跳到正文

正在自动登录…

← 返回项目列表

WilderNoTrack/mcd-calorie-butler

热量管理点餐推荐口味记忆

这是一个装进AI客户端的麦当劳点餐Skill,帮助减脂人群在控制热量摄入的同时,根据个人口味和味热比推荐麦当劳餐品,并支持通过官方MCP接口核价和下单。适合在减脂、控卡或增肌但不想放弃麦当劳的用户。

AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/14 20:01:28 · 查看原文

值得看Python提示词与 Skills兼有 资源合集
累计 Stars
149
当前热度
未达当前门槛
仓库创建时间
打开 GitHub ↗项目网站 ↗

选用指南

AI 根据 README 整理 · 2026/10/14 20:01:28

适用场景

适用于在减脂、控卡或增肌期间,希望继续吃麦当劳并需要控制热量摄入的用户,也适合想和他人一起点餐但各自目标不同的人。

查看 README 依据
- **麦当劳 MCP** 只负责取数和下单,详见 [MCP_INTEGRATION.md](MCP_INTEGRATION.md)。 - **计算脚本** `scripts/butler.py` 负责所有数字,模型不心算。 - **AI** 负责听懂你、估算非麦当劳食物、把结果讲清楚。 ## 适合谁 - 在减脂、控卡或增肌,但不想和麦当劳绝交的人 - 想吃得心里有数、又懒得每顿查热量表的上班族和学生 - 想和对象/朋友一起点,但各自目标不同的人([一起吃](skill/mcd-calorie-butler/references/together.md)) ## 健康与隐私 - 每日目标不低于基础代谢(女性不低于 1200、男性不低于 1500 大卡),设得更低会被提到下限。 - 吃超了照实记,不劝饿、不评价身材;提到疾病、孕期等情况会建议咨询医生或营养师。详见 [健康边界](skill/mcd-calorie-butler/references/health.md)。 - 饮食日记、口味、爱吃程度只存在本机 `~/.mcd-calorie-butler/`。仓库里没有任何 Token 或个人信息。 - 只有你明确说"下单"才会调用 `create-order`;不会自动领券、抽奖、兑换或取消订单。 ## 目录 ```
目标用户

面向在减脂、控卡或增肌但不想和麦当劳绝交的人,以及想吃得心里有数又懒得查热量表的上班族和学生。

查看 README 依据
- **麦当劳 MCP** 只负责取数和下单,详见 [MCP_INTEGRATION.md](MCP_INTEGRATION.md)。 - **计算脚本** `scripts/butler.py` 负责所有数字,模型不心算。 - **AI** 负责听懂你、估算非麦当劳食物、把结果讲清楚。 ## 适合谁 - 在减脂、控卡或增肌,但不想和麦当劳绝交的人 - 想吃得心里有数、又懒得每顿查热量表的上班族和学生 - 想和对象/朋友一起点,但各自目标不同的人([一起吃](skill/mcd-calorie-butler/references/together.md)) ## 健康与隐私 - 每日目标不低于基础代谢(女性不低于 1200、男性不低于 1500 大卡),设得更低会被提到下限。 - 吃超了照实记,不劝饿、不评价身材;提到疾病、孕期等情况会建议咨询医生或营养师。详见 [健康边界](skill/mcd-calorie-butler/references/health.md)。 - 饮食日记、口味、爱吃程度只存在本机 `~/.mcd-calorie-butler/`。仓库里没有任何 Token 或个人信息。 - 只有你明确说"下单"才会调用 `create-order`;不会自动领券、抽奖、兑换或取消订单。 ## 目录 ```
使用方式

通过AI客户端(如WorkBuddy、Claude Code、Cursor)使用,需要先申请麦当劳MCP Token并配置连接,然后安装Skill文件夹。

查看 README 依据
在 [open.mcd.cn/mcp](https://open.mcd.cn/mcp) 登录后申请。把 Token 放进环境变量,**不要**写进任何文件或发给别人: ```bash export MCD_MCP_TOKEN="你的 Token" # PowerShell:$env:MCD_MCP_TOKEN="你的 Token" ``` ### 2. 在 AI 客户端里连上麦当劳 MCP 参考 [mcp-config.example.json](mcp-config.example.json)。WorkBuddy:左侧【专家·技能·连接器】→【连接器】→【自定义连接器】→【配置MCP】,填入配置并把 `${MCD_MCP_TOKEN}` 换成你的 Token。Claude Code、Cursor、Cherry Studio 同理。 ### 3. 安装 Skill ```bash python install.py --target workbuddy # 复制到 ~/.workbuddy/skills/mcd-calorie-butler python install.py --target claude # 复制到 ~/.claude/skills/mcd-calorie-butler ```
部署要求

