Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Google Trends search interest over time with growth metrics. Free key at trendsapi.ai
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
AuthorizationLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http google-trends https://google-trends.api.trendsapi.ai/mcp --header 'Authorization: your-value'Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"google-trends": {
"url": "https://google-trends.api.trendsapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"google-trends": {
"type": "http",
"url": "https://google-trends.api.trendsapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Authorization secreto obligatorio HTTP headerEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio trendsapi.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: Authorization
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.2) llegó al registro hace 16 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Python client for Google Trends data via the Trends API. Normalized 0-100 scores, history + growth, free tier. Not a scraper.
Key: trendsapi.ai/#get-key. HTTP contract and every source: trendsapi-ai/trendsapi.
pip install google-trends-client
export TRENDSAPI_KEY=your_key
Python 3.9+. Same key as the HTTP API.
from google_trends_client import TrendsAPI
client = TrendsAPI() # TRENDSAPI_KEY
Keyword helpers default to source: "google search". Pass source= to hit any other platform with the same client. Official full client (every source, no preset): trendsapi.
| Method | REST mode | Returns |
|---|---|---|
get_time_series(keyword, source=, data_mode=) | get_time_series | list[TrendsDataPoint] |
get_growth(keyword, percent_growth=, source=, data_mode=) | get_growth | GetGrowthResponse |
get_live(limit=, offset=, category=) | get_top_trends | GetTopTrendsResponse |
get_top_trends(type=, ...) | get_top_trends | GetTopTrendsResponse |
source is lowercase (google search). type is exact (Google Trends). Mixing them is a 400.
from google_trends_client import TrendsAPI
client = TrendsAPI() # TRENDSAPI_KEY
series = client.get_time_series("heat pump") print(series[-1].date, series[-1].value)
growth = client.get_growth("heat pump", percent_growth=["3M", "12M"]) print(growth.results[0].growth, growth.results[0].direction)
hot = client.get_live(limit=10) print(hot.data) # [[1, "..."], ...]
points = client.get_time_series("heat pump")
Each point:
| Field | Always | Meaning |
|---|---|---|
date | yes | YYYY-MM-DD |
value | yes | 0-100 index for this series |
keyword | yes | Echo |
volume | no | Absolute volume when available |
source or datatype | no | Pipeline label |
Python returns list[TrendsDataPoint]. Use .date and .value, not ["date"]. JS returns the same fields as object properties.
g = client.get_growth("heat pump", percent_growth=["12M", "3M", "YTD"])
print(g.results[0].growth, g.results[0].direction)
percent_growth default: ["12M"]. Presets: 7D 14D 30D 1M 2M 3M 6M 9M 12M/1Y 18M 24M/2Y 36M/3Y 48M 60M/5Y MTD QTD YTD. Custom: {"name": "Launch", "recent": "2024-06-01", "baseline": "2024-01-01"}.
| Field | Meaning |
|---|---|
search_term | Keyword |
data_source | Source |
results | One object per window (period, growth, direction, dates, values) |
metadata | Counts / success flag |
Several windows still count as one request. Python: growth.results[0].growth. JS: growth.results[0].growth.
hot = client.get_live(limit=10)
| Field | Meaning |
|---|---|
as_of_ts | Snapshot time |
type | Feed name |
limit, offset, count | Pagination |
data | [rank, label] rows |
Python: hot.data. JS: hot.data. Optional offset= and category= (Amazon Best Sellers by Category, Top Websites only).
import asyncio
from google_trends_client import AsyncTrendsAPI
async def main(): c = AsyncTrendsAPI() return await asyncio.gather( c.get_time_series("heat pump"), )
asyncio.run(main())
Each 200 is one billed request.
from dataclasses import asdict
import pandas as pd from google_trends_client import TrendsAPI
df = pd.DataFrame(asdict(p) for p in TrendsAPI().get_time_series("heat pump")) df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) print(df.set_index("date")["value"].resample("ME").mean().tail())
npm install google-trends-js
Node 18+, Deno, Bun, Workers. Same API key. Field tables above apply.
Also published as google-trends-node, google-trends-client. Same client, different package name.
| Method | REST mode | Returns |
|---|---|---|
getTimeSeries(keyword, { source, data_mode }) | get_time_series | weekly points |
getGrowth(keyword, { percent_growth, source, data_mode }) | get_growth | growth object |
getLive({ limit, offset, category }) | get_top_trends | live feed |
getTopTrends({ type, ... }) | get_top_trends | live feed |
import { TrendsAPI } from "google-trends-js";
const client = new TrendsAPI({ apiKey: process.env.TRENDSAPI_KEY! }); const series = await client.getTimeSeries("heat pump"); console.log(series.at(-1)?.date, series.at(-1)?.value);
const growth = await client.getGrowth("heat pump", { percent_growth: ["3M", "12M"], }); console.log(growth.results[0].growth, growth.results[0].direction);
const live = await client.getLive({ limit: 10 }); console.log(live.data); // [[1, "..."], ...]
| Field | Value |
|---|---|
| Endpoint | POST https://api.trendsapi.ai/api |
| Auth | Authorization: Bearer $TRENDSAPI_KEY |
| History | source: google search with get_time_series or get_growth |
| Keyword | Any phrase, e.g. heat pump |
Live type | Google Trends |
curl -sS -X POST https://api.trendsapi.ai/api \
-H "Authorization: Bearer $TRENDSAPI_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"mode":"get_time_series","source":"google search","keyword":"heat pump"}'
source): google images, google news, google shopping.value is 0-100 for this term on Google web search, not Ads impressions.| HTTP | Client |
|---|---|
| 200 | Parsed payload. Python dataclasses / JS typed objects |
| 400 | Raises. Fix source or type spelling |
| 401 | Raises. Check TRENDSAPI_KEY |
| 404 | Raises. No series for that keyword. Do not retry |
| 429 | Raises. Quota |
| 5xx | Client retries, then raises |
The HTTP body field is a JSON string. SDKs decode it. Raw curl must parse body a second time.
Site: https://trendsapi.ai/trends/google-trends.
MIT. See LICENSE.