📦 sansan0 / TrendRadar

🛠️ 请选择适合你的部署方式

🅰️ 方案一：Docker 部署（推荐 🔥）

• 特点：最稳定、最简单，数据存储在 本地 SQLite，完全自主可控。

• 适用：有自己的服务器、NAS 或长期运行的电脑。

🅱️ 方案二：GitHub Actions 部署（已恢复 ✅）

• 特点：数据不再直接写入仓库（Git Commit），而是存储在 远程云存储。

• 推荐：配置一个远程云存储服务（Cloudflare R2、阿里云 OSS、腾讯云 COS 等）。

基础设施支持

感谢 GitHub 免费提供的基础设施，这是本项目得以一键 fork便捷运行的最大前提。

数据支持

本项目使用 newsnow 项目的 API 获取多平台数据，特别感谢作者提供的服务。

经联系，作者表示无需担心服务器压力，但这是基于他的善意和信任。请大家：

• 前往 newsnow 项目 点 star 支持
• Docker 部署时，请合理控制推送频率，勿竭泽而渔

推广助力

感谢以下平台和个人的推荐(按时间排列)

• 小众软件 - 开源软件推荐平台
• LinuxDo 社区 - 技术爱好者的聚集地
• 阮一峰周刊 - 技术圈有影响力的周刊

观众支持

感谢给予资金支持的朋友们，你们的慷慨已化身为键盘旁的零食饮料，陪伴着项目的每一次迭代。
> "一元点赞"已暂停，如仍想支持作者，可前往公众号文章底部点击"喜欢作者"。
> 一位可爱猫头像的朋友，不知你从哪个角落翻到了我的收款码，三连了 1.8，心意已收到，感谢厚爱

2025/12/17 - v4.0.1

• StorageManager 添加推送记录代理方法
• S3 客户端切换至 virtual-hosted style 以提升兼容性（支持腾讯云 COS 等更多服务）

2025/12/13 - v4.0.0

🎉 重大更新：全面重构存储和核心架构

• 多存储后端支持：引入全新的存储模块，支持本地 SQLite 和远程云存储（S3 兼容协议，推荐免费的 Cloudflare R2），适应 GitHub Actions、Docker 和本地环境。
• 数据库结构优化：重构 SQLite 数据库表结构，提升数据效率和查询能力。
• 核心代码模块化：将主程序逻辑拆分为 trendradar 包的多个模块，显著提升代码可维护性。
• 增强功能：实现日期格式标准化、数据保留策略、时区配置支持、时间显示优化，并修复远程存储数据持久化问题，确保数据合并的准确性。
• 清理和兼容：移除了大部分历史兼容代码，统一了数据存储和读取方式。

2025/12/03 - v3.5.0

🎉 核心功能增强

• 多账号推送支持

• 所有推送渠道（飞书、钉钉、企业微信、Telegram、ntfy、Bark、Slack）支持多账号配置

• 使用分号 ; 分隔多个账号，例如：FEISHU_WEBHOOK_URL=url1;url2

• 自动验证配对配置（如 Telegram 的 token 和 chat_id）数量一致性

• 推送内容顺序可配置

• 新增 reverse_content_order 配置项

• 支持自定义热点词汇统计与新增热点新闻的显示顺序

• 全局过滤关键词

• 新增 [GLOBAL_FILTER] 区域标记，支持全局过滤不想看到的内容

• 适用场景：过滤广告、营销、低质内容等

• 问题修复：解决 Docker 环境下 index.html 无法同步到宿主机的问题
• 双路径生成：当日汇总 HTML 同时生成到两个位置

• index.html（项目根目录）：供 GitHub Pages 访问

• output/index.html：通过 Docker Volume 挂载，宿主机可直接访问
• 兼容性：确保 Docker、GitHub Actions、本地运行环境均能正常访问网页版报告

• 新增独立的 MCP 服务镜像 wantcat/trendradar-mcp
• 支持 Docker 部署 AI 分析功能，通过 HTTP 接口（端口 3333）提供服务
• 双容器架构：新闻推送服务与 MCP 服务独立运行，可分别扩展和重启
• 详见 Docker 部署 - MCP 服务

• 新增内置 Web 服务器，支持通过浏览器访问生成的报告
• 通过 manage.py 命令控制启动/停止：docker exec -it trend-radar python manage.py start_webserver
• 访问地址：http://localhost:8080（端口可配置）
• 安全特性：静态文件服务、目录限制、本地访问
• 支持自动启动和手动控制两种模式

• 新增 报告配置 章节：report 相关参数详解
• 新增 推送时间窗口配置 章节：push_window 配置教程
• 新增 执行频率配置 章节：Cron 表达式说明和常用示例
• 新增 多账号推送配置 章节：多账号推送配置详解
• 优化各配置章节：统一添加"配置位置"说明
• 简化快速开始配置说明：三个核心文件一目了然
• 优化 Docker 部署 章节：新增镜像说明、推荐 git clone 部署、重组部署方式

• GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml（新增多账号推送支持，无需修改现有配置）
• 多账号推送：新功能，默认不启用，现有单账号配置不受影响

2025/11/26 - mcp-v1.0.3

MCP 模块更新:

• 新增日期解析工具 resolvedaterange,解决 AI 模型计算日期不一致的问题

• 支持自然语言日期表达式解析(本周、最近7天、上月等)

• 工具总数从 13 个增加到 14 个

2025/11/28 - v3.4.1

🔧 格式优化

• Bark 推送增强

• Bark 现支持 Markdown 渲染

• 启用原生 Markdown 格式：粗体、链接、列表、代码块等

• 移除纯文本转换，充分利用 Bark 原生渲染能力

• Slack 格式精准化

• 使用专用 mrkdwn 格式处理分批内容

• 提升字节大小估算准确性（避免消息超限）

• 优化链接格式：<url|text> 和加粗语法：*text*

• 性能提升

• 格式转换在分批过程中完成，避免二次处理

• 准确估算消息大小，减少发送失败率

• GitHub Fork 用户：更新 main.py，config.yaml

2025/11/25 - v3.4.0

🎉 新增 Slack 推送支持

• 团队协作推送渠道

• 支持 Slack Incoming Webhooks（全球流行的团队协作工具）

• 消息集中管理，适合团队共享热点资讯

• 支持 mrkdwn 格式（粗体、链接等）

• 多种部署方式

• GitHub Actions：配置 SLACK_WEBHOOK_URL Secret

• Docker：环境变量 SLACK_WEBHOOK_URL

• 本地运行：config/config.yaml 配置文件

📖 详细配置教程：快速开始 - Slack 推送

• 优化 setup-windows.bat 和 setup-windows-en.bat 一键安装 MCP 的体验

• GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml

2025/11/24 - v3.3.0

🎉 新增 Bark 推送支持

• iOS 专属推送渠道

• 支持 Bark 推送（基于 APNs，iOS 平台）

• 免费开源，简洁高效，无广告干扰

• 支持官方服务器和自建服务器两种方式

• 多种部署方式

• GitHub Actions：配置 BARK_URL Secret

• Docker：环境变量 BARK_URL

• 本地运行：config/config.yaml 配置文件

📖 详细配置教程：快速开始 - Bark 推送

🐛 Bug 修复

• 修复 config.yaml 中 ntfy_server_url 配置不生效的问题 (#345)

• GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml

2025/11/23 - v3.2.0

🎯 新增高级定制功能

• 关键词排序优先级配置

• 支持两种排序策略：热度优先 vs 配置顺序优先

• 满足不同使用场景：热点追踪 or 个性化关注

• 显示数量精准控制

• 全局配置：统一限制所有关键词显示数量

• 单独配置：使用 @数字 语法为特定关键词设置限制

• 有效控制推送长度，突出重点内容

📖 详细配置教程：关键词配置 - 高级配置

🔧 升级说明：

• GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml

2025/11/18 - mcp-v1.0.2

MCP 模块更新:

• 优化查询今日新闻却可能错误返回过去日期的情况

2025/11/22 - v3.1.1

• 修复数据异常导致的崩溃问题：解决部分用户在 GitHub Actions 环境中遇到的 'float' object has no attribute 'lower' 错误
• 新增双重防护机制：在数据获取阶段过滤无效标题（None、float、空字符串），同时在函数调用处添加类型检查
• 提升系统稳定性，确保在数据源返回异常格式时仍能正常运行

• 必须更新：main.py
• 建议使用小版本升级方式：复制替换上述文件

2025/11/20 - v3.1.0

• 新增个人微信推送支持：企业微信应用可推送到个人微信，无需安装企业微信 APP
• 支持两种消息格式：markdown（企业微信群机器人）和 text（个人微信应用）
• 新增 WEWORK_MSG_TYPE 环境变量配置，支持 GitHub Actions、Docker、docker compose 等多种部署方式
• text 模式自动清除 Markdown 语法，提供纯文本推送效果
• 详见快速开始中的「个人微信推送」配置说明

