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