zcbacxc/mcd-party-planner
AI 工程输入城市、人数和预算,调用麦当劳 MCP 实时计价,输出可对比的团餐与派对预约方案。
解决什么问题
组织一次多人麦当劳聚餐,麻烦的不是点什么,而是三件事要同时算清楚:附近哪家门店营业、多少人吃什么组合、总价会不会超预算。手工在点餐页和计算器之间来回核对既慢又容易出错。这个项目接收城市、关键词、人数和预算,调用麦当劳 MCP 查附近门店与实时菜单,返回几套带人均价格和是否超预算标记的方案。
有什么不同
多数「Agent 技能」仓库只是提示词包装,价格是编的或写死的。这里的金额全部来自服务端 calculate-price,遇到限购等业务限制就跳过并提示,不做估算。它还把派对预约拆成商品→城市→门店→日期→场次五级查询串联起来,默认 dry_run 只给你可下单载荷,加 --confirm 才真正下单,写操作遇 5xx 不重试、只对 429 退避。真正值得看的是这种克制,而不是功能清单。
适合谁
适合在中国组织团建、班级聚餐或孩子生日派对的人,想几秒钟拿到几套真实可比报价。也适合想学习如何用节流、退避和 dry-run 默认值编排十几个 MCP Tool 的开发者参考。如果你不在中国大陆、需要多家供应商的团餐、或者想要一个带界面的成品应用,那就不合适——它只是 CLI 加一个 WorkBuddy Skill。
上手成本
必须先到 open.mcd.cn 免费申请 Token,否则只能跑离线单测。Python 3.9+,纯标准库,不需要 pip 安装。README 罕见地诚实:CI 绿勾只代表离线单测通过,真实链路必须本地用 Token 跑 tests/smoke.py。这是个人参赛作品,MIT 协议,没有维护承诺,且完全依赖第三方 MCP,菜单和价格每日轮换,复跑结果无法复现。
点评
这是一个只有 9 天的新项目,拿到约 1400 star,热度榜峰值约每天 153 star——是短期冲高,不是成熟工具。对黑客松项目来说工程规范算扎实:dry-run 默认、CI 说明不夸大、不编造价格。但它本质上是对别人 API 的薄封装,生命周期绑在那个 API 和作者赛后是否继续维护上。作为 MCP 编排的范例值得一读;只有当你确实要在中国组织麦当劳团餐、并能接受它可能很快过时,才值得真正采用。
本文由 AI 根据项目 README 生成,更新于 2026年10月25日,以项目官方文档为准。