• 必须更新：main.py、config/config.yaml
• 可选更新：.github/workflows/crawler.yml（如使用 GitHub Actions 部署）
• 建议使用小版本升级方式：复制替换上述文件

2025/11/12 - v3.0.5

• 修复邮件发送 SSL/TLS 端口配置逻辑错误
• 优化邮箱服务商（QQ/163/126）默认使用 465 端口（SSL）
• 新增 Docker 环境变量支持：核心配置项（enable_crawler、report_mode、push_window 等）支持通过环境变量覆盖，解决 NAS 用户修改配置文件不生效的问题（详见 🐳 Docker 部署 章节）

2025/10/26 - mcp-v1.0.1

MCP 模块更新:

• 修复日期查询参数传递错误

• 统一所有工具的时间参数格式

2025/10/31 - v3.0.4

• 解决飞书因推送内容过长而产生的错误，实现了分批推送

2025/10/23 - v3.0.3

• 扩大 ntfy 错误信息显示范围

2025/10/21 - v3.0.2

• 修复 ntfy 推送编码问题

2025/10/20 - v3.0.0

重大更新 - AI 分析功能上线 🤖

• 核心功能：

• 新增基于 MCP (Model Context Protocol) 的 AI 分析服务器

• 支持13种智能分析工具：基础查询、智能检索、高级分析、系统管理

• 自然语言交互：通过对话方式查询和分析新闻数据

• 多客户端支持：Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor、Cline 等

• 分析能力：

• 话题趋势分析（热度追踪、生命周期、爆火检测、趋势预测）

• 数据洞察（平台对比、活跃度统计、关键词共现）

• 情感分析、相似新闻查找、智能摘要生成

• 历史相关新闻检索、多模式搜索

• 更新提示：

• 这是独立的 AI 分析功能，不影响现有的推送功能

• 可选择性使用，无需升级现有部署

2025/10/15 - v2.4.4

• 更新内容：

• 修复 ntfy 推送编码问题 + 1

• 修复推送时间窗口判断问题

• 更新提示：

• 建议【小版本升级】

2025/10/10 - v2.4.3

感谢 nidaye996 发现的体验问题

• 更新内容：

• 重构"静默推送模式"命名为"推送时间窗口控制"，提升功能理解度

• 明确推送时间窗口作为可选附加功能，可与三种推送模式搭配使用

• 改进注释和文档描述，使功能定位更加清晰

• 更新提示：

• 这个仅仅是重构，可以不用升级

2025/10/8 - v2.4.2

• 更新内容：

• 修复 ntfy 推送编码问题

• 修复配置文件缺失问题

• 优化 ntfy 推送效果

• 增加 github page 图片分段导出功能

• 更新提示：

• 建议使用【大版本更新】

2025/10/2 - v2.4.0

新增 ntfy 推送通知

• 核心功能：

• 支持 ntfy.sh 公共服务和自托管服务器

• 使用场景：

• 适合追求隐私的用户（支持自托管）

• 跨平台推送（iOS、Android、Desktop、Web）

• 无需注册账号（公共服务器）

• 开源免费（MIT 协议）

• 更新提示：

• 建议使用【大版本更新】

2025/09/26 - v2.3.2

• 修正了邮件通知配置检查被遗漏的问题（#88）

• 解决了即使正确配置邮件通知，系统仍提示"未配置任何webhook"的问题

2025/09/22 - v2.3.1

• 新增邮件推送功能，支持将热点新闻报告发送到邮箱
• 智能 SMTP 识别：自动识别 Gmail、QQ邮箱、Outlook、网易邮箱等 10+ 种邮箱服务商配置
• HTML 精美格式：邮件内容采用与网页版相同的 HTML 格式，排版精美，移动端适配
• 批量发送支持：支持多个收件人，用逗号分隔即可同时发送给多人
• 自定义 SMTP：可自定义 SMTP 服务器和端口
• 修复Docker构建网络连接问题

• 适用场景：适合需要邮件归档、团队分享、定时报告的用户
• 支持邮箱：Gmail、QQ邮箱、Outlook/Hotmail、163/126邮箱、新浪邮箱、搜狐邮箱等

• 此次更新的内容比较多，如果想升级，建议采用【大版本升级】

2025/09/17 - v2.2.0

• 新增一键保存新闻图片功能，让你轻松分享关注的热点

• 适用场景：当你按照教程开启了网页版功能后(GitHub Pages)
• 使用方法：用手机或电脑打开该网页链接，点击页面顶部的"保存为图片"按钮
• 实际效果：系统会自动将当前的新闻报告制作成一张精美图片，保存到你的手机相册或电脑桌面
• 分享便利：你可以直接把这张图片发给朋友、发到朋友圈，或分享到工作群，让别人也能看到你发现的重要资讯

2025/09/13 - v2.1.2

• 解决钉钉的推送容量限制导致的新闻推送失败问题(采用分批推送)

2025/09/04 - v2.1.1

• 修复docker在某些架构中无法正常运行的问题
• 正式发布官方 Docker 镜像 wantcat/trendradar，支持多架构
• 优化 Docker 部署流程，无需本地构建即可快速使用

2025/08/30 - v2.1.0

核心改进：

• 推送逻辑优化：从"每次执行都推送"改为"时间窗口内可控推送"
• 时间窗口控制：可设定推送时间范围，避免非工作时间打扰
• 推送频率可选：时间段内支持单次推送或多次推送

• 本功能默认关闭，需手动在 config.yaml 中开启推送时间窗口控制
• 升级需同时更新 main.py 和 config.yaml 两个文件

2025/08/27 - v2.0.4

• 本次版本不是功能修复，而是重要提醒
• 请务必妥善保管好 webhooks，不要公开，不要公开，不要公开
• 如果你以 fork 的方式将本项目部署在 GitHub 上，请将 webhooks 填入 GitHub Secret，而非 config.yaml
• 如果你已经暴露了 webhooks 或将其填入了 config.yaml，建议删除后重新生成

2025/08/06 - v2.0.3

• 优化 github page 的网页版效果，方便移动端使用

2025/07/28 - v2.0.2

• 重构代码
• 解决版本号容易被遗漏修改的问题

2025/07/27 - v2.0.1

修复问题:

• docker 的 shell 脚本的换行符为 CRLF 导致的执行异常问题
• frequency_words.txt 为空时，导致新闻发送也为空的逻辑问题

• 修复后，当你选择 frequency_words.txt 为空时，将推送所有新闻，但受限于消息推送大小限制，请做如下调整

• 方案一：关闭手机推送，只选择 Github Pages 布置(这是能获得最完整信息的方案，将把所有平台的热点按照你自定义的热搜算法进行重新排序)

• 方案二：减少推送平台，优先选择企业微信或Telegram，这两个推送我做了分批推送功能(因为分批推送影响推送体验，且只有这两个平台只给一点点推送容量，所以才不得已做了分批推送功能，但至少能保证获得的信息完整)

• 方案三：可与方案二结合，模式选择 current 或 incremental 可有效减少一次性推送的内容

2025/07/17 - v2.0.0

重大重构：

• 配置管理重构：所有配置现在通过 config/config.yaml 文件管理（main.py 我依旧没拆分，方便你们复制升级）
• 运行模式升级：支持三种模式 - daily（当日汇总）、current（当前榜单）、incremental（增量监控）
• Docker 支持：完整的 Docker 部署方案，支持容器化运行

• config/config.yaml - 主配置文件（应用设置、爬虫配置、通知配置、平台配置等）
• config/frequency_words.txt - 关键词配置（监控词汇设置）

2025/07/09 - v1.4.1

功能新增：增加增量推送(在 main.py 头部配置 FOCUSNEWONLY)，该开关只关心新话题而非持续热度，只在有新内容时才发通知。

修复问题: 某些情况下，由于新闻本身含有特殊符号导致的偶发性排版异常。

2025/06/23 - v1.3.0

企业微信 和 Telegram 的推送消息有长度限制，对此我采用将消息拆分推送的方式。开发文档详见企业微信 和 Telegram

2025/06/21 - v1.2.1

在本版本之前的旧版本，不仅 main.py 需要复制替换， crawler.yml 也需要你复制替换 https://github.com/sansan0/TrendRadar/blob/master/.github/workflows/crawler.yml

2025/06/19 - v1.2.0

感谢 claude research 整理的各平台 api ,让我快速完成各平台适配（虽然代码更多冗余了~

• 支持 telegram ，企业微信，钉钉推送渠道, 支持多渠道配置和同时推送

2025/06/18 - v1.1.0

200 star⭐ 了, 继续给大伙儿助兴~近期，在我的"怂恿"下，挺多人在我公众号点赞分享推荐助力了我，我都在后台看见了具体账号的鼓励数据，很多都成了天使轮老粉（我玩公众号才一个多月，虽然注册是七八年前的事了哈哈，属于上车早，发车晚），但因为你们没有留言或私信我，所以我也无法一一回应并感谢支持，在此一并谢谢！

