TRAE MCP 实践：构建全网热点内容创作平台 - 文章 - 开发者社区

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本文作者：熊猫钓鱼，TRAE 开发者用户

在信息爆炸的时代，高效获取实时热点趋势并转化为有价值的内容是创作者和开发者的核心挑战。作为技术博主，我经常需要追踪全网热点、快速整理信息并转化为高质量原创内容。传统的热点获取方式效率低下，需要手动访问多个平台，整理大量信息，严重影响内容创作效率。

直到我发现了 TrendsHub ——基于 Model Context Protocol （MCP）协议的全网热点趋势一站式聚合服务。结合 TRAE CN 这款强大的 AI IDE，我找到了提升热点内容创作效率的完美解决方案。

下面详细介绍 TRAE CN 如何帮助我高效利用 MCP 开发热点聚合网站。

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问题描述

使用 TrendsHub 之前，我在热点内容创作过程中遇到的核心问题：

热点获取分散： 需要访问多个平台（微博、知乎、抖音等）手动收集热点信息
信息整理耗时： 需要手动筛选、分类和整理大量热点数据
内容转化困难： 难以快速将热点信息转化为结构化、有深度的技术博客
工具集成复杂： 不同工具之间缺乏有效集成，导致工作流断裂

在 AI 时代，我居然还在用手动方式收集信息。想到我的万能开发助手 TRAE，这次给它加上神奇的 MCP，让它再次升级到新高度！

TrendsHub 架构设计

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服务基于 Node.js 事件驱动模型构建，核心组件包括：

数据采集层： 集成 20+数据源（36 氪/腾讯新闻/NYTimes 等）
处理管道： 实时去重（相似度>0.85 合并）、热点排序（热度值=传播量×1.2+互动率×0.8）
MCP 接口层： 暴露标准 API 端点，支持动态工具发现

MCP 服务的环境变量配置示例：

  
{  
  "mcpServers": {  
    "trends-hub": {  
      "command": "npx",  
      "args": ["-y", "mcp-trends-hub@1.6.2"],  
      "env": {  
        "TRENDS_HUB_HIDDEN_FIELDS": "cover,get-nytimes-news:description",  
        "TRENDS_HUB_CUSTOM_RSS_URL": "https://news.yahoo.com/rss"  
      }  
    }  
  }  
}

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TRAE CN 集成实践

2.1 环境准备

安装 TrendsHub 前，确保环境满足以下条件：

已安装 Node.js 和 npm（推荐 Node.js 16+版本）
已安装 TRAE CN IDE
稳定的网络连接

2.2 安装 TrendsHub MCP 服务

TrendsHub 提供简单便捷的 NPX 安装方式，无需全局安装，随用随走：

1. 打开 TRAE CN IDE，进入设置界面

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2. 在右侧找到工具小按钮，添加更多工具

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3. 找到 MCP 服务配置选项，点击"添加新 MCP 服务"

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4. 输入 MCP 服务配置

在配置界面中输入以下信息：

服务名称：trends-hub
命令：npx
参数：-y ， mcp-trends-hub@1.6.2

或者直接编辑 JSON 配置文件。

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5. 确认后，在新创建的热点百事通智能体中添加 trends-hub 这一 MCP

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6. 保存配置，TRAE CN 将自动连接并启动 TrendsHub 服务

2.3 使用方式

安装完成后，通过以下方式使用 TrendsHub 获取热点数据：

在 TRAE CN 的命令面板中输入 MCP : 调用 TrendsHub 服务
选择需要的热点类型（微博热搜、知乎热榜、抖音热点等）
设置获取数量和其他参数
等待数据返回，TRAE CN 将自动展示结构化的热点数据
结合 TRAE CN 的 AI 能力撰写热点百科

获取热点数据后，你可以利用 TRAE CN 的 AI 助手快速收集热点信息：

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2.4 动态工具调用示例

Python 中实现热点数据抓取：

  
import requests  
from pydantic import BaseModel  
  
classTrendItem(BaseModel):  
    title: str  
    url: str  
    heat_index: float  
  
deffetch_tech_trends():  
    response = requests.post(  
        "http://localhost:3000/mcp/call",  
        json={  
            "tool_name": "get-36kr-trending",  
            "request_arguments": {"category": "ai"}  
        }  
    )  
    return [TrendItem(**item) for item in response.json()["data"]]

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热点百科创作方法论

3.1 数据采集策略

多源交叉验证： 同步获取 36 氪（创业动态）、腾讯新闻（社会热点）、NYTimes（国际视角）
热度预测模型： 基于 LSTM 网络构建 72 小时热度预测（MAE<8.2%）
关键词提取： 使用 BERTopic 进行主题聚类（凝聚系数>0.7 保留）

3.2 内容生成流程

数据清洗： 过滤低质量内容（阅读量<5000 或互动率<3%）
结构化输出： 按技术领域/时间维度/影响范围三维分类
可视化增强： 生成动态热度曲线图（使用 matplotlib）

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性能优化与扩展

4.1 集群部署方案

采用 Kubernetes 部署，配置建议：

副本数： 3（CPU:4c， Memory:8GB）
持久化存储： Redis 缓存热点数据（TTL=1h）
自动扩展： 当 QPS>100 时触发副本扩容

4.2 自定义数据源开发

实现 RSS 订阅源集成步骤：

创建src/adapters/custom-rss.js
实现 fetch 方法解析 RSS 2.0 格式
注册为 MCP 工具：

  
mcp.registerTool({  
    name: "custom-rss",  
    description: "自定义RSS订阅源",  
    api: {  
        call: async (args) => await fetchRSS(args.url)  
    }  
})

