// trendzeist-mcp — servidor mcp gratuito do google trends
Google Trends a uma chamada de ferramenta do seu assistente de IA.
O trendzeist-mcp entrega ao Claude, Cursor ou VS Code tópicos breakout, em alta e evergreen ranqueados, curvas de interesse, buscas relacionadas e demanda por região. Gratuito, local, privado. Sem API key, sem conta, sem navegador.
Licença MIT · Python 3.11+ · uvx trendzeist-mcp e está rodando
// instalação
Três clientes, uma linha cada.
O servidor roda via stdio e é iniciado pelo seu cliente MCP. Nada para hospedar, nada para cadastrar. Python 3.11 ou mais novo e uv são os únicos requisitos.
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Claude Desktop
Adicione o servidor em mcpServers no claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/, Windows: %APPDATA%\Claude\, Linux: ~/.config/Claude/) e reinicie o Claude Desktop.
"trendzeist": { "command": "uvx", "args": ["trendzeist-mcp"] } - 02
Claude Code
Rode o comando de adição uma vez no terminal. O servidor fica registrado na sua configuração local e disponível em toda sessão.
claude mcp add trendzeist -- uvx trendzeist-mcp - 03
Cursor, VS Code, Codex
Mesmo formato de command e args nas configurações de MCP do cliente. O repositório inclui um llms-install.md, escrito pra você colar num assistente e deixar ele fazer a instalação.
{ "command": "uvx", "args": ["trendzeist-mcp"] }
Prefere containers? docker run -i --rm ghcr.io/phalkmin/trendzeist-mcp funciona como command no lugar do uvx. Defina TRENDZEIST_HL=pt-BR para resultados em português.
// o que você deixa de pagar
O setup típico de Google Trends, ao lado deste.
APIs hospedadas de Trends cobram mensalidade. A maioria dos scrapers em Python está abandonada, exige navegador headless ou toma rate limit em uma hora. Esta é a comparação do readme do projeto.
Ideias de tópico ranqueadas em uma chamada
Setup típico: Primitivas cruas, você ranqueiatrendzeist-mcp: discover_topicsbreakout, depois em alta, depois evergreen, sem duplicatasCusto e autenticação
Setup típico: API key, cota mensaltrendzeist-mcp: Nenhumgratuito, roda na sua máquinaNavegador
Setup típico: Chrome headless em algumas bibliotecastrendzeist-mcp: Sem navegadorHTTP puro, JSON puroCache
Setup típico: Em memória ou nenhumtrendzeist-mcp: JSON em discosobrevive a reinícios do clienteComportamento sob rate limit
Setup típico: Rajadas, HTTP 429 frequentetrendzeist-mcp: Throttle por requestmínimo de 2 s entre chamadas ao Google, configurávelIdeação guiada
Setup típico: Você escreve o prompttrendzeist-mcp: blog_ideas_from_trendstópico, público e região como entradasFonte: a tabela de comparação do readme do trendzeist-mcp, setembro de 2026. "Setup típico" significa APIs hospedadas de Google Trends e as bibliotecas Python mais usadas, como se comportam hoje. Se a sua ferramenta atual já faz bem uma dessas coisas, continue com ela.
O Google Trends reporta um índice relativo de 0 a 100, nunca volume absoluto de busca. Todo número que este servidor devolve fala de direção e participação, e nada sobre quantas pessoas buscaram.
// por que isso existe agora
O protocolo é novo. Os dados têm vinte anos. O problema era a distância entre os dois.
Contexto de terceiros, citado com fonte e data. O último item é uma decisão de projeto:
A Anthropic lançou o Model Context Protocol como padrão aberto. Hoje é assim que Claude, Cursor, VS Code e Codex acessam dados externos, o que torna um servidor de Trends utilizável em todos eles com a mesma configuração.
Anthropic, novembro de 2024 ↗O Google anunciou uma API oficial do Google Trends, em alpha e por convite. A maioria das pessoas ainda não consegue acesso, então os endpoints que o frontend do trends.google.com usa continuam sendo o caminho prático.
