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yeqv111/ mccarbon
麦麦碳账本是一款个人餐饮碳足迹估算工具,通过麦当劳MCP拉取历史订单,按餐品、包装、配送三层模型估算碳排放,生成单文件HTML碳账本,并提供减排模拟器。适合关注环保、想了解自身麦当劳消费碳影响的用户。
AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/14 19:35:34 · 查看原文
- 累计 Stars
- 765
- 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 · 2026/10/14 19:35:34 · 基于较早版本,请核对最新 README
- 使用方式
通过命令行使用,支持生成碳账本、演示、导出订单和验证Token等子命令。
查看 README 依据
PYTHONPATH=src python3 -m mccarbon account --token "your_token" ``` 3. **先验证 Token**(推荐第一步): ```bash PYTHONPATH=src python3 -m mccarbon account --token "your_token" ``` 能打印出**会员卡号 / 积分**,说明 Token 有效;若报 `401` 则 Token 无效或已过期。 4. 拉取真实订单并生成碳账本: ```bash PYTHONPATH=src python3 -m mccarbon --live --html carbon-book.html --token "your_token" ``` ## 命令说明 ```bash python3 -m mccarbon [report|demo|export|account] [选项] ``` | 子命令 | 作用 | 常用选项 | |---|---|---| | `report`(默认)| 生成碳账本 | `--html <PATH>` `--json <PATH>` `--start/--end` `--name` `--city` `--token` `--detail` |
- 部署要求
需要Python 3.9+,零第三方依赖;真实数据需申请麦当劳MCP Token并配置环境变量或命令行参数。
查看 README 依据
- **零第三方依赖**:只用 Python 标准库(`urllib`、`datetime`、`html`、`json`)。 ## 快速开始 > 📖 **第一次使用?** 直接看 [**USAGE.md**](USAGE.md)。 ```bash # 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/w16638771062/mccarbon.git cd mccarbon # 2. 零安装直接跑(无需第三方依赖、无需 Token、无需联网) PYTHONPATH=src python3 -m mccarbon demo # 3. 生成可分享的 HTML 碳账本 PYTHONPATH=src python3 -m mccarbon --mock --html carbon-book.html ``` 嫌 `PYTHONPATH=src` 麻烦的话,装一次就能用短命令: ```bash pip install . mccarbon demo ``` 环境要求:**Python 3.9+**(已在 3.9.6 与 3.13.12 实测通过),**零第三方依赖**。 ## 方法学(M) 碳足迹题材最怕被质疑「数字是编的」,所以这里把口径写在明处。三层模型: ### 第一层 · 餐品层(约占总量 90%) | 来源 | 关键数据 |
- 塑料袋(6g)≈ **19 g CO2e** 按渠道分摊:外送(餐盒 + 餐具 + 袋)远重于到店 / 自提。 ### 第三层 · 配送层 参考国内外卖研究:每单平均 111.80 g CO2e,其中**包装占 86%**,配送段本身仅约 **15.6 g**(电动两轮为主)。 → 所以「到店自提」几乎能抹掉配送层,是减排里性价比最高的动作之一。 ### 换算常数 一棵成熟树每年约吸收 21 kg CO2;汽油乘用车约 170 g CO2 / 公里。 > ⚠️ **免责声明**:本账本为**估算值**,非麦当劳官方披露数据,仅用于横向对比与减排方向判断。不同地区、供应链、包装规格都会导致实际值偏差。 ## 真实数据接入 真实历史订单来自 `order-list`,营养数据来自 `list-nutrition-foods`,积分账户来自 `query-my-account`。**必须先有 Token**。 1. 申请麦当劳 MCP Token(参考 [M-China/mcd-mcp-server](https://github.com/M-China/mcd-mcp-server))。 2. 配置 Token(二选一): ```bash # 方式 A:环境变量 export MCD_MCP_TOKEN="your_token" # 方式 B:命令行直接传
- 已知限制
碳足迹为估算值,非麦当劳官方披露数据,仅用于横向对比与减排方向判断;不同地区、供应链、包装规格会导致实际值偏差。
查看 README 依据
- 塑料袋(6g)≈ **19 g CO2e** 按渠道分摊:外送(餐盒 + 餐具 + 袋)远重于到店 / 自提。 ### 第三层 · 配送层 参考国内外卖研究:每单平均 111.80 g CO2e,其中**包装占 86%**,配送段本身仅约 **15.6 g**(电动两轮为主)。 → 所以「到店自提」几乎能抹掉配送层,是减排里性价比最高的动作之一。 ### 换算常数 一棵成熟树每年约吸收 21 kg CO2;汽油乘用车约 170 g CO2 / 公里。 > ⚠️ **免责声明**:本账本为**估算值**,非麦当劳官方披露数据,仅用于横向对比与减排方向判断。不同地区、供应链、包装规格都会导致实际值偏差。 ## 真实数据接入 真实历史订单来自 `order-list`,营养数据来自 `list-nutrition-foods`,积分账户来自 `query-my-account`。**必须先有 Token**。 1. 申请麦当劳 MCP Token(参考 [M-China/mcd-mcp-server](https://github.com/M-China/mcd-mcp-server))。 2. 配置 Token(二选一): ```bash # 方式 A:环境变量 export MCD_MCP_TOKEN="your_token" # 方式 B:命令行直接传
README
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收录信息
- 仓库创建时间
- 2026/10/12 17:45:08
- 首次达标收录
- 2026/10/13 04:05:52
- 统计更新时间
- 2026/10/22 19:00:54
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
普通加权总分 3.8 / 5
由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/13 04:06:17 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 15:15:56
- 许可证标识
- MIT
- Fork 数
- 37
- 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