对话实现开发网页如下所示：

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我们打开网页看看收集的热点信息，效果如下：

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可以看到信息收集的不错，就是图片都挂掉了！

4.3 图片加载问题解决方案

项目开发过程中遇到图片加载失败问题，浏览器报错 net::ERR_BLOCKED_BY_ORB 。这是由于浏览器的 ORB （Origin-Isolation Resource Blocking）安全机制阻止了跨域图片资源的加载。特别是来自今日头条的热点新闻封面图。

解决思路与步骤

1. 初始错误处理：

通过 JavaScript 的 onerror 事件为图片添加错误处理逻辑
当图片加载失败时，显示占位图https://via.placeholder.com/300x180?text=No+Image
实现方式：使用 DOM API 动态创建图片元素，并绑定 onerror 事件

2. 代理服务解决方案：

引入 images.weserv.nl 图片代理服务，绕过 ORB 限制
通过代理服务加载原始图片链接：https://images.weserv.nl/? url=${encodeURIComponent(coverUrl)}
代理服务会处理跨域请求，并返回优化后的图片

3. 优化错误处理：

添加错误日志输出：console.error('图片加载失败:', coverUrl, error)
更换备用占位图服务为 picsum.photos ，提供更丰富的随机图片：https://picsum.photos/300/180?random=${index}
为每个图片设置唯一的随机参数，确保占位图多样性

关键代码实现

  
functionrenderHotNews(newsList) {  
const newsContainer = document.getElementById('news-container');  
  newsContainer.innerHTML = '';  
  
  newsList.forEach((news, index) => {  
// 创建新闻卡片元素  
const newsCard = document.createElement('div');  
    newsCard.className = 'news-card';  
  
// 创建图片元素  
const img = document.createElement('img');  
// 使用代理服务加载图片  
const proxyUrl = `https://images.weserv.nl/?url=${encodeURIComponent(news.cover)}`;  
    img.src = proxyUrl;  
    img.alt = news.title;  
    img.className = 'news-image';  
  
// 添加图片错误处理  
    img.onerror = function(error) {  
console.error('图片加载失败:', news.cover, error);  
// 使用备用占位图  
this.src = `https://picsum.photos/300/180?random=${index}`;  
    };  
  
// 创建标题元素  
const title = document.createElement(h3);  
    title.className = 'news-title';  
    title.textContent = news.title;  
  
// 创建热度元素  
const popularity = document.createElement('div');  
    popularity.className = 'news-popularity';  
    popularity.textContent = `热度: ${news.popularity}`;  
  
// 组装新闻卡片  
    newsCard.appendChild(img);  
    newsCard.appendChild(title);  
    newsCard.appendChild(popularity);  
  
// 添加点击事件，打开新闻链接  
    newsCard.addEventListener('click', () => {  
window.open(news.link, '_blank');  
    });  
  
    newsContainer.appendChild(newsCard);  
  });  
}

处理图片问题经验总结

跨域资源加载： 对于前端项目中的跨域图片资源，可考虑使用可靠的图片代理服务绕过浏览器限制
错误处理机制： 始终为图片加载添加错误处理逻辑，提高页面健壮性
占位图策略： 选择合适的占位图服务，确保即使原图加载失败，页面仍有良好的视觉表现
调试与日志： 添加适当的错误日志，便于快速定位和解决问题
响应式设计： 确保图片和容器适配不同屏幕尺寸，提供一致的用户体

修复图片加载后效果如下：

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总结

基于本项目实现热点百事通网站的主要收获：

1. 热点获取效率提升

使用 TrendsHub 后，获取热点信息的时间从原来的 1-2 小时缩短到 5 分钟以内。TrendsHub 能够实时聚合多个平台的热点数据，并以结构化方式呈现，大大减少了信息收集和整理时间。

2. 内容创作质量提升

结合 TRAE CN 的 AI 助手，能够快速将热点数据转化为有深度、有见解的技术博客。AI 助手不仅能够生成完整的内容框架，还能提供相关的背景信息和技术分析，使博客内容更加丰富和专业。

3. 工作流整合效果

TrendsHub 与 TRAE CN 的无缝集成，实现了从热点获取到内容发布的全流程自动化。可以在一个界面内完成所有操作，无需切换多个工具，大大提升了工作效率。

通过安装并使用 TrendsHub MCP 服务，结合 TRAE CN 强大的 AI 能力，成功解决了热点内容创作过程中的效率问题。从热点获取到内容发布的全流程自动化，不仅节省了大量时间，还提升了内容质量。

TRAE CN 不仅仅是一个 IDE，更是强大的 AI 辅助开发平台。它能够理解需求，提供智能建议，自动生成代码，帮助解决各种开发问题。TrendsHub 作为基于 MCP 协议的热点聚合服务，与 TRAE CN 的完美结合，为热点内容创作提供了全新的解决方案。

如果你也经常需要处理热点信息并将其转化为有价值的内容，不妨尝试 TrendsHub 和 TRAE CN 的组合，相信它会给你带来意想不到的效率提升。

未来，随着 MCP 协议的不断发展和 TRAE CN 功能的持续完善，期待看到更多创新的应用场景和更高效的工作流程。让我们一起探索 AI IDE 的无限可能！

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