// 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.

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Licença MIT · Python 3.11+ · uvx trendzeist-mcp e está rodando

ferramentas expostas ao seu assistente, mais um prompt guiado

API keys, contas ou navegadores necessários

formas de instalar: uvx, pipx, pip, Docker

MIT

licença, open source, construído sobre o pytrends-modern

// 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.

01
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.

Setup típicotrendzeist-mcp

Ideias de tópico ranqueadas em uma chamada

Primitivas cruas, você ranqueiadiscover_topicsbreakout, depois em alta, depois evergreen, sem duplicatas

Custo e autenticação

API key, cota mensalNenhumgratuito, roda na sua máquina

Navegador

Chrome headless em algumas bibliotecasSem navegadorHTTP puro, JSON puro

Cache

Em memória ou nenhumJSON em discosobrevive a reinícios do cliente

Comportamento sob rate limit

Rajadas, HTTP 429 frequenteThrottle por requestmínimo de 2 s entre chamadas ao Google, configurável

Ideação guiada

Você escreve o promptblog_ideas_from_trendstópico, público e região como entradas

Fonte: 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:

Nov 2024

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 ↗

Jul 2025

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 ↗

0–100

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 ↗

HTTP 429

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

Nove ferramentas e um prompt, 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 nove ferramentas, como seu assistente as vê

discover_topics

Tópicos ranqueados a partir de 1 a 5 sementes: breakout, em alta, evergreen, sem duplicatas

interest_over_time

Curva de interesse de 0 a 100 com média, pico e direção

compare_keywords

Comparação direta com participação e vencedor para 2 a 5 termos

related_queries

Buscas relacionadas top e em alta, com marcação de breakout

related_topics

Tópicos do Knowledge Graph top e em alta, best-effort

interest_by_region

Onde está a demanda: país, região, cidade ou DMA

suggest_keywords

Desambigua um termo em entidades do Google (título, tipo, mid)

trending_now

O que está em alta agora, com manchetes de notícias

list_categories

Encontra ids de categoria do Google Trends para refinar qualquer consulta

blog_ideas_from_trends

Prompt: ideação guiada a partir de tópico, 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.

0–100

índice relativo. Nada aqui é volume absoluto de busca.

15 min

de cache nas consultas explore. Tempo real não é, e nem tenta ser.

semanal

canário ao vivo no CI, porque são endpoints não documentados que podem mudar sem aviso.

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.

Conversar sobre um pipeline de conteúdo

// 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.

construção

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 handover completo

Por projeto · 3–6 semanasAgendar uma call →

construção

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

Por projeto · 2–5 semanasAgendar uma call →

auditoria

Revisão de Operações de Conteúdo com IA

Uma análise estruturada de como seu time produz conteúdo com IA hoje: ferramentas, prompts, etapas de revisão, publicação, medição. Você recebe um relatório escrito sobre onde vaza tempo ou qualidade, e um plano priorizado.

→Entrevistas e mapeamento do fluxo
→Revisão de prompts e ferramentas
→Relatório escrito com correções priorizadas
→Uma sessão de acompanhamento

Escopo fixo · 1–2 semanasAgendar uma call →

advisory

Líder de IA Fracionado para Times de Conteúdo

Orientação sênior contínua para publishers e agências adotando IA no trabalho editorial: escolha de ferramentas, revisão de arquitetura, guardrails, e alguém pra ligar quando o pipeline faz algo estranho às 2 da manhã.

→Revisões semanais de arquitetura
→Disponibilidade assíncrona para decisões técnicas
→Avaliação de fornecedores e ferramentas
→Sessões de capacitação do time

Retainer mensal · ContínuoAgendar uma call →

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Outros serviços:Arquitetura de IA CTO Fracionado para IA Automação com n8n Sistemas RAG Integração de IA para WordPress Serviços WordPress Plugin ParseLess

// 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. Expõe nove ferramentas, incluindo descoberta ranqueada de tópicos, interesse ao longo do tempo, comparação de palavras-chave, buscas relacionadas e interesse por região, mais um prompt guiado para transformar tendências em ideias de posts. Roda localmente, está publicado no PyPI e tem licença MIT.

Precisa de API key ou conta do Google?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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.

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