Google Search Central blog, julho de 2025 ↗O Google Trends normaliza toda série como fração do pico de interesse na janela pedida. Bom para ver um tópico subindo, inútil para prever tráfego. O servidor repassa isso sem alterar e avisa na saída.
Ajuda do Google Trends ↗O que o Google devolve quando um script dispara requests em rajada, e como a maioria das bibliotecas de Trends morre. O Trendzeist serializa todo request HTTP, espera no mínimo dois segundos entre eles, tenta de novo com backoff e guarda o resultado em disco.
readme do trendzeist-mcp, setembro de 2026 ↗A parte cara sempre foi o chute.
A maioria dos calendários editoriais começa com o palpite de alguém sobre o que o leitor quer. Dados de Trends sempre puderam checar esse palpite, e quase ninguém checava, porque o site é lento de operar e as bibliotecas viviam quebrando. Colocar isso a uma chamada de ferramenta do seu assistente acaba com a desculpa.
// o que você recebe
Treze ferramentas e três prompts, todos devolvendo JSON que um modelo consegue ler.
Tudo abaixo está no readme, no changelog e no código-fonte.
Roda na sua máquina
Um servidor stdio iniciado pelo seu cliente MCP. Sem conta, sem API key, sem serviço hospedado no meio. A única coisa que sai do seu computador é o request para o próprio Google.
Ranqueado antes de chegar ao modelo
discover_topics recebe de um a cinco termos-semente e devolve candidatos ordenados em breakout, depois em alta, depois evergreen, sem duplicatas entre sementes. O modelo recebe uma lista curta, e a lógica de ranking fica em código que você pode ler.
Educado com o Google de propósito
Todo request HTTP, cookie, token, dados ou RSS, é serializado e espaçado em pelo menos dois segundos, com retries e backoff exponencial. Proxies rotacionam se você configurar. É por isso que continua funcionando depois que scripts rápidos são banidos.
Cache que sobrevive a reinícios
Resultados ficam em JSON puro no diretório de cache do sistema, 15 minutos para consultas explore, 5 para tendências em tempo real, 24 horas para categorias. Pickle foi removido na 0.2.0, então um arquivo de cache adulterado não executa código.
Entradas estritas, erros legíveis
Quantidade de palavras-chave, períodos, códigos de região e resoluções são validados antes de qualquer coisa tocar a rede. Um intervalo de datas errado volta como erro de ferramenta com orientação, e um 429 é reportado como rate limit, nunca como resultado vazio silencioso.
Construído sobre código mantido
Os requests ao Google Trends são feitos pelo pytrends-modern. O Trendzeist adiciona a camada MCP, o throttle, o cache, a validação e o fluxo de ranking. Tudo MIT, e um canário semanal no CI detecta quando o Google muda os endpoints.
As treze ferramentas, como seu assistente as vê
discover_topicsTópicos ranqueados a partir de 1 a 5 sementes: breakout, em alta, evergreen, sem duplicatas
interest_over_timeCurva de interesse de 0 a 100 com média, pico e direção
compare_keywordsComparação direta com participação e vencedor para 2 a 5 termos
related_queriesBuscas relacionadas top e em alta, com marcação de breakout
related_topicsTópicos do Knowledge Graph top e em alta, best-effort
interest_by_regionOnde está a demanda: país, região, cidade ou DMA
suggest_keywordsDesambigua um termo em entidades do Google (título, tipo, mid)
trending_nowO que está em alta agora, com manchetes de notícias
list_categoriesEncontra ids de categoria do Google Trends para refinar qualquer consulta
mine_questionsBuscas em forma de pergunta a partir do Autocompletar do Google, cada uma com um ângulo de título
aeo_opportunitiesBuscas em forma de pergunta agrupadas e pontuadas por tendência, cobertura na imprensa e presença na Wikipédia
news_coverageManchetes do Google Notícias sobre um tema, com frequência por veículo e um rótulo de cobertura
wiki_attentionSe a Wikipédia tem artigo sobre o tema e como andam as visualizações dele
trendzeist_statusSaúde de cada fonte de dados, sem fazer requisições
blog_ideas_from_trendsPrompt: ideação guiada a partir de tópico, público e região
answer_briefPrompt: um briefing pra responder uma pergunta, pensado pra AEO
content_briefPrompt: um briefing de conteúdo a partir de tema, público e região
// leia isto antes de instalar
O que ele não faz, dito de cara.
