JellyFlow/Mcdonalds_in_RokidGlasses

这是一个参赛作品，让佩戴 Rokid 眼镜的人用语音完成麦当劳点餐，同时把选店、核价和最终提交保留为明确的用户操作。如果你有这台设备，想找一个智能眼镜接 MCP 的实际例子，它值得看；如果你要的是已经完整验收的成品点餐应用，它还不算。

解决什么问题

手上不方便拿手机时，点餐很别扭。佩戴者希望直接说「两份巨无霸、一份薯条，到店自取」，然后在 480×352 的小屏上核对门店、餐品详情和金额。这个项目的流程是：语音先保留餐品、数量和就餐方式，选定真实门店后用麦当劳 MCP 匹配菜单，购物车金额取自算价返回值。它把原本在手机上翻菜单、对规格的步骤，改成说话加少量按键，最后看到的是可以逐项核对的结果，而不是直接下单。

有什么不同

设计上刻意收敛了自动化。菜单每批最多 5 项、从 (1) 编号，本地换批避免重复请求 MCP；餐名唯一明确才打开详情，模糊或同名结果交回用户选择，不自动加购。价格无法可靠对应时显示「价格待核实」。购物车支持改数量、按序号或完整餐名删除、清空，以及撤销最近一次删除。作者把语音定位成准备流程，新增地址、领券、创建和取消订单都要在对应确认页按键提交。

代价是真实模式下眼镜直连麦当劳 MCP，电脑不必常开，但每次有实际影响的状态变化仍需要盯着小屏并按确认键。对一个参赛原型来说这是合理的边界，不过这也意味着语音更像加速器，而不是一套完全免手动的点餐系统。

谁值得试

适合：有 Rokid 眼镜、能申请麦当劳 MCP Token，想参考 AIUI 页面、设备端 MCP 调用和语音加按键交互的开发者；不戴眼镜的人也可以用 Mock 路径评估交互设计。不适合：想装完就能点餐、自己却没有 Token 的人，或者想找通用智能眼镜助手的用户。README 明确说明这是独立参赛作品，不是麦当劳或 Rokid 官方产品。

使用条件与边界

真实流程需要 Node.js 22.13+、在麦当劳 MCP 平台申请自己的 Token、按本地配置与安装指南配置环境，以及一台已授权 ADB 的设备来安装。隔离 Mock 路线需要可用的 aix CLI，自动化脚本默认使用 macOS 的 Chrome 路径，其他系统要自行调整。仓库不分发个人 AIX 或带凭证的源码包；本地构建的 AIX 含你的设备凭证，不能上传或当通用安装包分发。

按作者自己的说法，验证并不完整：验证记录覆盖了部分真机查询、语音选餐和购物车操作，但不等于新账号从安装到下单的完整验收。公开整理没有执行真实领券、新增地址、下单或取消，支付仍在手机麦当劳端完成。菜单、价格和优惠券受门店、账号和网络影响，实际行为会有差异；订单状态页「双击回到系统桌面」也尚未取得独立验收。

HotRepo 点评

HotRepo 从 2026-10-24 开始记录这个仓库，只在 2026-10-25 的新项目榜（不是总榜）上观察过一次：TypeScript 分类下 114 总星、#12。单个快照说明不了趋势，目前也无法判断热度能否持续。投入时间前，先确认你的 MCP Token 账号和眼镜固件支持文档描述的 AIUI/MCP 流程，并核对你的设备型号是否在验证记录覆盖范围内。