875778261/mcd-mcp-server-token is an MCP (Model Context Protocol) server.
View on GitHub ↗报出你的身体数据和一个训练目标，这个 Skill 会在麦当劳中国真实在售的 160 款餐品里， 用营养成分数据解出一份刚好卡住热量与蛋白目标的套餐，并告诉你差多少、怎么补。
健身和麦当劳是天然冲突的两件事。减脂期路过麦门店，想吃又怕热量超标；增肌期想吃， 又怕蛋白不够、油太多。通用大模型给的建议几乎都是「鸡胸肉沙拉」「少吃薯条」这类 正确的废话 —— 因为它不知道麦当劳今天到底在卖什么，也不知道巨无霸到底多少大卡。
本 Skill 的差异点：不做通用建议，只在麦当劳真实菜单的 160 个 SKU 上做数值求解。
维度 通用大模型建议 本 Skill --------- 菜单来源 凭训练记忆，可能已停售 list-nutrition-foods 拉取官方 160 款实时数据 热量控制 「少吃一点」 求解器算出具体克数，误差 ≤±5% 蛋白达标 「选鸡胸」 按 g/100kcal 蛋白密度排序，标注缺口克数 可执行性 建议买沙拉 精确到麦当劳实际品名 + 份数 数据可溯源 无法核验 每个数字对应官方营养字段，脚本可复算
1. 热量求解 —— 输入目标热量，在真实 SKU 空间内组合出误差 ≤±5% 的套餐 2. 蛋白缺口诊断 —— 增肌目标下算出蛋白差多少克，并给出最高蛋白密度补齐路径 3. 钠预警 —— 健身餐高频高钠，标注单品钠含量，避免「吃完练不动」 4. 预算约束 —— 结合 calculate-price 控制单餐花费 5. 真实下单 —— 方案确认后走 query-meals / create-order 完成点餐
营养数据来自麦当劳 MCP Server 的 list-nutrition-foods 工具，返回官方字段：
实测 160 款餐品，其中蛋白 ≥20g 的有 26 款，低钠（≤500mg）的有 111 款。 数据集快照见 references/nutrition-foods.json。
- 本项目为参赛作品，非麦当劳官方产品 - 输出不构成医疗或营养建议；餐品信息、价格与供应状态以麦当劳官方渠道实时结果为准 - 本项目不评价、不对比麦当劳与任何其他品牌或产品 - 项目不含真实 Token，配置仅使用环境变量占位符
From the project README.
Add the radar badge to your README — it shows your project was picked up by MCP Radar and links to this page:
[](https://mcp.liqiwa.com/s/875778261--mcd-mcp-server-token.html)
Stop your AI from making things up — it proposes, deterministic tools decide, every claim checked against ground truth with evidence. Grounded facts and context survive resets. Reverse engineering is
zhuyansen/new-term-radarDaily radar for new AI terms: names of new models, products and repos, caught on X, Hugging Face, GitHub and sitemaps before keyword tools list them.
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