MCP serverio.github.Zachary-1012/trendhub

话题研究包：聚合当前共振、搜索曲线/动量、相关词、未来信号、节点与规则情感；需要多年度生命周期、验证预测、品牌实体或高管报告时使用 professional_intelligence。

真实场景 Lead-time Benchmark：把 TrendHub 本地历史的最早命中，与用户提供的外部事实 reference_time 对比，计算是否提前24h/72h发现。reference_time 必须来自官方公告、主流爆发点或团队约定的外部 ground truth，TrendHub 不会自己编造基准时间。

分析某个关键词/话题当前在多少个平台同时上榜（跨平台共振），给出各平台命中条目、最佳排名与共振分。用于判断一个话题是否具备全网热度。

无需关键词，自动聚类发现当前在多个平台共振的话题（基于标题相似度，结果需大模型复核归纳）。

聚合高质量科技/AI/商业/营销信源的最新文章（未来趋势信号素材），可按分类或关键词过滤。趋势判断由调用方大模型完成。

围绕主题聚合真实热点证据、相关搜索词、同平台样本与模板，并在内容工作台中调用使用者当前 AI 产出可编辑制品。

获取某个模板的完整结构（章节/目的/写作指引/填空位/checklist）。

获取当前原始热点榜单并积累本地快照。只问“现在热什么”时使用；生命周期用 trend_intelligence，完整品牌/预测/风险机会用 professional_intelligence。

获取关键词在 Google Trends 上的相对热度时间序列（0-100，非绝对搜索量），支持1-5个关键词对比。

列出平台分类与内容/模板分类

列出可查询的全部热点平台（调用名、中文名、分类、数据来源）

列出内置专家内容模板（短视频分镜脚本/小红书/微博/公众号/X线程/直播脚本/营销方案/内容日历/新品发布/标题钩子）。

Professional Intelligence v3：品牌、公司、商业体、产品、Campaign 的 Entity-first 决策入口。先主动检索主体相关公开证据，再结合生命周期、Source Reliability、Evidence Truth State、异常、6/24/48/72h验证预测、媒体/受众、机会风险与高管报告。品牌/实体研究优先用本工

获取关键词在 Google Trends 的相关搜索词：top（长期热门）与 rising（近期飙升），用于选题与 SEO/搜索流量。

量化数据源稳定性：UP/DEGRADED/DOWN/AUTH_REQUIRED/RATE_LIMITED、24h/7d/30d ok/usable rate、P50/P95延迟、连续失败、schema drift 信号与历史深度。默认只读本地观测；refresh=true 时先真实刷新一次指定平台。

立即对各平台落一次历史快照（也可由系统定时调用以持续监测）。

对比历史快照，输出各平台新晋上榜、排名飙升(≥3位)、掉榜的话题。需要先有两次以上快照（get_trending 会自动积累，或用 take_snapshot）。

轻量纵向 Trend Intelligence：基于本地真实历史计算生命周期、速度、持续性、扩散、Source Reliability 与确定性置信度；品牌实体、媒体、异常/预测、告警和报告请用 professional_intelligence。历史不足返回 insufficient_history。

查询未来 N 天的趋势节点（科技展会/财报季/政策/电商大促/节假日），含距今天数与预热等级，用于提前布局内容。

管理 TrendHub 本地工作区状态：创建/读取 workspace，维护 owner/editor/analyst/viewer 成员、watchlist、saved query、alert rule 与 audit。只写本地数据目录，不修改第三方平台、不自动上传；公网托管 Web 不暴露该变更接口。list/create 不需要 workspace_i

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