• 重要的更新，加了权重，你现在看到的新闻都是最热点最有关注度的出现在最上面
• 更新文档使用，因为近期更新了很多功能，而且之前的使用文档我偷懒写的简单（见下面的 ⚙️ frequency_words.txt 配置完整教程）

2025/06/16 - v1.0.0

• 增加了一个项目新版本更新提示，默认打开，如要关掉，可以在 main.py 中把 "FEISHUSHOWVERSION_UPDATE": True 中的 True 改成 False 即可

2025/06/13+14

• 去掉了兼容代码，之前 fork 的同学，直接复制代码会在当天显示异常（第二天会恢复正常）
• feishu 和 html 底部增加一个新增新闻显示

2025/06/09

100 star⭐ 了，写个小功能给大伙儿助助兴 frequency_words.txt 文件增加了一个【必须词】功能，使用 + 号

• 必须词语法如下：

+唐僧
+猪八戒

• 过滤词的优先级更高：

+唐僧
!唐僧念经

2025/06/02

• 网页和飞书消息支持手机直接跳转详情新闻
• 优化显示效果 + 1

2025/05/26

• 飞书消息显示效果优化

优化前

优化后

两种部署模式：

• ✅ 可用：实时新闻抓取、关键词筛选、热点权重排序、当前榜单推送
• ❌ 不可用：新增新闻检测(🆕)、热度趋势追踪、增量模式、每日汇总累积、MCP AI分析

🚀 推荐：Docker 部署

如需长期稳定运行，建议使用 Docker 部署，数据存储在本地，无需签到，不过需要额外付费购买云服务器。

• 支持多账号配置：所有推送渠道（飞书、钉钉、企业微信、Telegram、ntfy、Bark、Slack）均支持配置多个账号
• 配置方式：使用英文分号 ; 分隔多个账号值
• 示例：FEISHU_WEBHOOK_URL 的 Secret 值填写 https://webhook1;https://webhook2
• 配对配置：Telegram 和 ntfy 需要保证配对参数数量一致（如 token 和 chat_id 都是 2 个）
• 数量限制：默认每个渠道最多 3 个账号，超出部分被截断

⚠️ 以 Cloudflare R2 为例的配置前置条件：

根据 Cloudflare 平台规则，开通 R2 需绑定支付方式。

• 目的：仅作身份验证（Verify Only），不产生扣费。
• 支付：支持双币信用卡或国区 PayPal。
• 用量：R2 的免费额度（10GB存储/月）足以覆盖本项目日常运行，无需担心付费。

必需配置（4 项）：

💡 更多存储配置选项：参见 存储配置详解

如何获取凭据（以 Cloudflare R2 为例）：

• 进入 R2 概览：

• 登录 Cloudflare Dashboard。

• 在左侧侧边栏找到并点击 R2对象存储。

• 创建存储桶：

• 点击概述

• 点击右上角的 创建存储桶 (Create bucket)。

• 输入名称（例如 trendradar-data），点击 创建存储桶。

• 创建 API 令牌：

• 回到 概述页面。

• 点击右下角 Account Details 找到并点击 Manage (Manage R2 API Tokens)。

• 同时你会看到 S3 API：https://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com(这就是 S3ENDPOINTURL)

• 点击 创建 Account APl 令牌 。

• ⚠️ 关键设置：

• 令牌名称：随意填写（如 github-action-write）。

• 权限：选择 管理员读和写 。

• 指定存储桶：为了安全，建议选择 仅适用于指定存储桶 并选中你的桶（如 trendradar-data）。

• 点击 创建 API 令牌，立即复制 显示的 Access Key ID 和 Secret Access Key（只显示一次！）。

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打，避免打错）

• Secret（值）：你的企业微信机器人 Webhook 地址

机器人设置步骤：

#### 手机端设置：

• 打开企业微信 App → 进入目标内部群聊

• 点击右上角"…"按钮 → 选择"消息推送"

• 点击"添加" → 名称输入"TrendRadar"

• 复制 Webhook 地址，点击保存，复制的内容配置到上方的 GitHub Secret 中

> 由于该方案是基于企业微信的插件机制，推送样式为纯文本（无 markdown 格式），但可以直接推送到个人微信，无需安装企业微信 App。

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的企业微信应用 Webhook 地址

• Name（名称）：WEWORK_MSG_TYPE（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：text

设置步骤：

• 完成上方的企业微信机器人 Webhook 设置

• 添加 WEWORK_MSG_TYPE Secret，值设为 text

• 按照下面图片操作，关联个人微信

• 配置好后，手机上的企业微信 App 可以删除

说明：

• 与企业微信机器人使用相同的 Webhook 地址

• 区别在于消息格式：text 为纯文本，markdown 为富文本（默认）

• 纯文本格式会自动去除所有 markdown 语法（粗体、链接等）

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：FEISHU_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的飞书机器人 Webhook 地址（该链接开头类似 https://www.feishu.cn/flow/api/trigger-webhook/）

有两个方案，方案一配置简单，方案二配置复杂(但是稳定推送)

其中方案一，由 ziventian发现并提供建议，在这里感谢他，默认是个人推送，也可以配置群组推送操作#97 ，

方案一：

> 对部分人存在额外操作，否则会报"系统错误"。需要手机端搜索下机器人，然后开启飞书机器人应用(该建议来自于网友，可参考)

• 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-command

• 点击"新建机器人指令"

• 点击"选择触发器"，往下滑动，点击"Webhook 触发"

• 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作

• "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成"

{
     "message_type": "text",
     "content": {
       "total_titles": "{{内容}}",
       "timestamp": "{{内容}}",
       "report_type": "{{内容}}",
       "text": "{{内容}}"
     }
   }

• 点击"选择操作" > "通过官方机器人发消息"

• 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"

• 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放

• 配置完成后，将第 4 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

方案二：

• 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-app

• 点击"新建机器人应用"

• 进入创建的应用后，点击"流程涉及" > "创建流程" > "选择触发器"

• 往下滑动，点击"Webhook 触发"

• 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作

• "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成"

{
     "message_type": "text",
     "content": {
       "total_titles": "{{内容}}",
       "timestamp": "{{内容}}",
       "report_type": "{{内容}}",
       "text": "{{内容}}"
     }
   }

• 点击"选择操作" > "发送飞书消息"，勾选 "群消息"，然后点击下面的输入框，点击"我管理的群组"（如果没有群组，你可以在飞书 app 上创建群组）

• 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"

• 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放

• 配置完成后，将第 5 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：DINGTALK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的钉钉机器人 Webhook 地址

机器人设置步骤：

• 创建机器人（仅 PC 端支持）：

• 打开钉钉 PC 客户端，进入目标群聊

• 点击群设置图标（⚙️）→ 往下翻找到"机器人"点开

• 选择"添加机器人" → "自定义"

• 配置机器人：

• 设置机器人名称

• 安全设置：

• 自定义关键词：设置 "热点"

• 完成设置：

• 勾选服务条款协议 → 点击"完成"

• 复制获得的 Webhook URL

• 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 DINGTALK_WEBHOOK_URL

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：TELEGRAM_BOT_TOKEN（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的 Telegram Bot Token

• Name（名称）：TELEGRAM_CHAT_ID（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的 Telegram Chat ID

机器人设置步骤：

• 创建机器人：

• 在 Telegram 中搜索 @BotFather（大小写注意，有蓝色徽章勾勾，有类似 37849827 monthly users，这个才是官方的，有一些仿官方的账号注意辨别）

• 发送 /newbot 命令创建新机器人

• 设置机器人名称（必须以"bot"结尾，很容易遇到重复名字，所以你要绞尽脑汁想不同的名字）

• 获取 Bot Token（格式如：123456789:AAHfiqksKZ8WmR2zSjiQ7_v4TMAKdiHm9T0）

• 获取 Chat ID：

• 先向你的机器人发送一条消息

• 访问：https://api.telegram.org/bot<你的Bot Token>/getUpdates

• 在返回的 JSON 中找到 "chat":{"id":数字} 中的数字

• 搜索 @userinfobot 并发送 /start

• 获取你的用户 ID 作为 Chat ID

• 配置到 GitHub：

• TELEGRAM_BOT_TOKEN：填入第 1 步获得的 Bot Token

• TELEGRAM_CHAT_ID：填入第 2 步获得的 Chat ID

• 注意事项：为防止邮件群发功能被滥用，当前的群发是所有收件人都能看到彼此的邮箱地址。

• 如果你没有过配置下面这种邮箱发送的经历，不建议尝试

> formats:
   >   sqlite: true
   >   txt: false
   >   html: true   # 必须启用，否则邮件推送会失败
   >

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：EMAIL_FROM（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：发件人邮箱地址

• Name（名称）：EMAIL_PASSWORD（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：邮箱密码或授权码

