TrendRadar 是什么?聚合多平台热点与 RSS 的 AI 舆情监控与推送工具

中文导读

TrendRadar 面向被多平台热点和 RSS 信息淹没的用户，把热榜聚合、关键词筛选和 AI 分析整合到一条推送链路里。它支持 Docker、GitHub Actions 和本地部署，数据可自持，并能把筛选后的简报推送到微信、飞书、钉钉、Telegram 等常用渠道，也提供 MCP 接口供 AI 客户端做进一步分析。

根据 GitHub 公开数据,该项目的编程语言为 Python,开源协议为 GPL-3.0,创建于 2025-04-28,最近更新于 2026-10-15,目前有 62,923 个 Star。

项目介绍

TrendRadar 是一个用 Python 编写的热点与舆情监控工具，目标是帮用户告别无效刷屏，只看真正关心的资讯。它聚合多平台热榜数据和 RSS 订阅源，支持通过关键词进行精准筛选，并借助 AI 完成新闻智能筛选、多语言翻译和分析简报生成。

项目支持 Docker、GitHub Actions、本地部署等多种方式，数据可本地或云端自持。推送渠道覆盖企业微信、个人微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack 以及通用 Webhook。此外还提供 MCP 架构支持，可接入 AI 客户端进行自然语言对话分析、情感洞察与趋势预测。

主要功能

• 聚合多平台热点榜单与 RSS 订阅源，统一筛选展示
• 支持关键词精准筛选，减少无关信息干扰
• AI 智能筛选新闻、多语言翻译与 AI 分析简报生成
• 支持 MCP 架构，可接入 AI 客户端做自然语言分析与趋势预测
• 集成微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack 等多种推送渠道
• 支持 Docker、GitHub Actions、本地部署，数据可本地或云端自持

适合谁用

适合需要跟踪热点、舆情或行业动态，并希望把筛选结果推送到常用通讯工具的开发者、运营和内容从业者。

快速上手

1. Fork 本项目到自己的 GitHub 仓库
2. 在仓库中配置所需的热点源、关键词与推送渠道参数
3. 启用 GitHub Actions 工作流，按计划自动抓取并推送
4. 如需自托管，可使用 Docker 部署：docker pull wantcat/trendradar
5. 也可参考 README 的本地部署章节，在本地 Python 环境运行

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