能，使用 + 号
|
||||
> **自动识别**：使用以上邮箱时，无需手动配置 `EMAIL_SMTP_SERVER` 和 `EMAIL_SMTP_PORT`，系统会自动识别。
|
||||
>
|
||||
> **反馈说明**：
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||||
> - 如果您使用**其他邮箱**测试成功，欢迎开 [Issues](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues) 告知，我会添加到支持列表
|
||||
> - 如果你使用**其他邮箱**测试成功，欢迎开 [Issues](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues) 告知，我会添加到支持列表
|
||||
> - 如果上述邮箱配置有误或无法使用，也请开 [Issues](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues) 反馈，帮助改进项目
|
||||
|
||||
**常见邮箱设置：**
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||||
@ -1427,7 +1444,7 @@ TrendRadar v3.0.0 新增了基于 **MCP (Model Context Protocol)** 的 AI 分析
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||||
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||||
Cherry Studio 提供 GUI 配置界面， 5 分钟快速部署， 复杂的部分是一键安装的。
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||||
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||||
**图文部署教程**：现已更新到我的[公众号](#问题答疑与1元点赞)，回复 "mcp" 即可
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**图文部署教程**：现已更新到我的[公众号](#问题答疑与公益捐助)，回复 "mcp" 即可
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||||
**详细部署教程**：[README-Cherry-Studio.md](README-Cherry-Studio.md)
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@ -1439,7 +1456,7 @@ Cherry Studio 提供 GUI 配置界面， 5 分钟快速部署， 复杂的部分
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||||
> 实际不建议一次性问多个问题。如果你选择的 ai 模型连下图的按顺序调用都无法做到，建议换一个。
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<img src="/_image/ai2.png" alt="mcp 使用效果图2" width="600">
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||||
<img src="/_image/ai3.png" alt="mcp 使用效果图" width="600">
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||||
## 🔌 MCP 客户端
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||||
@ -1735,17 +1752,65 @@ MCP Inspector 是官方调试工具，用于测试 MCP 连接：
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</details>
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## ☕问题答疑与1元点赞
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## ☕问题答疑与公益捐助
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> 心意到就行，收到的**点赞**用于提高开发者开源的积极性。**点赞**已收录于**致谢名单**
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||||
> 如果你想支持本项目，可通过微信搜索**腾讯公益**，对里面的**助学计划**随心捐助~
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||||
>
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||||
> 我还在为信息过载而焦虑，他们却在信息荒漠中挣扎，连学习的机会都没有，所以他们比我更需要支持。
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<details>
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<summary><b>👉 点击展开：作者有话说</b></summary>
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<br>
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感谢各位支持！因获得赞助商赞助，现已移除**一元点赞**打赏码。
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之前参与**一元点赞**的朋友已收录至顶部**致谢名单**。
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本项目开发和维护投入了大量时间、精力和成本（含 AI 模型费用），有了赞助支持后可以更安心维护。
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目前大厂模型价格已相对亲民，如果你手上暂无合适的模型，点击下方**302.AI**也是对开发者的支持：
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<div align="center">
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<span style="margin-left: 10px"><a href="https://share.302.ai/mEOUzG" target="_blank"><img src="_image/icon-302ai.png" alt="302.AI logo" width="100"/></a></span>
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**使用流程：**
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1. 注册并充值后，进入右上角 [管理后台](https://302.ai/dashboard/overview)
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2. 点击左侧 [API Keys](https://302.ai/apis/list)
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3. 在页面下方找到默认 API KEY，点击眼睛图标查看，然后复制（注意：不是点最右侧的复制按钮）
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4. Cherry Studio 已集成 302.AI，直接填入 API 密钥即可使用(当前必须得先填密钥才能看到完整模型列表)
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若你已有合适的模型，也欢迎先**注册体验**~
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- **GitHub Issues**：适合针对性强的解答。提问时请提供完整信息（截图、错误日志、系统环境等）。
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- **公众号交流**：适合快速咨询。建议优先在相关文章下的公共留言区交流，如私信，请文明礼貌用语😉
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|公众号关注 |微信点赞 | 支付宝点赞 |
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| <img src="_image/weixin.png" width="300" title="硅基茶水间"/> | <img src="https://cdn-1258574687.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/img/%2F2025%2F07%2F17%2F2ae0a88d98079f7e876c2b4dc85233c6-9e8025.JPG" width="300" title="微信支付"/> | <img src="https://cdn-1258574687.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/img/%2F2025%2F07%2F17%2F1ed4f20ab8e35be51f8e84c94e6e239b4-fe4947.JPG" width="300" title="支付宝支付"/> |
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|公众号关注 |
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| <img src="_image/weixin.png" width="400" title="硅基茶水间"/> |
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### 常见问题
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