• Name（名称）：EMAIL_TO（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：收件人邮箱地址（多个收件人用英文逗号分隔，也可以和 EMAIL_FROM 一样，自己发送给自己）

• Name（名称）：EMAIL_SMTP_SERVER（可选配置，请复制粘贴此名称）

• Secret（值）：SMTP服务器地址（可留空，系统会自动识别）

• Name（名称）：EMAIL_SMTP_PORT（可选配置，请复制粘贴此名称）

• Secret（值）：SMTP端口（可留空，系统会自动识别）

支持的邮箱服务商（自动识别 SMTP 配置）：

| 邮箱服务商 | 域名 | SMTP 服务器 | 端口 | 加密方式 | |-----------|------|------------|------|---------| | Gmail | gmail.com | smtp.gmail.com | 587 | TLS | | QQ邮箱 | qq.com | smtp.qq.com | 465 | SSL | | Outlook | outlook.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Hotmail | hotmail.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | Live | live.com | smtp-mail.outlook.com | 587 | TLS | | 163邮箱 | 163.com | smtp.163.com | 465 | SSL | | 126邮箱 | 126.com | smtp.126.com | 465 | SSL | | 新浪邮箱 | sina.com | smtp.sina.com | 465 | SSL | | 搜狐邮箱 | sohu.com | smtp.sohu.com | 465 | SSL | | 天翼邮箱 | 189.cn | smtp.189.cn | 465 | SSL | | 阿里云邮箱 | aliyun.com | smtp.aliyun.com | 465 | TLS | | Yandex邮箱 | yandex.com | smtp.yandex.com | 465 | TLS |

> 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： > - 如果你使用其他邮箱测试成功，欢迎开 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 反馈，帮助改进项目 > > 特别感谢： > - 感谢 @DYZYD 贡献天翼邮箱（189.cn）配置并完成自发自收测试 (#291) > - 感谢 @longzhenren 贡献阿里云邮箱（aliyun.com）配置并完成测试 (#344) > - 感谢 @ACANX 贡献 Yandex 邮箱（yandex.com）配置并完成测试 (#663)

常见邮箱设置：

#### QQ邮箱：

• 登录 QQ邮箱网页版 → 设置 → 账户

• 开启 POP3/SMTP 服务

• 生成授权码（16位字母）

• EMAIL_PASSWORD 填写授权码，而非 QQ 密码

• 开启两步验证

• 生成应用专用密码

• EMAIL_PASSWORD 填写应用专用密码

• 登录网页版 → 设置 → POP3/SMTP/IMAP

• 开启 SMTP 服务

• 设置客户端授权码

• EMAIL_PASSWORD 填写授权码

高级配置： 如果自动识别失败，可手动配置 SMTP：

• EMAIL_SMTP_SERVER：如 smtp.gmail.com

• EMAIL_SMTP_PORT：如 587（TLS）或 465（SSL）

如果有多个收件人(注意是英文逗号分隔)：

• EMAIL_TO="user1@example.com,user2@example.com,user3@example.com"

两种使用方式：

### 方式一：免费使用（推荐新手） 🆓

特点：

• ✅ 无需注册账号，立即使用

• ✅ 每天 250 条消息（足够 90% 用户）

• ✅ Topic 名称即"密码"（需选择不易猜测的名称）

• ⚠️ 消息未加密，不适合敏感信息, 但适合我们这个项目的不敏感信息

• 下载 ntfy 应用：

• Android：Google Play / F-Droid

• iOS：App Store

• 桌面：访问 ntfy.sh

• 订阅主题（选择一个难猜的名称）：

建议格式：trendradar-{你的名字缩写}-{随机数字}
   
      不能使用中文
      
      ✅ 好例子：trendradar-zs-8492
      ❌ 坏例子：news、alerts（太容易被猜到）

• 配置 GitHub Secret（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：NTFY_TOPIC（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：填写你刚才订阅的主题名称

• Name（名称）：NTFY_SERVER_URL（可选配置，请复制粘贴此名称）

• Secret（值）：留空（默认使用 ntfy.sh）

• Name（名称）：NTFY_TOKEN（可选配置，请复制粘贴此名称）

• Secret（值）：留空

• 测试：

curl -d "测试消息" ntfy.sh/你的主题名称

---

### 方式二：自托管（完全隐私控制） 🔒

适合人群：有服务器、追求完全隐私、技术能力强

优势：

• ✅ 完全开源（Apache 2.0 + GPLv2）

• ✅ 数据完全自主控制

• ✅ 无任何限制

• ✅ 零费用

docker run -d \
     --name ntfy \
     -p 80:80 \
     -v /var/cache/ntfy:/var/cache/ntfy \
     binwiederhier/ntfy \
     serve --cache-file /var/cache/ntfy/cache.db

配置 TrendRadar：

NTFY_SERVER_URL: https://ntfy.yourdomain.com
   NTFY_TOPIC: trendradar-alerts  # 自托管可用简单名称
   NTFY_TOKEN: tk_your_token  # 可选：启用访问控制

在应用中订阅：

• 点击"Use another server"

• 输入你的服务器地址

• 输入主题名称

• （可选）输入登录凭据

常见问题：

---

推荐选择：

| 用户类型 | 推荐方案 | 理由 | |---------|---------|------| | 普通用户 | 方式一（免费） | 简单快速，够用 | | 技术用户 | 方式二（自托管） | 完全控制，无限制 | | 高频用户 | 方式三（付费） | 这个自己去官网看吧 |

相关链接：

• ntfy 官方文档

• 自托管教程

• GitHub 仓库

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：BARK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的 Bark 推送 URL

Bark 简介：

Bark 是一款 iOS 平台的免费开源推送工具，特点是简单、快速、无广告。

使用方式：

### 方式一：使用官方服务器（推荐新手） 🆓

• 下载 Bark App：

• iOS：App Store

• 获取推送 URL：

• 打开 Bark App

• 复制首页显示的推送 URL（格式如：https://api.day.app/your_device_key）

• 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 BARK_URL

适合人群：有服务器、追求完全隐私、技术能力强

Docker 一键部署：

docker run -d \
     --name bark-server \
     -p 8080:8080 \
     finab/bark-server

配置 TrendRadar：

BARK_URL: http://your-server-ip:8080/your_device_key

---

注意事项：

• ✅ Bark 使用 APNs 推送，单条消息最大 4KB

• ✅ 支持自动分批推送，无需担心消息过长

• ✅ 推送格式为纯文本（自动去除 Markdown 语法）

• ⚠️ 仅支持 iOS 平台

• Bark 官方网站

• Bark GitHub 仓库

• Bark Server 自建教程

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

• Name（名称）：SLACK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）

• Secret（值）：你的 Slack Incoming Webhook URL

Slack 简介：

Slack 是团队协作工具，Incoming Webhooks 可以将消息推送到 Slack 频道。

设置步骤：

### 步骤 1：创建 Slack App

• 访问 Slack API 页面：

• 打开 https://api.slack.com/apps?new_app=1

• 如果未登录，先登录你的 Slack 工作空间

• 选择创建方式：

• 点击 "From scratch"（从头开始创建）

• 填写 App 信息：

• App Name：填写应用名称（如 TrendRadar 或 热点新闻监控）

• Workspace：从下拉列表选择你的工作空间

• 点击 "Create App" 按钮

• 导航到 Incoming Webhooks：

• 在左侧菜单中找到并点击 "Incoming Webhooks"

• 启用功能：

• 找到 "Activate Incoming Webhooks" 开关

• 将开关从 OFF 切换到 ON

• 页面会自动刷新显示新的配置选项

• 添加新的 Webhook：

• 滚动到页面底部

• 点击 "Add New Webhook to Workspace" 按钮

• 选择目标频道：

• 系统会弹出授权页面

• 从下拉列表中选择要接收消息的频道（如 #热点新闻）

• ⚠️ 如果要选择私有频道，必须先加入该频道

• 授权应用：

• 点击 "Allow" 按钮完成授权

• 系统会自动跳转回配置页面

• 查看生成的 URL：

• 在 "Webhook URLs for Your Workspace" 区域

• 会看到刚刚生成的 Webhook URL

• 格式如：https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

• 复制 URL：

• 点击 URL 右侧的 "Copy" 按钮

• 或手动选中 URL 并复制

• 配置到 TrendRadar：

• GitHub Actions：将 URL 添加到 GitHub Secrets 中的 SLACK_WEBHOOK_URL

• 本地测试：将 URL 填入 config/config.yaml 的 slack_webhook_url 字段

• Docker 部署：将 URL 添加到 docker/.env 文件的 SLACK_WEBHOOK_URL 变量

注意事项：

• ✅ 支持 Markdown 格式（自动转换为 Slack mrkdwn）

• ✅ 支持自动分批推送（每批 4KB）

• ✅ 适合团队协作，消息集中管理

• ⚠️ Webhook URL 包含密钥，切勿公开

*[第 1/2 批次]*

   📊 *热点词汇统计*

   🔥 *[1/3] AI ChatGPT* : 2 条

     1. [百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 *[1]* - 09时15分 (1次)

     2. [今日头条] AI芯片概念股暴涨 *[3]* - [08时30分 ~ 10时45分] (3次)

相关链接：

• Slack Incoming Webhooks 官方文档

• Slack API 应用管理

配置位置： config/config.yaml 的 platforms 部分

本项目的资讯数据来源于 newsnow ，你可以点击网站，点击[更多]，查看是否有你想要的平台。

具体添加可访问 项目源代码，根据里面的文件名，在 config/config.yaml 文件中修改 platforms 配置：

platforms:
  - id: "toutiao"
    name: "今日头条"
  - id: "baidu"
    name: "百度热搜"
  - id: "wallstreetcn-hot"
    name: "华尔街见闻"
  # 添加更多平台...