O readme tem uma seção de limitações e um aviso legal. Esta é a versão curta, porque confiança numa ferramenta de dados começa pelo que ela se recusa a prometer.
related_topics volta vazio do Google com frequência, enquanto related_queries é confiável. O antigo endpoint diário trending_searches sumiu, então trending_now lê o feed RSS. Automação de navegador não é usada, por decisão. O projeto não tem afiliação com o Google, e você é responsável pelos termos de serviço onde mora.
O MCP é gratuito. O pipeline em volta dele é o trabalho.
Dado de tendência é insumo. Transformar isso em calendário, rascunhos que soam como você, etapas de revisão que um humano de fato usa e posts que entram no WordPress no prazo é um sistema. Construir esses sistemas é o que eu faço para clientes.
// trabalhe com o desenvolvedor
O trendzeist-mcp é gratuito. Meu tempo não.
Eu construo sistemas de IA e automação profissionalmente. O servidor é o que eu dou de graça, estes são os projetos que eu aceito.
Auditoria de Oportunidades de Busca
A análise do terminal aí em cima, rodada no seu site e conferida na mão. O Trends mostra pra onde a demanda está indo, o Search Console mostra onde você já aparece e o Analytics mostra qual tráfego vira negócio. Você recebe as oportunidades ranqueadas, cada uma com a decisão de criar, atualizar, expandir ou ignorar e a evidência por trás.
- →Trends, Search Console e Analytics lidos lado a lado
- →Principais oportunidades ranqueadas, com evidência de cada fonte
- →Decisão por tema: criar, atualizar, expandir ou ignorar
- →Plano de conteúdo de 30 dias por prioridade
- →Uma sessão de acompanhamento pra repassar tudo
Mesa de Pesquisa com IA pro Seu Time
O mesmo setup nas máquinas do seu time: Trendzeist, Search Console e Analytics conectados ao Claude com acesso só de leitura, e as perguntas que vocês repetem toda semana viram prompts compartilhados. A revisão semanal de oportunidades deixa de depender de uma pessoa só.
- →Servidores MCP instalados e configurados em cada máquina
- →Acesso só de leitura, limitado por propriedade
- →Prompts ou skills compartilhados pras análises recorrentes
- →Sessão de treinamento e runbook escrito
Pipeline de Conteúdo de Tendência a Publicação
Um pipeline em n8n ou orientado por Claude que puxa dados de Trends e Search Console, pontua oportunidades, rascunha na sua voz e entrega posts no WordPress atrás de uma etapa de revisão humana. Já entreguei isso para um cliente de e-commerce; o estudo de caso está mais abaixo.
- →Pontuação de oportunidades com Trends e Search Console
- →Geração de rascunhos com suas regras de estilo codificadas
- →Etapa de revisão humana antes de qualquer publicação
- →Integração e agendamento no WordPress
- →Runbook e passagem de bastão completa
Servidor MCP Customizado para os Seus Dados
A mesma engenharia que entrou no trendzeist-mcp, apontada para os seus sistemas: CMS, analytics, catálogo de produtos, documentação interna. Entradas estritas, throttle, cache, testes e JSON que seu assistente realmente consegue usar.
- →Design das ferramentas e validação de entrada
- →Autenticação, rate limiting e cache
- →Suíte de testes offline e canário ao vivo
- →Documentação de instalação para Claude, Cursor e VS Code
// faq
Perguntas comuns.
O que é o trendzeist-mcp?
