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麦当劳 MCP 没给「口味」这个维度，我给 119 款餐品手工标了一份（每款附配料依据、54% 可溯源至官方公示文件）。说「想吃甜的、要酥脆的、不要牛肉」就能找餐品，顺手把营养和优惠券算到最省。零 Token 打开即玩。

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你上次吃的那个挺好吃？告诉它；或者直接说「我想吃点甜的、要酥脆的」——它从 119 款餐品的口味图谱里找你爱吃的，再帮你凑好营养、把券用到最划算、最后只给你一句话的点餐结果。

麦当劳点餐相关的工具，大多在解「这一单怎么最省」。但点餐决策的真正起点不是价格，是「我今天想吃什么味」。

官方的 MCP 提供了菜单、营养、价格、优惠券——唯独没有提供「口味」这个维度。query-meals 返回的是分类和餐品编码，不告诉你「巨无霸是咸鲜带点酸甜、口感多汁」。

1. 建了一份 119 款餐品的口味图谱（六维口味 + 口感 + 温度），每一款都附配料依据、可逐条溯源，其中 51 款可直接对应麦当劳中国官方公示文件； 2. 把「口味」变成可计算的向量，于是「推荐类似的」「按口味描述找」「从历史订单学偏好」这三种需求，都能用同一套相似度机制解决。

功能 入口 :--:------ ① 口味推荐（主功能） recommend ② 营养配餐 plan 内置 ③ 最优优惠 plan 内置 ④ 简洁点餐 simple ⑤ 两款口味对比 compare ⑥ 可视化（口味星图 / 雷达对比） 在线演示页 ⑦ 过敏原参考（基于配料推导） allergen

入口 C 的做法值得说明：它把历史订单里每款餐品的口味向量按时间加权平均（越近的订单权重越高），得出你的口味重心；同时按各维度的方差调整权重——你在某维度上点的越稳定，说明越挑，该维度权重越高。

💡 想先看看跑起来什么样？直接打开在线演示， 它就是这套算法的浏览器版镜像（同一份数据、同一套评分公式）。

把热量、蛋白质、脂肪、钠纳入硬约束。数据缺失时如实显示「无」，绝不用 0 或估计值填充。

优惠券与组合联合搜索。因为满减券有整单门槛，先挑最便宜的单品再看能不能用券，会漏掉「多花 3 元凑到门槛、反而实付更少」的解。

它会自动从这句话里解析出口味（辣）、品类（汉堡）、预算（30 元），并锁定汉堡类——否则「最省」会把主食换成更便宜的小食，点出来不像一餐。

输出：口味推荐候选池 → 在池内求解「最省 + 营养达标」的组合 → 给出实付、省了多少、营养明细与逐项达标判定。

选两款餐品，看口味差在哪。这比看两个数字有用——一眼就知道「换个什么能更甜但不更辣」。

- 口味星图：把 119 款餐品全部画在一张散点图上，横纵轴可切换任意两个口味维度 （默认「甜 × 咸」）。点任意一个点就能拿它当推荐基准。一屏看完所有餐品的口味分布。 - 雷达图对比：两款餐品的六维口味雷达并排显示 + 差异表。

中国大陆麦当劳未公开过敏原一览表。 我们核实过：可查到的官方过敏原矩阵 全部来自境外市场（英国、新西兰、澳大利亚、日本）或第三方平台， 配方与国内不完全一致，不能直接套用。

判定 含义 ------ 🔴 含 配料描述里明确写出了含该过敏原的食材（如「芝士」「鸡蛋」「裹粉」） 🟡 可能含 配料里有含义模糊的复合酱料（如「巨无霸酱」「沙拉酱」）。国内酱料配方不公开，可能含蛋/芥末/大豆/芝麻 ⚪ 未发现 有配料描述，逐项核对后未提及该过敏原 ❔ 无数据 该餐品没有配料描述，无法判断

⚪ 和 ❔ 都不等于「不含」。 这是本模块最重要的设计约束—— 「核对过、没提到」与「根本没数据」是两件完全不同的事，绝不能用同一个符号糊过去。

1. 复合酱料一律判「可能含」，不判「含」也不判「未发现」。 「巨无霸酱」这类复合调味料，国内配方不公开，可能含蛋、芥末、大豆、芝麻。 判「未发现」是漏报（危险），判「含」是过度警示（不准），所以判「可能含」并说明原因。

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