正在自动登录…
← 返回项目列表cc844673379-lgtm/
cc844673379-lgtm/ mcd-hui-life
麦惠生活是一个麦当劳点餐Skill,在热量和金额双预算约束下求解真实可下单的搭配,并支持清淡偏好、券省钱和锚定式推荐,适用于控卡、减脂、预算敏感等用户。
AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/20 02:06:13 · 查看原文
- 累计 Stars
- 112
- 当前热度
- 未达当前门槛
- 仓库创建时间
选用指南
AI 根据 README 整理 · 2026/10/20 02:06:13
- 目标用户
面向控卡党、减脂健身人群、学生与预算敏感用户,以及有明确点餐目标或想省事的用户。
查看 README 依据
# 麦惠生活 · mcd-hui-life **麦惠生活**是一个麦当劳点餐 Skill,**同时管住「花多少钱」和「摄入多少热量」两条预算**,算出真实可下单的搭配,并按需判定「不油腻」。名字里的「麦」是麦当劳,「惠」是实惠——省下的不只是钱,还有热量。 > 双预算 + 清淡偏好 + 券省钱,三者交叉求解,并且每个数字都经过麦当劳 MCP 的真实接口验证。 ## 目标用户 | 用户 | 他们的原话 | 这个 Skill 给什么 | |---|---|---| | 控卡党 | 「500 大卡以内,20 块搞定」 | 在热量与金额双约束下求解,给出真实成交价 | | 减脂 / 健身人群 | 「想吃清淡点」「别太油腻」 | 按脂肪供能比分档,用实算数据而不是餐品名判断 | | 学生与预算敏感用户 | 「有没有更便宜的搭配」「用券能省多少」 | 交叉校验门店可用券,把券当特价商品纳入比较 | | 有明确目标的用户 | 「我想吃巨无霸,帮我配一下」 | 锚定该商品,只在周围补齐搭配 | | 只想省事的用户 | 「帮我点一份」 | 输出方案并代为创建订单(需明确确认),并自动选好最近的门店 | | 不知道去哪家的用户 | 「离我最近的店」「我在湖北工业大学附近」 | 按位置锚点自动匹配最近且真能下单的门店,而不是只按直线距离排序 | ## 为什么需要它
- 使用方式
作为WorkBuddy的Skill安装,通过对话交互使用,可输出方案并代为创建订单(需确认),支持可视化卡片。
查看 README 依据
2. Python 3.10 或以上(脚本只用标准库,无需装任何第三方包) 3. 可访问 `https://open.mcd.cn` 的网络 ### 第一步:申请 MCP Token 1. 打开 https://open.mcd.cn/mcp 2. 点击右上角「登录」,用手机号完成验证 3. 点击右上角「控制台」→「激活」 4. 阅读并同意服务协议,复制 Token ### 第二步:配置连接器 打开 WorkBuddy,左侧边栏「专家·技能·连接器」→「连接器」页签 → 右上角「自定义连接器」→「配置 MCP」,填入: ```json { "mcpServers": { "mcd-mcp": { "type": "streamablehttp", "url": "https://mcp.mcd.cn", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_TOKEN" } } } } ``` > 务必把 `YOUR_MCP_TOKEN` 替换为实际 Token 再保存。同一内容也放在 [`mcp-config.example.json`](./mcp-config.example.json)。
保存后回到「自定义连接器」列表,把 `mcd-mcp` **启用**并点击**信任**。 ### 第三步:安装 Skill 把本目录放到 Skill 目录下即可: ```text # 用户级(所有项目可用) ~/.workbuddy/skills/mcd-hui-life/ # 或项目级 <项目>/.workbuddy/skills/mcd-hui-life/ ``` ### 第四步:验证环境 Skill 在正式流程前会自动跑一次只读环境检查。也可以手动验证: ```bash # 1. 先做最小探测:调用 now-time-info,能返回当前时间即说明鉴权与连通正常 # 2. 把探测结果按 references/setup-guide.md 的格式写成 probe-results.json # 3. 带 --network 与探测结果再跑检查 python scripts/check_environment.py --network --probe-results probe-results.json ``` **漏掉 `--network` 或 `--probe-results` 会直接返回 `unavailable`**(`reason_code` 为 `probe_required`),那不是环境有问题,而是检查没拿到探测结果,别据此判定 MCP 不可用。
| 参数与报价逐字一致 | 换配(`roundList`)或特制(`modification`)漏传,下出的单会还原成默认配置——用户看到的方案与实际下的单不是同一单 | | 金额变动即停下 | `create-order` 返回的金额才是成交额,与报价不符时交用户重新确认,不默认接受 | | 失败先查再重试 | 请求超时后盲目重发会产生重复订单,官方取消原因码里专门有一项「重复下单」,说明这是真实会发生的情形 | 到店与得来速场景的 `takeWayCode` 只能取自 `calculate-price` 返回的 `data.takeWayList[].code`,不自行编造。用户要求取消时,先 `query-order` 确认订单状态,再按官方原因码(改主意 / 重复下单 / 点错了 / 地址电话填错 / 送达时间选错 / 其它)执行取消。 Skill **不代替用户支付**:下单后只把支付链接与引导语交给用户,用户回报支付结果后,再用 `query-order` 查询最新状态。 ## 可视化下单界面 方案确定后,Skill 会把「要下的这一单」渲染成一张可视化卡片,而不是让用户在长段落里找关键信息。 **两个时机,两张卡** | 时机 | 卡片 | 用户能看到 | |---|---|---|
