Ayzzz123/mcd-coupon-strategist

[](https://github.com/Ayzzz123/mcd-coupon-strategist/actions/workflows/tests.yml) [](#快速体验30-秒) [](#快速体验30-秒) [](#快速体验30-秒) [](./LICENSE) [](https://mcp.mcd.cn) 市面上的省钱工具都在回答「这一单怎么点最省」。 我们多回答一个问题：「你正在白扔多少钱？」 快速体验 · 真实例子 · 核心亮点 · 架构 · 设计原则 基于麦当劳中国 MCP 打造的点餐成本助手，做两件事： 短期 —— 这一单怎么点最省 长期 —— 你白扔了多少钱 零第三方依赖（只用标准库）、不需要 MCP Token、不联网。 demo.py 读取 fixtures/ 里录制的真实 MCP 响应，跑通两条链路： 真实运行时，这些响应由 MCP 实时返回，业务逻辑一字未改 —— 所以这个 demo 同时也是整套数据流水线的端到端回归测试。 数据来源与采集时间见 fixtures/README.md。 同一个账号，同一个门店，两种问法： 问「今天怎么点最省」 → 问「我最近在麦当劳花了多少」 → 第二个问题的价值不在这一次的数字大小，而在于它是持续性的： 第一个问题每单只影响一次；第二个问题每次都会告诉你又有什么在悄悄过期 —— 而这是一次性工具永远给不出的答案。 注意「王牌小食拼」那个 6.6 元：这张券的标题里没有数字，菜单里也没有对应商品， 靠反查原价这条路根本走不通。它的价值是把券的商品码传给 calculate-price 实测出来的 —— 而不是估一个「差不多」的数。 省钱类工具已经很多了，多到这次比赛报名里就有好几支在做同一件事。所以先说清楚我们的不同点到底在哪： 「券的沉默成本」要成立，前提是得知道每张券真实值多少钱。而 MCP 返回的券通常只有名字，没有面值： 首选：直接问收银台。 把券自带的商品码连同 couponId 传给 calculate-price， 返回的 discount 就是这张券的精确价值，price 就是用券实付： 兜底：从菜单反查原价（拿不到券的商品码时用）： 为什么首选实测：「王牌小食拼」标题里没有数字、菜单里也没有对应商品 —— 反查只能返回 0（价值未知），而它实际值 6.6 元。 反查不只是可能低估，还会把真实存在的价值报成 0。 两条路都走不通时，一律取 0 并在报告中标注「价值未知」， 绝不估一个「看起来合理」的数。宁可少报，不可编造。 后面的券包体检和用券排程都依赖同一个数：你的「自然消费基准」 —— 不看券的话，你本来会花多少钱。它取自历史订单的客单价。 而这个数很容易算错。真实订单里有两类订单不该按「一单消费」来算： 最后一条是关键：0 元订单只在有券时才会出现，拿它当「不看券时你会花多少」是 循环论证；而且它会把基准往下拉，让所有券都显得更难用上。 真实数据里，仅这一处口径修正就让客单价从 12.94 元变成 17.25 元， 结论随之从「两张券都得凑单」变成「两张都顺手可用」， 可实现金额从 ¥17.58 变成 ¥21.1。 于是本项目区分两个口径 —— 混用会让结论系统性失真： 知道「你正在白扔多少钱」之后，下一个问题自然是：这笔钱该怎么不白扔？ 答案取决于一个反直觉的事实 —— 券的名义面值，从来不是它对你的真实价值： 一张「满50减12」的券，如果客单价是 13 元 —— 为了用它得点到 50 元， 名义省 12，实际多花 37，净亏 25。 按这个公式，券包会被切成四类： 最后汇总成一句可以直接行动的话： 第三类是全篇最反直觉的地方 —— 别的工具都在说「你有券，快去用」， 我们说「这几张别用」。这与「别处帮用户花钱，我们帮用户止损」的立场一致。 「可实现…