💡 快捷方式：如果不会看源代码，可以复制他人整理好的 平台配置汇总

⚠️ 注意：平台不是越多越好，建议选择 10-15 个核心平台。过多平台会导致信息过载，反而降低使用体验。

配置位置： config/frequency_words.txt

1. 普通关键词 - 基础匹配

华为
OPPO
苹果

2. 必须词 +词汇 - 限定范围

华为
OPPO
+手机

3. 过滤词 !词汇 - 排除干扰

苹果
华为
!水果
!价格

4. 数量限制 @数字 - 控制显示数量（v3.2.0 新增）

特斯拉
马斯克
@5

配置优先级： @数字 > 全局配置 > 不限制

5. 全局过滤 [GLOBAL_FILTER] - 全局排除指定内容（v3.5.0 新增）

[GLOBAL_FILTER]
广告
推广
营销
震惊
标题党

[WORD_GROUPS]
科技
AI

华为
鸿蒙
!车

使用场景：

• 过滤低质内容：震惊、标题党、爆料等
• 过滤营销内容：广告、推广、赞助等
• 过滤特定主题：娱乐、八卦（根据需求）

区域说明：

• [GLOBAL_FILTER]：全局过滤区，包含的词在任何情况下都会被过滤
• [WORD_GROUPS]：词组区，保持现有语法（!、+、@）
• 如果不使用区域标记，默认全部作为词组处理（向后兼容）

[GLOBAL_FILTER]
广告

[WORD_GROUPS]
科技
AI

• ❌ "广告：最新科技产品发布" ← 包含全局过滤词"广告"，直接拒绝
• ✅ "科技公司发布AI新产品" ← 不包含全局过滤词，匹配"科技"词组
• ✅ "AI技术突破引发关注" ← 不包含全局过滤词，匹配"科技"词组中的"AI"

• 全局过滤词应谨慎使用，避免过度过滤导致遗漏有价值内容
• 建议全局过滤词控制在 5-15 个以内
• 对于特定词组的过滤，优先使用词组内过滤词（! 前缀）

🔗 词组功能 - 空行分隔的重要作用

核心规则： 用空行分隔不同的词组，每个词组独立统计

示例配置：

iPhone
华为
OPPO
+发布

A股
上证
深证
+涨跌
!预测

世界杯
欧洲杯
亚洲杯
+比赛

词组解释及匹配效果：

第1组 - 手机新品类：

• 关键词：iPhone、华为、OPPO
• 必须词：发布
• 效果：必须包含手机品牌名，同时包含"发布"

• ✅ "iPhone 15正式发布售价公布" ← 有"iPhone"+"发布"
• ✅ "华为Mate60系列发布会直播" ← 有"华为"+"发布"
• ✅ "OPPO Find X7发布时间确定" ← 有"OPPO"+"发布"
• ❌ "iPhone销量创新高" ← 有"iPhone"但缺少"发布"

• 关键词：A股、上证、深证
• 必须词：涨跌
• 过滤词：预测
• 效果：关注股市涨跌实况，排除预测类内容

• ✅ "A股今日大幅涨跌分析" ← 有"A股"+"涨跌"
• ✅ "上证指数涨跌幅创新高" ← 有"上证"+"涨跌"
• ❌ "专家预测A股涨跌趋势" ← 有"A股"+"涨跌"但包含"预测"

• 关键词：世界杯、欧洲杯、亚洲杯
• 必须词：比赛
• 效果：只关注比赛相关新闻

📝 配置技巧

1. 从宽到严

# 第一步：先用宽泛关键词测试
人工智能
AI
ChatGPT

# 第二步：发现误匹配后，加入必须词限定
人工智能
AI
ChatGPT
+技术

# 第三步：发现干扰内容后，加入过滤词
人工智能
AI
ChatGPT
+技术
!广告
!培训

2. 避免过度复杂

❌ 不推荐： 一个词组包含太多词汇

华为
OPPO
苹果
三星
vivo
一加
魅族
+手机
+发布
+销量
!假货
!维修
!二手

✅ 推荐： 拆分成多个精确的词组

华为
OPPO
+新品

苹果
三星
+发布

手机
销量
+市场

关键词排序优先级

配置位置： config/config.yaml

report:
  sort_by_position_first: false  # 排序优先级配置

• false：B(10条) → C(5条) → A(3条)
• true：A(3条) → B(10条) → C(5条)

全局显示数量限制

report:
  max_news_per_keyword: 10  # 每个关键词最多显示10条（0=不限制）

Docker 环境变量：

SORT_BY_POSITION_FIRST=true
MAX_NEWS_PER_KEYWORD=10

综合示例：

# config.yaml
report:
  sort_by_position_first: true   # 按配置顺序优先
  max_news_per_keyword: 10       # 全局默认每个关键词最多10条

# frequency_words.txt
特斯拉
马斯克
@20              # 重点关注，显示20条（覆盖全局配置）

华为            # 使用全局配置，显示10条

比亚迪
@5               # 限制5条

最终效果： 按配置顺序显示 特斯拉(20条) → 华为(10条) → 比亚迪(5条)

配置位置： config/config.yaml 的 report.mode

report:
  mode: "daily"  # 可选: "daily" | "incremental" | "current"

Docker 环境变量： REPORT_MODE=incremental

详细对比表格

实际推送效果举例

假设你监控"苹果"关键词，每小时执行一次：

• daily：累积展示当天所有新闻（A、B、C 都保留）
• current：展示当前榜单的新闻（排名变化，新闻D上榜，新闻A掉榜）
• incremental：只推送新出现的新闻（避免重复干扰）

常见问题

💡 遇到这个问题？ 👉 "每个小时执行一次，第一次执行完输出的新闻，在下一个小时执行时还会出现"
- 原因：你可能选择了 daily（当日汇总）或 current（当前榜单）模式
- 解决：改用 incremental（增量监控）模式，只推送新增内容

⚠️ 增量模式重要提示

选择了 incremental（增量监控）模式的用户请注意：
> 📌 增量模式只在有新增匹配新闻时才会推送
> 如果长时间没有收到推送，可能是因为：
1. 当前时段没有符合你关键词的新热点出现
2. 关键词配置过于严格或过于宽泛
3. 监控平台数量较少
> 解决方案：
- 方案1：👉 优化关键词配置 - 调整关键词的精准度，增加或修改监控词汇
- 方案2：切换推送模式 - 改用 current 或 daily 模式，可以定时接收推送
- 方案3：👉 增加监控平台 - 添加更多新闻平台，扩大信息来源

配置位置： config/config.yaml 的 weight 部分

weight:
  rank_weight: 0.6       # 排名权重
  frequency_weight: 0.3  # 频次权重
  hotness_weight: 0.1    # 热度权重

当前默认的配置是平衡性配置

两个核心场景

追实时热点型：

weight:
  rank_weight: 0.8    # 主要看排名
  frequency_weight: 0.1  # 不太在乎持续性
  hotness_weight: 0.1

追深度话题型：

weight:
  rank_weight: 0.4    # 适度看排名
  frequency_weight: 0.5  # 重视当天内的持续热度
  hotness_weight: 0.1

调整的方法

• 三个数字加起来必须等于 1.0
• 哪个重要就调大哪个：在乎排名就调大 rankweight，在乎持续性就调大 frequencyweight
• 建议每次只调 0.1-0.2，观察效果

推送示例

📊 热点词汇统计

🔥 [1/3] AI ChatGPT : 2 条

• [百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 [1] - 09时15分 (1次)

• [今日头条] AI芯片概念股暴涨 [3] - [08时30分 ~ 10时45分] (3次)

📈 [2/3] 比亚迪 特斯拉 : 2 条

• [微博] 🆕 比亚迪月销量破纪录 [2] - 10时20分 (1次)

• [抖音] 特斯拉降价促销 [4] - [07时45分 ~ 09时15分] (2次)

📌 [3/3] A股 股市 : 1 条

• [华尔街见闻] A股午盘点评分析 [5] - [11时30分 ~ 12时00分] (2次)