- 部署要求
需要麦当劳中国的MCP Token、Python 3.10或以上(脚本仅用标准库)、可访问open.mcd.cn的网络,并在WorkBuddy中配置MCP连接器。
查看 README 依据
麦当劳 MCP 同时暴露了菜单、券、报价、营养、下单五套独立数据源,它们之间存在**三组系统性偏差**。直接问模型会踩坑,本 Skill 的核心就是把这些偏差逐个消掉: | 坑 | 实测证据 | 本 Skill 的处理 | |---|---|---| | 菜单返回 ≠ 可售 | 餐段空窗期会拿到已停售餐品,报价可能返回 `60006`「商品已售罄或不可售」——但空窗期**不必然拦截**,实测同一空窗期内 4 次报价全部成功 | 每个候选都先经报价接口确认可售,**不据时段预判** | | 菜单价 ≠ 成交价 | 燕麦奶铁菜单价 9.9 元,成交价 **23 元** | 只报报价接口金额;需持卡的标注「需持卡」 | | 卡包券 ≠ 可用券 | 同一时刻卡包 **11 张**、门店可用 **2 张** | 券必须经门店券接口交叉校验 | | 券是特价商品,不是折扣 | 「王牌小食拼」是独立商品码 `9900016371` | 券按商品拆解,营养由组成品求和 | 另外还发现了一个**免费的操作空间**:券商品拆解后,同一轮内 `diffPrice` 为 `+ ¥0` 的选项互为等价备选。实测「王牌小食拼」可等价换成 **15 种**组合——不加一分钱就能调整营养结构。 ## 安装方法 ### 前置条件 1. 一个麦当劳中国的 MCP Token
2. Python 3.10 或以上(脚本只用标准库,无需装任何第三方包) 3. 可访问 `https://open.mcd.cn` 的网络 ### 第一步:申请 MCP Token 1. 打开 https://open.mcd.cn/mcp 2. 点击右上角「登录」,用手机号完成验证 3. 点击右上角「控制台」→「激活」 4. 阅读并同意服务协议,复制 Token ### 第二步:配置连接器 打开 WorkBuddy,左侧边栏「专家·技能·连接器」→「连接器」页签 → 右上角「自定义连接器」→「配置 MCP」,填入: ```json { "mcpServers": { "mcd-mcp": { "type": "streamablehttp", "url": "https://mcp.mcd.cn", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_TOKEN" } } } } ``` > 务必把 `YOUR_MCP_TOKEN` 替换为实际 Token 再保存。同一内容也放在 [`mcp-config.example.json`](./mcp-config.example.json)。
- 已知限制
不识别辣度与甜度、不支持企业团餐满减、不代替支付、不处理退款、不提供医疗建议;停止条件包括无法获取位置锚点、候选门店均不可售等。
查看 README 依据
python scripts/nutrition_map.py --nutrition nutrition.json --menu menu.json --output mapping.json ``` 实测(38 个代表条目):matched 16、ambiguous 13、missing 9。其中 `ambiguous` 项必须消歧后才能使用,`missing` 项一律标注「暂无营养数据」,**不估算、不用同类替代**。 ### `fat_ratio.py` ```bash python scripts/fat_ratio.py --input dishes.json --output ratios.json ``` 脂肪供能比 = `脂肪(克) × 9 ÷ 热量(大卡)`,三档:≤35% 不油腻 / 35–50% 尚可 / >50% 偏油腻。 ## 边界与免责 **明确不做**:不识别辣度与甜度(营养数据无对应字段)、不支持企业团餐满减计算、不代替用户完成支付、不处理已支付订单的退款(需引导用户走官方渠道)、不提供医疗或营养建议。
**停止条件**:拿不到位置锚点且用户不提供城市与地标、候选门店全部未通过逐家校验、全部候选均不可售、用户要求下单但未明确确认、`create-order` 返回金额与用户确认的报价不一致且用户不接受新金额、持续限流、用户索取医疗建议时,Skill 会停止并说明原因,不用推测结果顶替。 **免责**:营养数值来自麦当劳官方公开数据,仅供参考,不构成医疗或营养建议,不用于疾病诊断、治疗或用药参考。价格、餐品供应与券适用性以麦当劳官方渠道的实时结果为准。 ## 核验信息 - 核验日期:2026-10-12 - 核验门店:武汉光谷通信广场餐厅(1960090)、武汉江夏永旺梦乐城餐厅(1960242)、武汉洪山万科广场餐厅(1960264)、武汉保利心语餐厅(1960208) - **下单链路实测**:2026-10-12 共下 4 笔真实订单,全部取消,均不使用任何券 - 到店自取·单品(门店 1960264,圆筒冰淇淋 ×1,5 元):实付与报价一致,`takeWayCode` 正确落为「外带」
README
正在加载 README…
收录信息
- 仓库创建时间
- 2026/10/12 15:59:35
- 首次达标收录
- 2026/10/13 02:05:55
- 统计更新时间
- 2026/10/22 19:06:05
按创建时长与累计 Stars 判断等级。首次达标收录后,即使未达当前门槛仍保留;累计 Stars 和仓库状态会定期更新。确认只有 README 及辅助文件的仓库会停止公开。
模型评估
值得看加权总分 4.1 / 5
由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/20 02:06:21 生成。评分仅供参考,不是代码、安全或许可证审查;热度等级另按创建时长与累计 Stars 计算。
仓库信息
- 最近推送
- 2026/10/13 17:52:27
- 许可证标识
- 未识别,请查看仓库说明
- Fork 数
- 8
- 当前状态
- 未归档
收录记录
按创建时长与累计 Stars 首次收录:小火
首次发现项目