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M-CODE WRAPPED · 麦当劳数据全景报告 + 个人年报 + 方言播报

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模块 一句话 入口 --------- MCP 能力探测器 一键探测全部 35 个 tool 的真实返回，自动串联参数 scripts/explore.py 个人年度消费年报 订单、消费、积分、奖品、高频单品，一页看完 scripts/collect.py 麦当劳数据全景报告 158 个餐品营养、营销日历、抽奖池、商城、优惠券 scripts/publicdata.py 抽奖 EV 精算器 蒙特卡洛模拟，算清抽奖到底值不值 scripts/lotteryev.py

1. 返回体不是 JSON，是 Markdown，真 JSON 藏在 Original Response 之后 2. list-nutrition-foods 的 data 是逗号分隔文本表格，不是 JSON 3. 无数据时返回中文文案（如 暂无可用优惠券），不是空数组

服务端实际暴露 35 个 tool（文档写的是 33 个），探测器已跑通 27 个， 7 个写操作默认不调用。不想看报告也行，直接跑：

上图由真实 MCP 数据生成。样张来自授权测试账户，接入你自己的 Token 后会替换为你的真实数据。

大赛里绝大多数作品在做同一件事：怎么更便宜地下单。这个项目换个方向—— 先帮开发者搞清楚 MCP 到底返回了什么，再把数据做成值得点星的报告。

点餐助手 M-CODE WRAPPED --------- 视角 省钱、下单 调试 + 数据可视化 + 决策 是否需要消费记录 需要 公共全景不需要，个人年报需要 产物 一个订单 探测报告 + 年报 + 全景 + 精算 对开发者友好度 一般 探测器专门解决这个痛点

- 返回的是 Markdown 文本，真 JSON 藏在 Original Response 之后 - 营养数据是逗号分隔文本表格，不是 JSON - 无数据时返回中文文案（如 暂无可用优惠券），不是空数组

自动串联参数：从 order-list 取 storeCode 喂给 query-meals，取 orderId 喂给 query-order， 取 spuId 喂给 mall-product-detail——需要参数的工具也能跑起来。

本次实测：35 个 tool，27 个成功调用，7 个写操作跳过，1 个缺参数。 完整报告见 out/mcp-explorer.md。

安全红线：draw-lottery、create-order、cancel-order、mall-create-order、 auto-bind-coupons、party-order-create、delivery-create-address 一律不调用， 只在报告里展示参数定义。

包含：年度下单数、消费总额、客单价、深夜订单占比、最常去门店、连续打卡、 高频单品 Top 6、月度趋势、周几偏好、下单高峰、累计能量、可用积分、奖品数。

不需要消费记录，只用公共数据：158 个餐品营养档案、热量 TOP10 / 低卡 TOP10 / 分布直方图、 当月营销日历、积分抽奖池、麦麦省可领券、积分商城商品。

真实奖池 + 真实单次消耗（24 积分），蒙特卡洛模拟。 券面额按奖品名智能匹配基准价（麦旋风按 ¥9、三件套按 ¥40）。

麦当劳未公布中奖概率，所有结果基于等概率假设，脚本从不调用 draw-lottery。 完整报告见 out/lottery-ev.md。

From the project README.

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