需要Python 3.9+环境用于安装脚本,无第三方依赖。使用前需在open.mcd.cn/mcp申请麦当劳MCP Token并配置到AI客户端。

查看 README 依据
在 [open.mcd.cn/mcp](https://open.mcd.cn/mcp) 登录后申请。把 Token 放进环境变量,**不要**写进任何文件或发给别人: ```bash export MCD_MCP_TOKEN="你的 Token" # PowerShell:$env:MCD_MCP_TOKEN="你的 Token" ``` ### 2. 在 AI 客户端里连上麦当劳 MCP 参考 [mcp-config.example.json](mcp-config.example.json)。WorkBuddy:左侧【专家·技能·连接器】→【连接器】→【自定义连接器】→【配置MCP】,填入配置并把 `${MCD_MCP_TOKEN}` 换成你的 Token。Claude Code、Cursor、Cherry Studio 同理。 ### 3. 安装 Skill ```bash python install.py --target workbuddy # 复制到 ~/.workbuddy/skills/mcd-calorie-butler python install.py --target claude # 复制到 ~/.claude/skills/mcd-calorie-butler ```
也可以在 WorkBuddy 的技能页上传 `skill/mcd-calorie-butler` 文件夹。需要 Python 3.9+,无第三方依赖。 ### 4. 开始 对 AI 说"我在减脂,帮我建个档",它会问目标、口味、常去的店和老样子。之后每天说"中午吃了……""晚上吃什么麦当劳"就行。 ## 不用 Token 先看看 ```bash python -m unittest discover -s tests -v # 14 个离线测试,用录制的真实 MCP 返回 python tools/demo_server.py # 打开 http://127.0.0.1:8765 看交互演示 ``` 演示页的排餐算法与 Skill 的计算脚本是同一套,数据是录制的真实菜单与营养表。本机配置了 `DEEPSEEK_API_KEY` 时,演示页的午饭可以随便输入,由大模型估算;Key 只在本地服务端读取。 也可以直接跑计算脚本: ```bash cd skill/mcd-calorie-butler python scripts/butler.py nutrition load ../../tests/fixtures/nutrition.txt
已知限制

非麦当劳官方产品,内容仅供参考,不构成营养或医疗建议。每日目标不低于基础代谢,设得更低会被提到下限。只有用户明确说"下单"才会调用create-order,不会自动领券、抽奖、兑换或取消订单。

查看 README 依据
# 麦麦热量管家 · 味热比 **减脂不是少吃你爱的,是先换掉不值这口热量的。** 一个装进 AI 里的麦当劳 Skill。你告诉它今天吃了什么,麦当劳的按官方营养数据记,别的饭说一句就行;它算出这一顿还能吃多少,按你的口味和「味热比」排好一顿麦当劳,用官方接口核完价,等你说一句「下单」。 **[打开在线演示](https://wildernotrack.github.io/mcd-calorie-butler/)**:不用 Token,直接看它怎么调用麦当劳 MCP、怎么按味热比排一顿。 > 非麦当劳官方产品,由参赛者独立开发。内容仅供参考,不构成营养或医疗建议。 ## 它干了什么 ``` 你:中午吃了食堂黄焖鸡米饭,还喝了杯半糖奶茶。晚上想吃麦当劳,帮我安排一下 管家:(调用麦当劳 MCP:now-time-info → list-nutrition-foods → query-nearby-stores → query-meals → query-meal-detail → calculate-price) 今天目标 1800 大卡:早餐 402(麦当劳,已记录),午餐约 950(估算),晚餐还剩 448 大卡。 你的老样子巨无霸三件套(949 大卡)放不下,我按味热比代价从小到大换: · 可乐 → 纯牛奶:少 18 大卡,多 7g 蛋白质
- **麦当劳 MCP** 只负责取数和下单,详见 [MCP_INTEGRATION.md](MCP_INTEGRATION.md)。 - **计算脚本** `scripts/butler.py` 负责所有数字,模型不心算。 - **AI** 负责听懂你、估算非麦当劳食物、把结果讲清楚。 ## 适合谁 - 在减脂、控卡或增肌,但不想和麦当劳绝交的人 - 想吃得心里有数、又懒得每顿查热量表的上班族和学生 - 想和对象/朋友一起点,但各自目标不同的人([一起吃](skill/mcd-calorie-butler/references/together.md)) ## 健康与隐私 - 每日目标不低于基础代谢(女性不低于 1200、男性不低于 1500 大卡),设得更低会被提到下限。 - 吃超了照实记,不劝饿、不评价身材;提到疾病、孕期等情况会建议咨询医生或营养师。详见 [健康边界](skill/mcd-calorie-butler/references/health.md)。 - 饮食日记、口味、爱吃程度只存在本机 `~/.mcd-calorie-butler/`。仓库里没有任何 Token 或个人信息。 - 只有你明确说"下单"才会调用 `create-order`;不会自动领券、抽奖、兑换或取消订单。 ## 目录 ```

README

正在加载 README…

收录信息

仓库创建时间
2026/10/13 10:30:41
首次达标收录
2026/10/13 18:01:00
统计更新时间
2026/10/22 19:06:02

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

新颖度
3.9
实用价值
4.0
成熟度
4.8
实质含量
4.0

由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/13 18:01:34 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 11:21:36
许可证标识
MIT
Fork 数
14
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