百度热搜 (1 条):

• ChatGPT-5正式发布 [1]

• 比亚迪月销量破纪录 [2]

消息格式说明

镜像说明：

TrendRadar 提供两个独立的 Docker 镜像，可根据需求选择部署：

💡 建议：
- 只需要推送功能：仅部署 wantcat/trendradar 镜像
- 需要 AI 分析功能：同时部署两个镜像

方式一：使用 docker compose（推荐）

• 创建项目目录和配置:

# 克隆项目到本地
   git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
   cd TrendRadar

方式 1-B：使用 wget 下载配置文件

# 创建目录结构
   mkdir -p trendradar/{config,docker}
   cd trendradar

   # 下载配置文件模板
   wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml -P config/
   wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt -P config/

   # 下载 docker compose 配置
   wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/.env  -P docker/
   wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/docker-compose.yml  -P docker/

> 💡 说明：Docker 部署需要的关键目录结构如下：

当前目录/
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── frequency_words.txt
└── docker/
    ├── .env
    └── docker-compose.yml

• 配置文件说明:

• config/config.yaml - 应用主配置（报告模式、推送设置等）

• config/frequency_words.txt - 关键词配置（设置你关心的热点词汇）

• .env - 环境变量配置（webhook URLs 和定时任务）

如果你在 NAS 或其他 Docker 环境中遇到修改 config.yaml 后配置不生效的问题，可以通过环境变量直接覆盖配置：

| 环境变量 | 对应配置 | 示例值 | 说明 | |---------|---------|-------|------| | ENABLE_CRAWLER | crawler.enable_crawler | true / false | 是否启用爬虫 | | ENABLE_NOTIFICATION | notification.enable_notification | true / false | 是否启用通知 | | REPORT_MODE | report.mode | daily / incremental / current| 报告模式 | | MAX_ACCOUNTS_PER_CHANNEL | notification.max_accounts_per_channel | 3 | 每个渠道最大账号数 | | PUSH_WINDOW_ENABLED | notification.push_window.enabled | true / false | 推送时间窗口开关 | | PUSH_WINDOW_START | notification.push_window.time_range.start | 08:00 | 推送开始时间 | | PUSH_WINDOW_END | notification.push_window.time_range.end | 22:00 | 推送结束时间 | | ENABLE_WEBSERVER | - | true / false | 是否自动启动 Web 服务器 | | WEBSERVER_PORT | - | 8080 | Web 服务器端口（默认 8080） | | FEISHU_WEBHOOK_URL | notification.webhooks.feishu_url | https://... | 飞书 Webhook（支持多账号，用 ; 分隔） |

配置优先级：环境变量 > config.yaml

使用方法：

• 修改 .env 文件，取消注释并填写需要的配置

• 或在 NAS/群晖 Docker 管理界面的"环境变量"中直接添加

• 重启容器后生效：docker compose up -d

• 启动服务:

# 拉取最新镜像
   docker compose pull

   # 启动所有服务（trend-radar + trend-radar-mcp）
   docker compose up -d

选项 B：仅启动新闻推送服务

# 只启动 trend-radar（定时抓取和推送）
   docker compose pull trend-radar
   docker compose up -d trend-radar

选项 C：仅启动 MCP AI 分析服务

# 只启动 trend-radar-mcp（提供 AI 分析接口）
   docker compose pull trend-radar-mcp
   docker compose up -d trend-radar-mcp

> 💡 提示： > - 大多数用户只需启动 trend-radar 即可实现新闻推送功能 > - 只有需要使用 Claude/ChatGPT 进行 AI 对话分析时，才需启动 trend-radar-mcp > - 两个服务相互独立，可根据需求灵活组合

• 查看运行状态:

# 查看新闻推送服务日志
   docker logs -f trend-radar

   # 查看 MCP AI 分析服务日志
   docker logs -f trend-radar-mcp

   # 查看所有容器状态
   docker ps | grep trend-radar

   # 停止特定服务
   docker compose stop trend-radar      # 停止推送服务
   docker compose stop trend-radar-mcp  # 停止 MCP 服务

方式二：本地构建（开发者选项）

如果需要自定义修改代码或构建自己的镜像：

# 克隆项目
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar

# 修改配置文件
vim config/config.yaml
vim config/frequency_words.txt

# 使用构建版本的 docker compose
cd docker
cp docker-compose-build.yml docker-compose.yml

构建并启动服务：

# 选项 A：构建并启动所有服务
docker compose build
docker compose up -d

# 选项 B：仅构建并启动新闻推送服务
docker compose build trend-radar
docker compose up -d trend-radar

# 选项 C：仅构建并启动 MCP AI 分析服务
docker compose build trend-radar-mcp
docker compose up -d trend-radar-mcp

💡 架构参数说明：
- 默认构建 amd64 架构镜像（适用于大多数 x86_64 服务器）
- 如需构建 arm64 架构（Apple Silicon、树莓派等），设置环境变量：

>   export DOCKER_ARCH=arm64
>   docker compose build
>

镜像更新

# 方式一：手动更新（爬虫 + MCP 镜像）
docker pull wantcat/trendradar:latest
docker pull wantcat/trendradar-mcp:latest
docker compose down
docker compose up -d

# 方式二：使用 docker compose 更新
docker compose pull
docker compose up -d

可用镜像：

服务管理命令

# 查看运行状态
docker exec -it trend-radar python manage.py status

# 手动执行一次爬虫
docker exec -it trend-radar python manage.py run

# 查看实时日志
docker exec -it trend-radar python manage.py logs

# 显示当前配置
docker exec -it trend-radar python manage.py config

# 显示输出文件
docker exec -it trend-radar python manage.py files

# Web 服务器管理（用于浏览器访问生成的报告）
docker exec -it trend-radar python manage.py start_webserver   # 启动 Web 服务器
docker exec -it trend-radar python manage.py stop_webserver    # 停止 Web 服务器
docker exec -it trend-radar python manage.py webserver_status  # 查看 Web 服务器状态

# 查看帮助信息
docker exec -it trend-radar python manage.py help

# 重启容器
docker restart trend-radar

# 停止容器
docker stop trend-radar

# 删除容器（保留数据）
docker rm trend-radar

💡 Web 服务器说明：
- 启动后可通过浏览器访问 http://localhost:8080 查看最新报告
- 通过目录导航访问历史报告（如：http://localhost:8080/2025-xx-xx/）
- 端口可在 .env 文件中配置 WEBSERVER_PORT 参数
- 自动启动：在 .env 中设置 ENABLE_WEBSERVER=true
- 安全提示：仅提供静态文件访问，限制在 output 目录，只绑定本地访问

数据持久化

生成的报告和数据默认保存在 ./output 目录下，即使容器重启或删除，数据也会保留。

📊 网页版报告访问路径：

TrendRadar 生成的当日汇总 HTML 报告会同时保存到两个位置：

# 方式 1：通过 Web 服务器访问（推荐，Docker 环境）
# 1. 启动 Web 服务器
docker exec -it trend-radar python manage.py start_webserver
# 2. 在浏览器访问
http://localhost:8080                           # 访问最新报告（默认 index.html）
http://localhost:8080/2025-xx-xx/               # 访问指定日期的报告
http://localhost:8080/2025-xx-xx/html/          # 浏览该日期下的所有 HTML 文件

# 方式 2：直接打开文件（本地环境）
open ./output/index.html             # macOS
start ./output/index.html            # Windows
xdg-open ./output/index.html         # Linux

# 方式 3：访问历史归档
open ./output/2025-xx-xx/html/当日汇总.html

为什么有两个 index.html？

• output/index.html：Docker Volume 挂载到宿主机，本地可直接打开
• index.html：GitHub Actions 推送到仓库，GitHub Pages 自动部署

💡 提示：两个文件内容完全相同，选择任意一个访问即可。

故障排查

# 检查容器状态
docker inspect trend-radar

# 查看容器日志
docker logs --tail 100 trend-radar

# 进入容器调试
docker exec -it trend-radar /bin/bash

# 验证配置文件
docker exec -it trend-radar ls -la /app/config/

MCP 服务部署（AI 分析功能）

如果需要使用 AI 分析功能，可以部署独立的 MCP 服务容器。

架构说明：

flowchart TB
    subgraph trend-radar["trend-radar"]
        A1[定时抓取新闻]
        A2[推送通知]
    end
    
    subgraph trend-radar-mcp["trend-radar-mcp"]
        B1[127.0.0.1:3333]
        B2[AI 分析接口]
    end
    
    subgraph shared["共享卷"]
        C1["config/ (ro)"]
        C2["output/ (ro)"]
    end
    
    trend-radar --> shared
    trend-radar-mcp --> shared

快速启动：

如果已按照 方式一：使用 docker compose 完成部署，只需启动 MCP 服务：

cd TrendRadar/docker
docker compose up -d trend-radar-mcp

# 查看运行状态
docker ps | grep trend-radar-mcp

单独启动 MCP 服务（不使用 docker compose）：

# Linux/Mac
docker run -d --name trend-radar-mcp \
  -p 127.0.0.1:3333:3333 \
  -v $(pwd)/config:/app/config:ro \
  -v $(pwd)/output:/app/output:ro \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  wantcat/trendradar-mcp:latest

