Google Trends

Google Trends MCP Server — gtrends-mcp-full

功能完整的 Google Trends MCP 服务。 询问 Claude、Cursor、Windsurf、VS Code、Codex 或任何其他 MCP 客户端：人们在搜索什么、在哪里搜索、何时搜索，以及当下什么正在走红——你得到的是分析结果，而不是一张需要费力查看的图表。

32 个工具 · Trending Now 提供真实搜索量 · 随时间、地区和相关搜索变化的兴趣度 · 季节性、发展势头和搜索份额 · 无需 API 密钥、浏览器或登录。

项目主页 · 快速开始 · 工具 · 提示词 · 配置 · 如何避免被拦截 · 常见问题 · 文档

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你将获得

✅ 功能完整	Google Trends 网站上的所有内容：完整的 Trending Now 列表（每个国家有数百条趋势，包含搜索量、增长幅度、开始时间、类别以及每条趋势中的查询），趋势背后的新闻、精确到分钟的随时间变化的兴趣度、按国家、地区、城市和都会区划分的兴趣度、相关查询和主题、所有类别和地点，以及网页、YouTube、新闻、图片和购物搜索。
🔑 无需任何设置	无需 API 密钥、Google Cloud 项目、登录或无头浏览器。安装后即可提问。
🧠 提供答案，而非图表	它是在增长还是消退？何时达到峰值，内容必须何时上线？谁的搜索份额正在领先？什么突然飙升，又是在何时？系统会为你计算，并以简短表格的形式返回，方便 AI 进行推理。
📈 突破网站限制	用同一标尺比较 25 个词条，而不是 5 个。查看多年来的每日数据，而不是仅限 9 个月。Trending Now 历史记录可按需长期保留，而不是仅保留一周。
🛡️ 持久稳定运行	控制请求频率、维持持久会话、退避等待而非反复请求，并使用即使 Google 无响应也能继续提供答案的缓存——还会明确说明这一点。相关搜索请求和图表请求分别计入预算，因此其中一项达到限制也不会导致其他功能不可用。
🎯 如实呈现数字	每个数值都会标明其含义：Google 的 0–100 指数，绝非搜索次数。部分时间段会明确标记。出错时会返回错误原因和后续操作建议，绝不会返回空结果。
💸 免费轻量	采用 MIT 许可。仅有两个依赖项。在你的设备上运行；除 Google 外，不会向任何地方发送数据。已在 Linux、macOS 和 Windows 上使用 Python 3.10–3.13 测试。

适用于： Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · VS Code（Copilot 代理模式）· OpenAI Codex CLI · 任何通过 stdio 或 HTTP 连接的 MCP 客户端。

工具

5 组共 32 个工具。你无需亲自调用它们——只需用日常语言提问，AI 就会选择合适的工具。

🗄️ 操作本地数据文件，不会向 Google 发送请求

🔥 当前热门趋势

工具	提供的内容	可以这样提问
trending_now	某个国家或地区的完整「当前热门」列表：搜索量、增长情况、开始时间、仍在持续还是已经结束、类别，以及人们针对同一事件输入的其他搜索词。可按类别、状态、搜索量或文本筛选	“过去 4 小时德国有哪些热门趋势？” · “美国搜索量超过 100K 的活跃体育趋势有哪些？”
trend_details	某个趋势的完整信息：其中的所有搜索词、背后的新闻文章，以及过去一周逐小时变化的趋势曲线	“为什么 ‘pentobarbital’ 会成为热门趋势？”
trending_feed	每日热门趋势及其标题和链接——回答「那里今天有什么新闻」最快捷的方式	“列出伊朗今天的热门搜索和新闻标题”
trending_across_countries	同时在多个国家出现的趋势，即使标题不同也会归为一组	“美国和英国现在都有哪些热门趋势？”
match_trends	当前哪些趋势与你关注的主题、品牌或产品相关——可用于借势营销	“今天有没有关于电动汽车、Tesla 或充电的热门趋势？”

