mcd-coupon-strategist

算清优惠券和凑单,点麦当劳不花冤枉钱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 21 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1004
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无付费计划

项目预览

mcd-coupon-strategist 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Ayzzz123
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无付费计划
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,cost-optimization,coupon,llm,mcd-mcp,mcdonalds,mcp,python,skill,workbuddy
GitHub 星标★ 1004
上线时间2026-10-10 00:00:00
代码更新2026-10-21
仓库体积1.0 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数1

项目介绍

mcd-coupon-strategist(麦麦省钱助手)是一个基于麦当劳 MCP 接口的点餐成本优化 Skill,用 Python 编写。它把优惠券、满减、套餐组合等规则交给大模型智能体处理,针对用户选定的门店和想吃的餐品,自动枚举可行的点餐组合并计算实际到手价,输出当前门店最省钱的方案。项目重点不只是找最低价,还会主动识别“凑单陷阱”:当为了用券而加购的商品导致总价反而更高,或优惠门槛差一点却需要买不想要的东西时,它会给出提示,避免用户被表面折扣误导。技术上依赖 MCP 协议对接麦当劳相关服务,结合 LLM 做意图理解和方案解释,属于典型的智能体工具型项目。适合日常点餐、多人拼单、优惠券较多时快速比价,也可作为 MCP + Agent 落地消费场景的参考实现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-25 · 当前星标 ★ 1004

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

环境要求

  • Python 3 运行环境(README 未标注具体版本)
  • 仅使用标准库,无需安装任何第三方依赖
  • 体验 demo 不需要 MCP Token,也不联网
  • 正式使用需自备麦当劳 MCP Token,并写入 MCP Client 配置

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把项目源码拉到本地,命令执行后会生成 mcd-coupon-strategist 目录。

    git clone https://github.com/Ayzzz123/mcd-coupon-strategist.git
  2. 2进入项目目录

    后续命令都在仓库根目录执行,避免路径找不到 demo.py。

    cd mcd-coupon-strategist
  3. 3跑离线 demo

    demo.py 读取 fixtures/ 里录制的真实 MCP 响应,离线跑通省钱与审计两条链路。

    python demo.py
  4. 4配置 MCP 连接

    复制脱敏示例配置 mcp-config.example.json,把 Token 占位符替换为自己的真实值。

    cp mcp-config.example.json mcp-config.json
  5. 5写入客户端配置

    将改好的 mcpServers 配置贴进你所用 MCP Client 的配置文件中并保存。

  6. 6对话开始使用

    在客户端里用自然语言描述门店、想吃的餐品和预算,助手会枚举方案并真实计价。

关键配置

配置项必填说明示例
mcpServers.mcd-mcp.type是MCP 连接类型,示例配置使用 streamablehttp。streamablehttp
mcpServers.mcd-mcp.url是麦当劳 MCP 服务地址。https://mcp.mcd.cn
headers.Authorization是鉴权头,Bearer 加你的 MCP Token。Bearer ${MCD_MCP_TOKEN}

如何确认成功

执行 python demo.py 后,终端输出链路 A 推荐方案与链路 B 券沉默成本两段结果,即表示跑通。

常见问题

Q:没有 MCP Token 能先体验吗?

A:可以。demo.py 使用 fixtures/ 中录制的响应,零依赖、不联网、不需要 Token,适合先看效果。

Q:demo 里的价格是估算的吗?

A:不是。README 说明金额来自 MCP calculate-price 的真实返回,demo 用的是录制下来的真实响应。

Q:Token 从哪里获取?

A:README 未给出获取途径,仅提供了示例配置格式,可参考仓库中的 MCP_INTEGRATION.md 说明。

Q:为什么推荐套餐而不是更便宜的单品?

A:README 强调不只看最低价,还会判断是否吃不饱、是否凑单反而更贵,并说明不推荐的理由。

Q:需要装 pip 依赖吗?

A:不需要,项目只用 Python 标准库,克隆后即可运行 demo。

注意事项

  • 真实 Token 不要提交到任何公开仓库,配置文件里只保留占位符或本地私密值。
  • 凑单用券反而更贵的场景在 README 中标注为演示场景,用来展示判定逻辑。
  • 正式使用的计价依赖 MCP 服务返回,需保证客户端配置中的地址与鉴权头正确。

核心亮点

  • 不只比单价,而是枚举券、满减、套餐组合后算实际到手价
  • 主动提示凑单陷阱,避免为用券加购反而多花钱
  • 基于 MCP 协议对接,LLM 负责理解需求和解释方案,交互自然

不足之处

  • 强依赖麦当劳 MCP 服务可用性与接口稳定性
  • 优惠规则和门店数据变化快,需持续维护适配逻辑

适用场景

  • 日常单人点餐前快速比价选最省方案
  • 多人拼单时组合优惠券和满减凑最优总价
  • 学习 MCP + Agent 在消费场景的落地实现

替代项目

LangChain、AutoGen、Dify

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