# Windows PowerShell
docker run -d --name trend-radar-mcp `
  -p 127.0.0.1:3333:3333 `
  -v ${PWD}/config:/app/config:ro `
  -v ${PWD}/output:/app/output:ro `
  -e TZ=Asia/Shanghai `
  wantcat/trendradar-mcp:latest

⚠️ 注意：单独运行时，确保当前目录下有 config/ 和 output/ 文件夹，且包含配置文件和新闻数据。

验证服务：

# 检查 MCP 服务健康状态
curl http://127.0.0.1:3333/mcp

# 查看 MCP 服务日志
docker logs -f trend-radar-mcp

在 AI 客户端中配置：

MCP 服务启动后，根据不同客户端进行配置：

Cherry Studio（推荐，GUI 配置）：

• 设置 → MCP 服务器 → 添加
• 类型：streamableHttp
• URL：http://127.0.0.1:3333/mcp

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "url": "http://127.0.0.1:3333/mcp",
      "type": "streamableHttp"
    }
  }
}

💡 提示：MCP 服务仅监听本地端口（127.0.0.1），确保安全性。如需远程访问，请自行配置反向代理和认证。

配置位置： config/config.yaml 的 report 部分

report:
  mode: "daily"                    # 推送模式
  rank_threshold: 5                # 排名高亮阈值
  sort_by_position_first: false    # 排序优先级
  max_news_per_keyword: 0          # 每个关键词最大显示数量
  reverse_content_order: false     # 内容顺序配置

配置项详解

内容顺序配置（v3.5.0 新增）

控制推送消息和 HTML 报告中两部分内容的显示顺序：

• false（默认）：适合关注关键词匹配结果的用户，先看分类统计
• true：适合关注最新动态的用户，优先查看新增热点

REVERSE_CONTENT_ORDER=true

排序优先级配置

示例场景： 配置顺序 A、B、C，热点数 A(3条)、B(10条)、C(5条)

SORT_BY_POSITION_FIRST=true
MAX_NEWS_PER_KEYWORD=10

配置位置： config/config.yaml 的 notification.push_window 部分

notification:
  push_window:
    enabled: false                    # 是否启用
    time_range:
      start: "20:00"                  # 开始时间（北京时间）
      end: "22:00"                    # 结束时间（北京时间）
    once_per_day: true                # 每天只推送一次

配置项详解

使用场景

重要提示

⚠️ GitHub Actions 用户注意：
- GitHub Actions 执行时间不稳定，可能有 ±15 分钟的偏差
- 时间范围建议至少留足 2 小时
- 如果想要精准的定时推送，建议使用 Docker 部署在个人服务器上

Docker 环境变量

PUSH_WINDOW_ENABLED=true
PUSH_WINDOW_START=09:00
PUSH_WINDOW_END=18:00
PUSH_WINDOW_ONCE_PER_DAY=false

完整配置示例

场景：每天晚上 8-10 点只推送一次汇总

notification:
  push_window:
    enabled: true
    time_range:
      start: "20:00"
      end: "22:00"
    once_per_day: true

场景：工作时间内每小时推送

notification:
  push_window:
    enabled: true
    time_range:
      start: "09:00"
      end: "18:00"
    once_per_day: false

配置位置： .github/workflows/crawler.yml 的 schedule 部分

on:
  schedule:
    - cron: "0 * * * *"  # 每小时运行一次

什么是 Cron 表达式？

Cron 是一种定时任务格式，由 5 个部分组成：分 时 日 月 周

┌───────────── 分钟 (0-59)
│ ┌───────────── 小时 (0-23)
│ │ ┌───────────── 日期 (1-31)
│ │ │ ┌───────────── 月份 (1-12)
│ │ │ │ ┌───────────── 星期 (0-6，0=周日)
│ │ │ │ │
* * * * *

常用配置示例

重要提示

⚠️ 时区注意：GitHub Actions 使用 UTC 时间，北京时间需要 减 8 小时
- 想要北京时间 8:00 运行 → 设置 UTC 0:00
- 想要北京时间 20:00 运行 → 设置 UTC 12:00

⚠️ 频率限制：GitHub 对每个账号的 Actions 运行次数有限额
- 建议：不要设置比 30 分钟更短的间隔
- 原因：过于频繁可能被判定为滥用，面临封号风险
- 实际情况：GitHub Actions 执行时间本身就有偏差，设置太精确意义不大

修改方法

• 打开你 fork 的仓库
• 找到 .github/workflows/crawler.yml 文件
• 点击编辑（铅笔图标）
• 修改 cron: "0 * * * *" 中的表达式
• 点击 "Commit changes" 保存

### ⚠️ 安全警告
GitHub Fork 用户请勿在 config.yaml 中配置推送信息！
> - 风险说明：config.yaml 会被提交到公开的 Git 仓库，配置推送信息（Webhook URL、Token 等）会泄露敏感数据
- 推荐方式：
- GitHub Actions 用户 → 使用 GitHub Secrets 环境变量
- Docker 用户 → 使用 .env 文件配置（.env 已在 .gitignore 中，不会被提交）
- 本地开发用户：可以在 config.yaml 中配置（确保不会 push 到公开仓库）

支持的渠道

推荐配置方式 1：GitHub Actions 环境变量

配置位置：GitHub Repo → Settings → Secrets and variables → Actions → Repository secrets

基础配置示例：

# 多账号数量限制
MAX_ACCOUNTS_PER_CHANNEL=3

# 飞书多账号（3个群组）
FEISHU_WEBHOOK_URL=https://hook1.feishu.cn/xxx;https://hook2.feishu.cn/yyy;https://hook3.feishu.cn/zzz

# 钉钉多账号（2个群组）
DINGTALK_WEBHOOK_URL=https://oapi.dingtalk.com/xxx;https://oapi.dingtalk.com/yyy

# 企业微信多账号（2个群组）
WEWORK_WEBHOOK_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx;https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=yyy

# Bark多账号（2个设备）
BARK_URL=https://api.day.app/key1;https://api.day.app/key2

# Slack多账号（2个频道）
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/xxx;https://hooks.slack.com/yyy

配对配置示例（Telegram 和 ntfy）：

# ✅ 正确配置：2个token对应2个chat_id
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:AAA-BBB;789012:CCC-DDD
TELEGRAM_CHAT_ID=-100111;-100222

# ❌ 错误配置：数量不一致，将跳过推送
TELEGRAM_BOT_TOKEN=token1;token2;token3
TELEGRAM_CHAT_ID=id1;id2

# ✅ 正确配置：3个topic，只有第2个需要token
NTFY_TOPIC=topic1;topic2;topic3
NTFY_TOKEN=;token_for_topic2;

# ✅ 正确配置：2个topic都需要token
NTFY_TOPIC=topic1;topic2
NTFY_TOKEN=token1;token2

# ❌ 错误配置：topic和token数量不匹配
NTFY_TOPIC=topic1;topic2
NTFY_TOKEN=token1;token2;token3

推荐配置方式 2：Docker 环境变量（.env）

配置位置：项目根目录 docker/.env 文件

基础配置示例：

# 多账号数量限制
MAX_ACCOUNTS_PER_CHANNEL=3

# 飞书多账号（3个群组）
FEISHU_WEBHOOK_URL=https://hook1.feishu.cn/xxx;https://hook2.feishu.cn/yyy;https://hook3.feishu.cn/zzz

# 钉钉多账号（2个群组）
DINGTALK_WEBHOOK_URL=https://oapi.dingtalk.com/xxx;https://oapi.dingtalk.com/yyy

# 企业微信多账号（2个群组）
WEWORK_WEBHOOK_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx;https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=yyy

# Bark多账号（2个设备）
BARK_URL=https://api.day.app/key1;https://api.day.app/key2

# Slack多账号（2个频道）
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/xxx;https://hooks.slack.com/yyy

配对配置示例（Telegram 和 ntfy）：

# ✅ 正确配置：2个token对应2个chat_id
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:AAA-BBB;789012:CCC-DDD
TELEGRAM_CHAT_ID=-100111;-100222

# ❌ 错误配置：数量不一致，将跳过推送
TELEGRAM_BOT_TOKEN=token1;token2;token3
TELEGRAM_CHAT_ID=id1;id2

# ✅ 正确配置：3个topic，只有第2个需要token
NTFY_TOPIC=topic1;topic2;topic3
NTFY_TOKEN=;token_for_topic2;

# ✅ 正确配置：2个topic都需要token
NTFY_TOPIC=topic1;topic2
NTFY_TOKEN=token1;token2

# ❌ 错误配置：topic和token数量不匹配
NTFY_TOPIC=topic1;topic2
NTFY_TOKEN=token1;token2;token3

推送行为说明

• 独立推送：每个账号独立发送，一个失败不影响其他账号
• 部分成功判定：只要有一个账号发送成功，整体视为成功
• 日志区分：多账号时日志会显示"账号1"、"账号2"等标签
• 批次间隔：多账号会增加总发送时间（每个账号独立计算批次间隔）