🔎 探索关键词

工具	提供的内容	可以这样提问
keyword_overview	一次调用即可获取完整的 Trends 页面信息：趋势曲线、方向、热门地点、增长中的相关搜索词和热门相关搜索词	“给我看看英国 ‘heat pump’ 的 Google Trends 情况”
interest_over_time	在同一刻度上查看最多 5 个词条的主要图表——时间范围可从 1 小时到 2004 年至今，也可设置地点、类别和搜索类型，并支持运算符（a + b、a -b、"a b"）	“比较过去 5 年德国对 tesla 和 byd 的关注度” · “本周 YouTube 上对 ‘lofi’ 的关注度”
interest_by_region	查看某个词条最受关注的地区：国家、地区、城市或都会区。输入多个词条时，可比较各地的领先词条	“美国哪些州搜索 ‘tesla’ 最多？” · “哪些地方对 byd 的关注度超过 tesla？”
related_queries	查看人们搜索某个词条时还会搜索什么——包括热门搜索词和增长中的搜索词，并标记搜索量突增项	“‘solar panels’ 的相关搜索中，哪些正在增长？”
related_topics	查看与某个词条一起搜索的人物、品牌和事物，并附上主题 ID	“哪些主题与 ‘tesla’ 相关？”
compare_periods	在同一刻度上比较一个词条在两个时间段内的表现：今年对比去年、本季度对比上一季度	“‘sunscreen’ 的热度是否超过去年夏天？”
compare_locations	并排比较一个词条在最多 5 个国家或地区的关注度	“比较印度、英国和澳大利亚对板球的关注度”

🧠 分析

工具	提供的内容	可以这样提问
trend_momentum	对每个词给出判断——突破、上升、稳定、下降或新词；同时提供同比变化、最近一个季度与前一季度的对比、长期趋势斜率以及距峰值的差距	“这八个产品创意中，哪些确实在增长？”
seasonality	全年的节奏：逐月指数、峰值月份和低谷月份、重复规律的稳定程度、逐年增长情况、未来六个月的趋势，以及内容应该上线的日期	“人们什么时候搜索空调？我应该什么时候发布内容？”
content_calendar	最多 8 个主题的发布日历，按最早到期时间排序；常青主题单独列出	“为这些主题制定一份内容日历”
share_of_search	你的品牌相对于最多 4 个竞争对手的搜索份额——整体、开始时、结束时以及百分点变化	“Toyota 相对于 Honda、Ford 和 Tesla 的搜索份额是多少？”
compare_many	在同一尺度上对 6 至 25 个词进行排名，突破网站的五个词限制	“按美国的搜索热度给这 20 个汽车品牌排名”
find_spikes	某个词热度飙升的时间：每次飙升的开始、峰值和结束时间，以及达到平时水平的多少倍	“过去五年里，‘earthquake’ 的搜索热度什么时候飙升过？”
daily_history	多年来逐日的搜索热度（网站只提供约九个月的数据），以及星期规律	“2024 年和 2025 年 ‘pizza delivery’ 的每日热度如何？哪一天最高？”
keyword_ideas	最多 5 个种子词的上升趋势相关查询和热门相关查询，合并并去重，突破性查询排在前面	“围绕 ‘electric bike’ 和 ‘e-scooter’ 给我一些关键词创意”

🗄️ Google 不会保留的历史记录

工具	提供的内容	可以这样提问
snapshot_trending	将当前的 Trending Now 列表保存到本地文件。Google 大约一周后会移除趋势；此工具会将其保留下来	“保存今天美国、英国和德国的趋势”
trending_history 🗄️	搜索所有已保存的内容：某个主题何时成为趋势、热度有多高、持续了多久	“上个月美国有没有关于 ‘iphone’ 的趋势？”
watchlist_add 🗄️	按地点将词条添加到观察列表，并附上备注	“在英国观察 ‘heat pump’ 和 ‘solar panels’”
watchlist_report	当前观察列表的测量结果：趋势方向、与上次报告相比的变化，以及某个词条今天是否正在成为趋势	“我的观察列表表现如何？”
watchlist_remove 🗄️	从观察列表中移除词条	“停止观察 ‘fax machine’”
history_sql 🗄️	对已保存的趋势、快照、观察列表和读数执行只读 SQL 查询	“本月德国哪些类别最常成为趋势？”

🧭 查询与实用工具

工具	提供的内容	可以这样提问
find_location	任意国家、地区、州或都市区的代码，或其中包含的地点列表	“德黑兰省的 Google Trends 代码是什么？”
find_category	类别 ID，用于将含义模糊的词限定为一种含义	“将 ‘jaguar’ 限定为汽车”
find_topic	Google 为某个名称提供的主题——一个 ID 即可涵盖某事物的所有语言和拼写形式	“使用 Tesla 公司，而不是这个词”
get_capabilities 🗄️	设置、会话状态、缓存和历史数据覆盖范围，以及工具列表	“Trends 服务是否设置正确？”
check_endpoints	向每个 Google Trends 端点各发送一个问题，并报告哪些端点仍能正常响应	“上一次 Trends 调用为什么失败？”
clear_cache 🗄️	删除已保存的答复，也可以选择重置会话	“刷新趋势数据”

