hujjun/mcd-saver-strategist

这是什么

mcd-saver-strategist 是一个 WorkBuddy 技能，充当麦当劳中国的虚拟“价格计算器”。当用户询问类似 “我想要巨无霸套餐，怎么点最便宜？” 时，该技能会：

1. 调用 麦当劳中国 MCP API 获取当前菜单、价格、营养数据以及用户账户可用的所有优惠券。
2. 将该数据规范化为 JSON 请求。
3. 运行 确定性组合优化器（scripts/optimizer.py），枚举所有合法的商品和优惠券组合，并遵守 MCP 的叠加规则、预算或卡路里限制。
4. 返回 前 N 个最低价且合规的组合，如果用户确认，则通过 MCP 创建订单。

这是一个竞赛参赛作品（麦当劳程序员创意开发竞赛），并非麦当劳官方产品。

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快速安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/hujjun/mcd-saver-strategist.git

# 将技能复制到你的 WorkBuddy 技能目录
cp -r mcd-saver-strategist/skills/mcd-saver-strategist ~/.workbuddy/skills/

Windows 用户复制到 %USERPROFILE%\.workbuddy\skills\。

你还需要一个 MCP 令牌（参见 README 中的“申请麦当劳 MCP Token”部分），并通过 WorkBuddy 的 连接器 → 自定义连接器 → 配置 MCP 使用提供的 mcp-config.example.json 进行配置。

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使用方法

• 在对话中：说类似 “我想吃巨无霸套餐，怎么点最便宜”。
• 代理会获取菜单和四向优惠券池，运行优化器并回复最便宜的可行组合（例如 “1+1 随心配 ¥12.9 + 可乐 ¥9 = ¥21.90，节省 ¥25.10”）。
• 你可以添加约束：
  • budget=30 → 显示 30 元以下的最佳餐点。
  • max_calories=800 → 返回低卡路里、便宜的组合。
  • delivery 模式 → 包含配送费，并过滤仅限到店自取的优惠券。
• 当你确认时，技能会调用 MCP 的 calculate-price 验证最终价格，然后调用 create-order 下单。

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命令行演示（无需令牌）

仓库附带一个小型离线数据集，以便你本地尝试优化器：

cd skills/mcd-saver-strategist/scripts
python optimizer.py                 # 默认到店场景
python optimizer.py --json          # 同时输出 JSON
python optimizer.py --mode delivery --fee 9   # 包含配送费
python optimizer.py --budget 25
python optimizer.py --max-calories 800
python selftest.py                  # 运行 19 个内置测试

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技术亮点

特性	详情
确定性优化器	纯 Python，仅使用标准库；带剪枝的穷举搜索，遵守 MCP 的叠加规则（stackable:false 表示互斥）。
零外部依赖	可在 WorkBuddy 沙箱和静态 Web 演示（docs/index.html）中运行。
MCP 集成	使用 MCP 端点获取菜单、优惠券、营养信息、价格验证和订单创建。
场景感知	优惠券带有 channel 字段（pickup、delivery、any）。优化器自动按所选场景过滤，并在需要时添加配送费。
预算/卡路里约束	简单的线性约束，优化器在找到全局最低价格的同时遵守这些约束。
自测套件	selftest.py 包含 19 个断言，覆盖边缘情况（空优惠券列表、冲突优惠券等）。
在线交互式演示	GitHub Pages 页面（docs/index.html）在浏览器中重现相同逻辑；用户可拖动滑块调整预算和卡路里，并立即看到结果。

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谁可能觉得有用

• 学生或上班族，希望在不手动处理优惠券的情况下获得最便宜的麦当劳餐点。
• 健身/减肥爱好者，需要在预算内获得低卡路里选项。
• 团体，订购多份餐点并需要控制总花费。
• “优惠券猎人”，拥有大量优惠券并需要最优组合。

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许可证

MIT（参见 LICENSE）。