sansan0/TrendRadar

해결하는 문제

TrendRadar는 여러 플랫폼에서 뉴스와 트렌드 주제를 집계하여 '무의미한 스크롤링'을 제거하는 가벼운, 쉽게 배포할 수 있는 핫토픽 보조 도구입니다. 사용자가 실제로 관심 있는 정보만을 개인화된 알림을 통해 제공하기 위해 노이즈를 필터링합니다.

작동 방식

시스템은 newsnow API를 사용하여 다양한 핫리스트 플랫폼과 RSS/Atom 피드에서 데이터를 수집합니다. 이후 이 데이터를 여러 단계로 처리합니다:

1. 필터링: 사용자는 특정 키워드, 정규 표현식, 또는 AI 기반의 관심도 시스템을 통해 뉴스를 필터링할 수 있습니다. 이 시스템은 사용자의 관심사에 대한 자연어 설명을 기반으로 AI가 뉴스를 점수 매깁니다.
2. 분석: 통합된 AI( LiteLLM를 통해)는 집계된 뉴스를 분석하여 트렌드 요약, 감성 분석, 전략적 제안을 생성합니다.
3. 전달: 처리된 정보는 텔레그램, DingTalk, Feishu, Slack, 이메일, 다양한 Webhooks 등 여러 채널로 전달됩니다.
4. MCP 통합: AI 에이전트가 뉴스를 검색하고 Jina AI Reader를 통해 기사 본문을 읽으며, 다중 플랫폼 분석을 수행할 수 있도록 Model Context Protocol (MCP) 서버를 포함합니다.

대상 사용자

• 정보 탐색자: 특정 니치(예: AI, 금융, 에너지)에 대해 수동으로 여러 사이트를 둘러보지 않고도 최신 정보를 유지하고 싶은 사람.
• AI 애호가: 현재 사건에 대한 AI 생성 요약과 감성 분석을 원하는 사용자.
• 개발자: 유연한 배포 옵션(Docker, GitHub Actions, Cloudflare Pages)을 갖춘 자체 호스팅 뉴스 집계기를 찾는 사람.

주요 기능

• AI 기반 필터링: 단순한 정적 키워드가 아니라 자연어로 표현된 관심사 설명을 사용해 뉴스를 자동으로 선별합니다.
• 다중 채널 알림: 기업용 도구(Feishu, DingTalk)와 개인 메신저(텔레그램, 위챗)를 포함한 다양한 푸시 서비스를 지원합니다.
• 다중 모델 AI 지원: LiteLLM를 통해 100개 이상의 제공업체(DeepSeek, OpenAI, Gemini, Claude)와 호환됩니다.
• MCP 서버: AI 에이전트가 실시간 뉴스 데이터와 기사 본문을 읽고 상호작용할 수 있는 도구 세트를 제공합니다.
• 유연한 스케줄링: 수집, 전달, 분석 시점을 제어할 수 있는 통합 타임라인 시스템을 제공합니다.