包含所有参数的完整参考文档见 docs/tools.md——该文档由代码生成，因此始终保持最新。

提示词

四个现成的工作流，会显示在客户端的提示词菜单中。每个工作流都会串联多个工具，并说明最终答案必须包含哪些内容。

提示词	生成内容
trend_report	全面解读一个关键词：趋势方向、季节性、导致峰值的事件、新兴主题，以及应对建议
newsjacking_brief	当天与你关注的主题相关的趋势、每个趋势背后的故事、要定位的查询、切入角度和风险提示
seasonal_content_plan	针对主题列表制定的全年十二个月发布计划
market_comparison	某品牌相对于竞争对手的搜索份额、各自领先的领域，以及每个品牌周边正在兴起的趋势

还公开了两个参考页面作为 MCP 资源：gtrends://guide（如何解读数据、时间范围、运算符和主题）以及 gtrends://trending-categories。

快速开始

你需要 Python 3.10 或更高版本，以及 uv（或 pip）。

1. 添加到客户端

无需提前下载：uvx 会从 PyPI 获取软件包并运行。

Claude Code

claude mcp add gtrends -- uvx gtrends-mcp-full

Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code —— 将以下内容添加到客户端的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "gtrends": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gtrends-mcp-full"],
      "env": {
        "GTRENDS_GEO": "US",
        "GTRENDS_TIMEZONE": "America/New_York"
      }
    }
  }
}

两个 env 条目都是可选的。无需其他配置：不需要密钥，也不需要登录。

2. 检查

uvx gtrends-mcp-full doctor

doctor 会向每个 Google Trends 端点各发送一个请求；八项都应显示 OK。首次运行时，图表端点可能会提示会话仍在验证中——一分钟半后就会通过，此后不会再出现。

3. 提问

美国目前有哪些热门趋势？其中哪些与科技有关？ “heat pump”在英国的搜索热度是否在上升？何时达到峰值？ 按搜索兴趣度对德国的这 15 个汽车品牌进行排名。 今年 Toyota 相对于 Honda 和 Ford 的搜索份额是多少？

使用命令行

安装软件包后（uv tool install gtrends-mcp-full 或 pip install gtrends-mcp-full）：

gtrends-mcp-full doctor                 # configuration and endpoint check
gtrends-mcp-full trending US            # print what is trending now
gtrends-mcp-full snapshot US,GB,DE      # save Trending Now to the local history (for cron)
gtrends-mcp-full --transport streamable-http --port 8000   # serve over HTTP instead of stdio

通过定期安排快照（例如每六小时一次）来保留趋势历史记录：

0 */6 * * * gtrends-mcp-full snapshot US,GB,DE

解读数据

Google Trends 返回的所有数据都是从 0 到 100 的指数，而非搜索次数：表示某个词条在所有搜索中的占比，并按单次请求中的最高点重新缩放为 100。由此可得三点，这些工具也正是围绕它们构建的：

• 只有同一请求中的词条才能相互比较。 compare_many、share_of_search、compare_periods 和 compare_locations 会为你统一刻度。
• 跨地区比较的是当地搜索中的占比。 小国家的排名可能高于大国家。
• 时间范围的最后一个数据点通常不完整。 系统会标记该数据点，并将其排除在平均值之外。

例外是 Trending Now，它提供真实的搜索量（按区间统计），例如“200K+”。

搜索词会按字面匹配。若要将两种写法合并为一个词条，请用 + 将它们连接起来（e-mail + email）；若要查询某个事物的名称，find_topic 会提供一个主题 ID，Google 可通过它匹配不同语言和拼写。

配置

所有设置均为可选。

变量	默认值	作用
GTRENDS_GEO	worldwide	未指定位置的工具调用使用的默认位置代码（US、IR、US-CA）
GTRENDS_HL	en-US	Google 返回的名称（位置、类别、主题）所用的语言
GTRENDS_TIMEZONE	this machine's	结果中的时间和小时数据所用的 IANA 时区，例如 Asia/Tehran
GTRENDS_PROXY	none	向 Google 发送请求时使用的 HTTP(S) 代理 URL
GTRENDS_MIN_INTERVAL	1.5	向 Google 发送请求的间隔秒数
GTRENDS_CACHE_TTL	3600	图表答案的复用时长（秒）
GTRENDS_TRENDING_TTL	300	Trending Now 答案的复用时长（秒）
GTRENDS_TIME_BUDGET	50	单次工具调用等待 Google 响应的最长时间（秒），超时后会返回结果
GTRENDS_COOKIE / GTRENDS_COOKIES_FILE	none	已登录的 Google 会话（原始 Cookie 标头或 Netscape cookies.txt）。仅 related_topics 需要；参见安全
GTRENDS_OFFLINE	off	仅使用缓存作答，绝不联系 Google
GTRENDS_CONFIG_DIR	~/.config/gtrends-mcp-full	数据文件和会话 Cookie 的存放位置
GTRENDS_DB_PATH	<config dir>/trends.sqlite	数据文件：缓存、趋势历史记录、关注列表
GTRENDS_ALLOWED_HOSTS	none	反向代理后 HTTP 模式允许的主机名。HTTP 模式没有身份验证，若未设置此项，则不会在公共地址上启动——参见安全

