mcd-saver-checkup

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SUMMARY

麦当劳省钱体检:不看你想吃什么,先看你已经亏在哪。基于麦当劳中国 MCP 的差价审计 Skill——枚举所有买法,用 calculate-price 逐个复算,报差额、归因与凑单临界点。

README.md

麦门省钱体检 · mcd-saver-checkup

▶ 在线体验(ima Skill)  ·  源码

不看你想吃什么,先看你已经亏在哪。

基于麦当劳中国 MCP 的省钱审计 Skill。同类项目都在回答「怎么点最省」,它回答**「你这一单多花了多少、亏在哪一步、下次怎么不再亏」**——每个数字都来自 calculate-price,可当场复算。

真实案例:单点 45.5 元,四件套 28 元,省 17.5 元

它和别的省钱助手有什么不同

常见的省钱助手 麦门省钱体检
输入 预算 / 口味 / 人数 你实际的点法(或历史订单)
输出 一份推荐方案 多方案对比 + 差额 + 归因
可信度 「我觉得这样更省」 每个数字可被 calculate-price 复算
记忆点 帮我配一份 「我这个月在麦当劳多花了 43 元」
依赖用户数据 不需要(谁都能抄) 需要,所以报告是独一无二的

三个功能

① 差价凭证(核心)

输入你常点的一单,输出「同样这些东西的四种买法」。

真实案例(2026-10-21 11:40,北京建外 SOHO 店,MCP 实时拉取):

你点的是:麦辣鸡腿汉堡 22.5 + 薯条 13.5 + 可乐 9.5
按单点算:45.5 元

| 买法 | 实付 | 比原样省 | 备注 |
|---|---:|---:|---|
| 人气超值四件套随心选 | 28 | 17.5 | 多得 麦乐鸡 |
| 麦辣鸡腿汉堡三件套 | 33.5 | 12 |  |
| 单点 + 11.9元麦辣鸡腿堡券 | 34.9 | 10.6 |  |
| 单点 | 45.5 | 0 |  |

最优:人气超值四件套随心选,实付 28 元,省 17.5 元,还多一份麦乐鸡。

注意这个反常识:你手上就算领了「11.9 元麦辣鸡腿堡」券(省 10.6 元),
也不如直接买 28 元的四件套——因为券只能作用于单点,而四件套本身已经含了这个汉堡。
这正是本项目要解决的问题:单看一张券算不出最优,得把套餐结构一起算进来。

② 凑单亏损检测(招牌)

为了满减多买,到底省不省? 这是最容易被忽略的坑:

凑单体检(从最优方案出发)
- 满 45 减 6:差 10.5,最少要加购 圆筒冰淇淋(6) + 苹果派(8) 花 14,
  只减 6 → 不划算,净亏 8
- 满 60 减 12:差 25.5,最少加购 33,只减 12 → 不划算,净亏 21

一句话结论:你为了省 6 元,要多花 14 元。

③ 习惯审计(有历史订单时)

读 order-list 的近 N 单,逐单重算「当时本可以怎么买」,汇总出:

  • 多少单本可以更便宜
  • 一共多花了多少
  • 主要亏在哪个动作:没用券 / 套餐选错 / 凑单过度 / 单点比套餐贵

在线体验

不想装环境?直接在 ima 里试:

▶ 麦当劳省钱体检助手

这是本仓库打包成的 ima Skill,内置同一套差价引擎。可以这样问:

帮我体检一下:我平时点麦辣鸡腿汉堡 + 薯条 + 可乐
满 60 减 12,我想吃麦乐鸡 10 块,值得凑吗?

在线版与命令行版共用同一套逻辑;命令行版可换门店、换时段、批量跑,适合核对与复现。

安装

  1. 申请麦当劳 MCP Token:https://open.mcd.cn/mcp → 登录 → 控制台 → 激活 → 复制
  2. 在 WorkBuddy 中:左侧【专家·技能·连接器】→【连接器】→ 右上【自定义连接器】→【配置 MCP】,填入:
{
  "mcpServers": {
    "mcd-mcp": {
      "type": "streamablehttp",
      "url": "https://mcp.mcd.cn",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_TOKEN" }
    }
  }
}
  1. 回到【自定义连接器】把 mcd-mcp 启用。

使用

帮我体检一下:我平时点巨无霸 + 中薯条 + 中可乐
看看我最近 10 单,有没有买贵
我想吃麦乐鸡 10 块,现在有满 60 减 12,值得凑吗?

命令行(离线演示,不需要 Token):

python scripts/audit.py --demo
python scripts/audit.py --basket "巨无霸,中薯条,可口可乐"
python scripts/audit.py --list

工作原理

  1. 从 MCP 取菜单、套餐组成、可用券、当前满减(query-meals / query-meal-detail / query-store-coupons / available-coupons)
  2. 枚举所有可行买法:单点 / 任意套餐组合 + 补单点
  3. 先判定满减,再判定券;默认满减与券二选一(除非数据标明可叠加)——宁可保守,不给出违规方案
  4. 每笔价格用 calculate-price 复算,报出差额与归因
  5. 对每个满减门槛做「加购临界」计算:加购金额 < 优惠金额才划算

为什么可信:引擎不自己编价格,只做枚举与比价;所有金额来自官方接口,用户可逐笔核对。

目录

SKILL.md                WorkBuddy Skill 入口
scripts/audit.py        差价引擎(纯标准库,可离线跑)
scripts/load_menu.py    把 MCP 实时菜单/套餐/可领券转成引擎格式
scripts/mcd_mcp.py      MCP 客户端(JSON-RPC over streamable HTTP)
data/mock_menu.json     离线演示数据(假数据,非真实价目)
data/menu-1950564.json  某门店的真实快照(2026-10-21,会过期)
(在线版)              https://ima.qq.com/skill?shareId=9e1fecab05fd48e299b7df116d884c0a
examples/               用法示例
MCP_INTEGRATION.md      用到的 MCP 工具、调用链与业务价值
CONTEST_DECLARATION.md  参赛声明(官方原文,未改动)

目标用户

  • 每周吃 2 次以上麦当劳、习惯固定点法的人
  • 公司团餐/拼单的发起人
  • 被「满减」劝着多买过一次、事后后悔的人

限制

  • 价格、库存、券的可领状态以麦当劳官方渠道实时结果为准;本项目只做比价,不承诺长期价格。
  • data/mock_menu.json 是演示用假数据,不是真实价目。
  • 满减与券的叠加规则因活动而异,默认按「不可叠加」保守计算;如官方允许叠加,在数据里把 stackable 置为 true。
  • 本项目为参赛作品,非麦当劳官方产品。

许可

MIT。参赛声明见 CONTEST_DECLARATION.md。

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