常见问题

notification:
  enable_notification: true
  max_accounts_per_channel: 3

  webhooks:
    feishu_url: "https://hook1.feishu.cn/xxx;https://hook2.feishu.cn/yyy"
    telegram_bot_token: "token1;token2"
    telegram_chat_id: "id1;id2"

存储后端选择

配置位置：config/config.yaml 的 storage 部分

v4.0.0 版本重构了存储架构，支持多种存储后端：

storage:
  backend: auto  # 存储后端：auto（自动选择）/ local（本地SQLite）/ remote（远程云存储）

  formats:
    sqlite: true   # 是否启用SQLite存储
    txt: true      # 是否生成TXT快照
    html: true     # 是否生成HTML报告

  local:
    data_dir: "output"    # 本地存储目录
    retention_days: 0     # 本地数据保留天数，0表示永久保留

  remote:
    endpoint_url: ""      # S3 API 端点
    bucket_name: ""       # 存储桶名称
    access_key_id: ""     # 访问密钥ID
    secret_access_key: "" # 访问密钥
    region: ""            # 区域（可选）
    retention_days: 0     # 远程数据保留天数，0表示永久保留

  pull:
    enabled: false        # 是否启用启动时从远程拉取数据
    days: 7               # 拉取最近N天的数据

后端选择策略

远程云存储配置

环境变量（推荐方式）：

# GitHub Actions / Docker 环境变量
STORAGE_BACKEND=remote  # 或 auto

# 本地/远程数据保留天数（0 表示永久保留）
LOCAL_RETENTION_DAYS=0
REMOTE_RETENTION_DAYS=0

# S3 兼容存储配置（以 Cloudflare R2 为例）
S3_BUCKET_NAME=your-bucket-name
S3_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id
S3_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-access-key
S3_ENDPOINT_URL=https://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com
S3_REGION=auto

# 数据拉取配置（可选，从远程同步到本地）
PULL_ENABLED=false
PULL_DAYS=7

获取凭据：参见 快速开始 - 远程存储配置

数据清理策略

自动清理：每次运行结束时检查并删除超过保留天数的数据。

storage:
  local:
    retention_days: 30  # 本地保留最近30天数据
  remote:
    retention_days: 30  # 远程保留最近30天数据

清理逻辑：

• 本地存储：删除过期日期的文件夹（如 output/2025-11-10/）
• 远程存储：批量删除过期的云端对象（如 news/2025-11-10.db）

时区配置（v4.0.0 新增）

全球时区支持：解决非中国用户推送时间窗口问题。

app:
  timezone: "Asia/Shanghai"  # 默认中国时区
  # 其他示例：
  # timezone: "America/Los_Angeles"  # 美西时间
  # timezone: "Europe/London"        # 英国时间

支持所有 IANA 时区名称：时区列表

不兼容变更

⚠️ v4.0.0 不兼容 v3.x 数据：

• 数据库结构完全重构，无法读取旧数据
• 文件路径格式变更（ISO 格式）

• 从 v4.0.0 开始重新收集数据
• 旧数据如需保留，请手动重命名目录格式（不推荐）

💡 提示：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。

配置文件方式

编辑 Claude Desktop 的 MCP 配置文件：

Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Mac： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

配置内容：

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/TrendRadar",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_server.server"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

方式一：HTTP 模式

• 启动 HTTP 服务：

# Windows
   start-http.bat
   
   # Mac/Linux
   ./start-http.sh

• 配置 Cursor：

{
     "mcpServers": {
       "trendradar": {
         "url": "http://localhost:3333/mcp",
         "description": "TrendRadar 新闻热点聚合分析"
       }
     }
   }

全局配置： 在用户目录创建 ~/.cursor/mcp.json（同样内容）

• 使用步骤：

• 保存配置文件后重启 Cursor

• 在聊天界面的 "Available Tools" 中查看已连接的工具

• 开始使用：搜索今天的"AI"相关新闻

方式二：STDIO 模式（推荐）

创建 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "trendradar": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/TrendRadar",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_server.server"
      ]
    }
  }
}

Cline 配置

在 Cline 的 MCP 设置中添加：

HTTP 模式：

{
  "trendradar": {
    "url": "http://localhost:3333/mcp",
    "type": "streamableHttp",
    "autoApprove": [],
    "disabled": false
  }
}

STDIO 模式（推荐）：

{
  "trendradar": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/TrendRadar",
      "run",
      "python",
      "-m",
      "mcp_server.server"
    ],
    "type": "stdio",
    "disabled": false
  }
}

Continue 配置

编辑 ~/.continue/config.json：

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "type": "stdio",
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/path/to/TrendRadar",
            "run",
            "python",
            "-m",
            "mcp_server.server"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

使用示例：

分析最近7天"特斯拉"的热度变化趋势
生成今天的热点摘要报告
搜索"比特币"相关新闻并分析情感倾向

HTTP 模式配置

# 1. 启动 HTTP 服务
# Windows: start-http.bat
# Mac/Linux: ./start-http.sh

# 2. 添加 MCP 服务器
claude mcp add --transport http trendradar http://localhost:3333/mcp

# 3. 验证连接（确保服务已启动）
claude mcp list

使用示例

# 查询新闻
claude "搜索今天知乎的热点新闻，前10条"

# 趋势分析
claude "分析'人工智能'这个话题最近一周的热度趋势"

# 数据对比
claude "对比知乎和微博平台对'比特币'的关注度"

MCP Inspector 是官方调试工具，用于测试 MCP 连接：

使用步骤

• 启动 TrendRadar HTTP 服务：

# Windows
   start-http.bat
   
   # Mac/Linux
   ./start-http.sh

• 启动 MCP Inspector：

npx @modelcontextprotocol/inspector

• 在浏览器中连接：

• 访问：http://localhost:3333/mcp

• 测试 "Ping Server" 功能验证连接

• 检查 "List Tools" 是否返回 13 个工具：

• 基础查询：getlatestnews, getnewsbydate, gettrending_topics

• 智能检索：searchnews, searchrelatednewshistory

• 高级分析：analyzetopictrend, analyzedatainsights, analyzesentiment, findsimilarnews, generatesummary_report

• 系统管理：getcurrentconfig, getsystemstatus, trigger_crawl

任何支持 Model Context Protocol 的客户端都可以连接 TrendRadar：

HTTP 模式

服务地址：http://localhost:3333/mcp

基本配置模板：

{
  "name": "trendradar",
  "url": "http://localhost:3333/mcp",
  "type": "http",
  "description": "新闻热点聚合分析"
}

STDIO 模式（推荐）

基本配置模板：

{
  "name": "trendradar",
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "/path/to/TrendRadar",
    "run",
    "python",
    "-m",
    "mcp_server.server"
  ],
  "type": "stdio"
}

注意事项：

• 替换 /path/to/TrendRadar 为实际项目路径
• Windows 路径使用反斜杠转义：C:\\Users\\...
• 确保已完成项目依赖安装（运行过 setup 脚本）

检查步骤：

• 确认端口 3333 未被占用：

# Windows
   netstat -ano | findstr :3333
   
   # Mac/Linux
   lsof -i :3333

• 检查项目依赖是否安装：

# 重新运行安装脚本
   # Windows: setup-windows.bat 或者 setup-windows-en.bat
   # Mac/Linux: ./setup-mac.sh

• 查看详细错误日志：

uv run python -m mcp_server.server --transport http --port 3333

• 尝试自定义端口:

uv run python -m mcp_server.server --transport http --port 33333

解决方案：

• STDIO 模式：

• 确认 UV 路径正确（运行 which uv 或 where uv）

• 确认项目路径正确且无中文字符

• 查看客户端错误日志

• HTTP 模式：

• 确认服务已启动（访问 http://localhost:3333/mcp）

• 检查防火墙设置

• 尝试使用 127.0.0.1 替代 localhost

• 通用检查：

• 重启客户端应用

• 查看 MCP 服务日志

• 使用 MCP Inspector 测试连接

可能原因：

• 数据不存在：

• 确认已运行过爬虫（有 output 目录数据）

• 检查查询日期范围是否有数据

• 查看 output 目录的可用日期

• 参数错误：

• 检查日期格式：YYYY-MM-DD

• 确认平台 ID 正确：zhihu, weibo 等

• 查看工具文档中的参数说明

• 配置问题：

• 确认 config/config.yaml 存在

• 确认 config/frequency_words.txt 存在

• 检查配置文件格式是否正确