如何避免被封锁

Google Trends 没有面向一般用途的公共 API，因此此服务会调用与 Trends 网站相同的端点。这些端点设有速率限制，并会严厉限制行为像脚本的脚本。此服务采取了以下措施：

• 一个长期会话。 没有会话 Cookie，Google 会拒绝图表端点；而刚签发的 Cookie 在最初 90 秒内也会被拒绝。服务启动时会获取一个 Cookie，在后台等待其生效后将其保存，并在之后每次运行时重复使用。无需 Cookie 即可使用的端点——Trending Now、信息流、查询——不会等待它。
• 控制请求频率。 请求之间会留出间隔：默认 1.5 秒，图表请求为 2 秒，而最难应付的端点——相关搜索——两次请求之间间隔 6 秒。请求被拒后，间隔会在 5 分钟内加长。
• 退避，然后暂停。 遇到真正的速率限制时，会以逐渐加长的延迟重试几次。如果仍然受限，服务会暂停请求该组端点几分钟，而不是让封锁加重——其他组仍可正常工作。
• 缓存与回退。 每个答案都会被保存。同一问题问两次，只发出一个请求。如果 Google 拒绝请求，服务会返回较早的答案，并标明其时效。
• 从设计上减少请求。 一次图表请求可包含 5 个词条；同一问题的第二次图表请求会复用第一次请求的令牌。
• 时间预算。 工具调用会在预算时间内返回现有结果，并指出缺少的内容，而不是让客户端一直等待。

check_endpoints（或 gtrends-mcp-full doctor）会随时告知哪些端点可以响应，以及故障是由速率限制、端点变更还是网络问题导致的。

常见问题

这是 Google Trends 的官方 API 吗？ 不是。Google 于 2025 年宣布推出官方 API，但目前仍处于仅向获批测试者开放的封闭 Alpha 阶段。此服务使用 Trends 网站背后的端点，无需密钥。这些端点没有文档，且可能发生变化；如果有端点变更，check_endpoints 会指出是哪一个，修复方法是更新软件包。

我需要 Google 账号吗？ 不需要。匿名会话调用 related_topics 时会返回空列表——Google 不会提供该数据，并且工具会说明这一点。提供已登录的 Cookie 即可解锁此功能；其他所有功能都无需登录。

它能提供搜索量吗？ Trending Now 会提供真实搜索量，按区间显示（2K+、200K+）。其他数据都是 0–100 的指数，用于衡量相对关注度。没有任何工具会对此作出误导性描述。

我两次请求了相同内容，但有一个数字相差了 1。 Google Trends 根据搜索样本计算数据，因此重复请求的结果可能略有不同。在缓存有效期内，缓存会返回相同结果。

工具提示 Google 正在进行速率限制。 请等待几分钟；缓存的结果仍可正常使用。如果经常遇到这种情况，请在一次调用中查询多个关键词，而不是每个关键词单独调用；也可以调高 GTRENDS_MIN_INTERVAL，或设置 GTRENDS_PROXY。

工具提示会话仍在验证中。 这是首次启动后的前 90 秒。在此期间，趋势工具仍可使用，而且验证不会再次发生：会话会被保存。

为什么小国的排名会超过大国？ 因为该指数衡量的是某个地区自身搜索量中的占比，而非搜索次数。

我的数据存在哪里？ 数据存储在你计算机上的一个 SQLite 文件中（~/.config/gtrends-mcp-full/trends.sqlite）：缓存的结果、你保存的 Trending Now 快照，以及你的关注列表。除发送给 Google Trends 的请求外，任何数据都不会发送到其他地方。

开发

uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest              # no network needed: the tools run against a fake Google Trends
uv run ruff check src tests
python scripts/gen_tools_doc.py   # after changing a tool's signature or docstring
python scripts/record_fixtures.py # re-record the real answers the contract tests replay (about 15 requests to Google)

请参阅 CONTRIBUTING.md 和 CHANGELOG.md。

相关项目

• gsc-mcp-full — 配套的 Google Search Console MCP 服务：提供 37 个工具、覆盖所有 API 端点、支持小时级数据，并可查看超过 16 个月的历史记录。

许可证

MIT。与 Google 无关联，也未获 Google 背书。Google Trends 是 Google LLC 的商标。Google Trends 数据的使用须遵守 Google 的服务条款。