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麦麦点餐最优解｜WorkBuddy Skill + 麦当劳 MCP + 本地 Python 组合求解。按预算、热量和蛋白质筛选搭配，附无需 MCP Token 的离线演示。

About mcd-meal-optimizer

一个跑在 WorkBuddy 上的开源 Skill：通过 麦当劳 MCP 获取菜单、营养和优惠券，再由本地 Python 引擎按预算、热量和蛋白质约束筛选候选套餐。真实方案需通过 MCP 核价。

只用 Python 标准库，无需 pip install。 下载仓库后，离线演示不需要联网、WorkBuddy 或麦当劳账号。

内置示例包含 29 个餐品、5 张优惠券，默认约束为预算 ≤ ¥45、热量 ≤ 1100 kcal、蛋白质 ≥ 35 g，可得到 1554 套满足约束的组合。这是示例数据，不是当前门店报价。

输出按三种目标排序：价格最低、营养目标匹配、每元蛋白质量。本地求解不调用大模型；理解需求和解释结果的模型交互另计。

觉得这个项目有用？欢迎点击右上角 Star 收藏。 运行问题或券规则反例可通过 Issues 反馈，请勿提交 Token 或账号隐私。

English: A WorkBuddy skill combining McDonald's China MCP data with a local Python meal optimizer. Try the offline demo above with Python 3.9+: no MCP token or third-party Python packages required. Live integration setup is below.

优惠券是否划算取决于订单构成；同时考虑预算、热量和蛋白质时，手工比较容易遗漏。本项目把自然语言交互交给模型，把候选组合计算交给可检查的脚本。

当前边界：在代码设定的候选组合与已实现券规则内求解，为每个方案选择一张券；不支持任意数量、同款重复购买或任意叠券的全局穷举。门店、时段和账号优惠会影响真实结果，最终以下单前核价为准。

- 健身 / 控糖人群：想点麦当劳，但要卡热量和蛋白质。 - 上班族午休：预算固定，想在预算内吃到最划算的一餐。 - 多人拼单：两三个人一起吃，要凑券又不想浪费。 - 纯省钱党：手里攒了一堆券，想知道哪张该在哪单用。

交给大模型算 交给脚本算 ------ 会算错金额 精确到分 枚举不全，凭感觉 上千套全跑 每轮都烧积分 零积分 结果不稳定 同样输入同样输出

1. 打开 ，右上角点【登录】，用手机号验证登录 2. 登录后右上角变成【控制台】，点开 → 点【激活】→ 同意服务协议 3. 复制生成的 MCP Token（形如 Bearer 后面那一串）

⚠️ Token 和你的麦当劳会员账号强绑定，持有即拥有你账号的操作权限。不要分享、不要提交到 Git。

复制 mcp-config.example.json，把 ${MCDMCPTOKEN} 换成你的真实 Token，粘进 WorkBuddy 的 MCP 配置：

把整个 mcd-meal-optimizer/ 目录放到 WorkBuddy 的 Skills 目录下：

- 用户级（所有项目可用）：~/.workbuddy-ai/skills/mcd-meal-optimizer/ - 项目级（仅当前项目）：{工作区}/.workbuddy-ai/skills/mcd-meal-optimizer/

- Python 3.9 及以上（只用标准库，不需要 pip install 任何东西） - WorkBuddy 客户端（支持 Streamable HTTP 协议的 MCP）

From the project README.

Maintaining this server?

Add the radar badge to your README — it shows your project was picked up by MCP Radar and links to this page:

[![On MCP Radar](https://mcp.liqiwa.com/badge.svg)](https://mcp.liqiwa.com/s/minxin88--mcd-meal-optimizer.html)

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