+
trendzeist-mcp é um servidor Model Context Protocol gratuito e open source que dá a assistentes de IA como Claude, Cursor e VS Code acesso aos dados do Google Trends, além de sinais do Autocompletar do Google, do Google Notícias e da Wikipédia. Expõe treze ferramentas, incluindo descoberta ranqueada de tópicos, interesse ao longo do tempo, comparação de palavras-chave, buscas relacionadas, interesse por região e mineração de perguntas pra AEO, mais três prompts guiados pra transformar esses dados em ideias de posts e briefings. Roda localmente, está publicado no PyPI e tem licença MIT.
Precisa de API key ou conta do Google?
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Não. Ele fala com os mesmos endpoints que o site trends.google.com usa, então não há cadastro nem pagamento. Também não existe serviço hospedado no meio: o servidor roda na sua máquina e os únicos requests de saída vão para o Google.
Com quais clientes de IA funciona?
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Qualquer cliente MCP com suporte a servidores stdio: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code e Codex estão documentados no readme. A configuração tem o mesmo formato em todos, o comando uvx com trendzeist-mcp como argumento. O repositório inclui um arquivo llms-install.md que você pode colar num assistente para ele fazer a instalação.
Como instalo no Claude Desktop?
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Abra o claude_desktop_config.json e adicione uma entrada em mcpServers com o comando uvx e o argumento trendzeist-mcp, depois reinicie o Claude Desktop. No macOS o arquivo fica em ~/Library/Application Support/Claude/, no Windows em %APPDATA%\Claude\, no Linux em ~/.config/Claude/. No Claude Code um único comando no terminal faz o mesmo: claude mcp add trendzeist -- uvx trendzeist-mcp.
Os dados são os mesmos do trends.google.com?
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Sim, vêm dos mesmos endpoints não documentados que o site usa, via a biblioteca pytrends-modern. Isso traz a mesma ressalva: os valores são o índice relativo de interesse de 0 a 100 do Google, nunca volume absoluto de busca. Use para ver direção e comparar termos, e não leia os números como tráfego.
É um produto oficial do Google? É permitido?
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Não, o projeto não tem afiliação, endosso ou patrocínio do Google, e "Google Trends" é marca registrada do Google. Os endpoints são não oficiais e podem mudar ou aplicar rate limit sem aviso, por isso um canário ao vivo roda semanalmente no CI. Você é responsável por cumprir os termos de serviço do Google na sua jurisdição.
Funciona para o Brasil e para conteúdo em português?
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Sim. Passe geo="BR" em qualquer ferramenta para receber dados brasileiros, e defina a variável de ambiente TRENDZEIST_HL como pt-BR para o Google devolver títulos e categorias em português. Recortes por estado funcionam com a resolução REGION. A chave de cache inclui o idioma, então dois servidores com configurações diferentes nunca veem os resultados um do outro.
Por que related_topics volta vazio?
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O Google frequentemente devolve resultado vazio para tópicos relacionados, até no site. É uma limitação da fonte, por isso a ferramenta está marcada como best-effort. related_queries é a confiável e devolve buscas top e em alta com marcação de breakout, que costuma ser o que você queria de qualquer forma.
Você constrói um servidor MCP customizado para a minha empresa?
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Sim. O trendzeist-mcp é um exemplo público e pequeno do padrão: validação estrita de entrada, throttle, cache seguro em disco, testes offline e canário ao vivo. Eu construo a mesma coisa contra sistemas privados, um CMS, analytics, um catálogo de produtos ou documentação interna, e também construo os pipelines de conteúdo que consomem esses dados. Agende uma call e descreva o seu cenário.
Instale em um minuto. Depois fale comigo sobre o que vem em seguida.
uvx trendzeist-mcp te dá as ferramentas. Uma call te dá a pessoa que as escreveu olhando como o seu time realmente produz conteúdo.
Licença MIT, gratuito para sempre. Sem discurso de vendas na call, você explica seu cenário, eu digo o que faz sentido.