Oh-My-McDonald টিউটোরিয়াল: AI দিয়ে ম্যাকডোনাল্ডস খুঁজুন, দাম তুলনা করুন ও ভক্সেল ছবি তৈরি করুন

Oh-My-McDonald কী

Oh-My-McDonald হলো McDonald's-এর অফিসিয়াল MCP-ভিত্তিক একটি কথোপকথননির্ভর AI Skill। আপনি স্বাভাবিক ভাষায় AI-কে বাজেট, স্বাদের পছন্দ এবং বাদ দেওয়ার শর্ত জানিয়ে প্রকৃত খাবারের তথ্য খুঁজতে পারেন; পাশাপাশি বিভিন্ন শাখার দাম তুলনা, কুপন ও প্রচারণা দেখা, পুষ্টির তথ্য হিসাব করা এবং নিশ্চিত করার পর খাওয়া খাবার ও পরিদর্শন করা শাখার রেকর্ড সংরক্ষণ করতে পারেন।

প্রকল্পটি ব্যবসায়িক তথ্যের জন্য McDonald's-এর অফিসিয়াল MCP ব্যবহার করে, এরপর স্থানীয় Python স্ক্রিপ্টের মাধ্যমে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, রেকর্ড সংরক্ষণ এবং ছবি রেন্ডার করে। এতে কোনো ওয়েব ইন্টারফেসের প্রয়োজন নেই এবং OpenAI API বা অন্য কোনো ছবি তৈরির API-এর ওপর নির্ভর করে না।

Oh-My-McDonald-এর GitHub রিপোজিটরি দেখুন

প্রকল্পটি কোন সমস্যাগুলো সমাধান করতে পারে

• একই কথোপকথনে খাবার, শাখা, দাম, অফার ও পুষ্টির তথ্য খোঁজা।
• বাজেট, স্বাদের পছন্দ এবং বাদ দেওয়ার শর্ত অনুযায়ী MCP থেকে পাওয়া প্রকৃত খাবারের প্রার্থীদের মধ্য থেকে নির্বাচন করা।
• সর্বোচ্চ তিনটি নির্বাচিত শাখায় একই পণ্য ও একই সাইজের দাম তুলনা করা।
• নিজের কুপন প্যাকেজ, অফারের মেয়াদ শেষ হওয়ার সময় এবং প্রকাশিত প্রচারণা দেখা।
• নির্ভুলভাবে মিলে যাওয়া খাবারের শক্তি, প্রোটিন, চর্বি, কার্বোহাইড্রেট, সোডিয়াম ও ক্যালসিয়াম হিসাব করা।
• ব্যবহারকারী বাস্তবে খাবার খাওয়া বা শাখায় যাওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করার পর খাবারের সংকলন ও শাখা-পরিদর্শনের রেকর্ড সংরক্ষণ করা।
• খোঁজার ফলাফলকে সহজে দেখা ও শেয়ার করার জন্য ভক্সেল-স্টাইলের PNG ছবিতে রূপান্তর করা।

চার ধরনের ভক্সেল ভিজ্যুয়ালাইজেশন দৃশ্য

প্রকল্পে একটি বিল্ট-ইন Python ভক্সেল রেন্ডারার রয়েছে। বর্তমানে এতে 43টি মোটা ভক্সেল মডেল আছে এবং প্রতি ঘরের জন্য 8 পিক্সেল নিয়মে ছবি তৈরি করা হয়।

খাবারের সংকলন

খাবারের সংকলনটি বিভক্ত প্রদর্শনী হল, বাঁকানো পথ এবং খাবারের প্রদর্শনী স্ট্যান্ডের মাধ্যমে অন্বেষণের অগ্রগতি দেখায়। বাস্তবে খাওয়া ও নিশ্চিতভাবে সংরক্ষণ করা খাবারই শুধু আলোকিত হয়; অনিশ্চিত খাবার ধূসর থাকে।

অফার ক্যালেন্ডার

অফার ক্যালেন্ডারটি নিজের কুপন প্যাকেজের কার্যকর তারিখ অনুযায়ী পরিসংখ্যান তৈরি করে এবং আজ কার্যকর কুপন, শিগগির মেয়াদ শেষ হওয়া কুপন ও প্রকাশিত প্রচারণা বিশেষভাবে দেখায়। সম্পূর্ণ বিবরণ পরের পাতায় রাখা যেতে পারে, যাতে সব তথ্য একটি ছবিতে গাদাগাদি না হয়।

শাখার দাম তুলনা

শাখার দাম তুলনা করার দৃশ্যে নির্বাচিত শাখাগুলোকে একটি ভক্সেল রাস্তায় সাজানো হয় এবং প্রবেশপথে সংশ্লিষ্ট দাম দেখানো হয়। এই রাস্তা কেবল তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য; এটি প্রকৃত রাস্তা বা শাখাগুলোর ভৌগোলিক সম্পর্ক নির্দেশ করে না।

পুষ্টির খাবার টেবিল

পুষ্টির দৃশ্যে এই খাবারের আইটেমগুলো একই প্লেটে রাখা হয় এবং রসিদের মাধ্যমে পুষ্টির তথ্য দেখানো হয়। সবজি, ফল ও দুধজাত পণ্য খাবারের বাইরের পরিপূরক হিসেবে দেখানো হয়; এগুলো প্লেটের খাবারের মোট পুষ্টির হিসাবে যুক্ত হয় না।

ইনস্টলেশনের আগে প্রস্তুতি

শুরু করার আগে নিশ্চিত করুন যে আপনার কম্পিউটারে নিচের শর্তগুলো পূরণ হয়েছে:

• Python 3.11 বা তার পরবর্তী সংস্করণ।
• Python ভার্চুয়াল পরিবেশ স্বাভাবিকভাবে তৈরি ও ব্যবহার করার সক্ষমতা।
• চীনা ভাষা সমর্থনকারী ফন্ট ইনস্টল করা, প্রস্তাবিত ফন্ট Noto Sans CJK।
• রিয়েল-টাইমে তথ্য খুঁজতে হলে McDonald's-এর অফিসিয়াল MCP-এর অ্যাক্সেস ক্রেডেনশিয়াল প্রস্তুত রাখা।

প্রকল্পটির প্রধান নির্ভরতা হলো Pillow >=10,<13 এবং NumPy >=1.24,<3। সম্পূর্ণ নির্ভরতাগুলো requirements.txt-এ নথিভুক্ত আছে।

প্রথম ধাপ: প্রকল্প ক্লোন করা

git clone https://github.com/xiaozhangup/Oh-My-McDonald.git
cd Oh-My-McDonald

দ্বিতীয় ধাপ: ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করা

Linux বা macOS-এ চালান:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Windows PowerShell ব্যবহারকারীরা চালান:

.venv\Scripts\Activate.ps1

তৃতীয় ধাপ: নির্ভরতা ইনস্টল করা

python -m pip install -r requirements.txt

নির্ভরতা ইনস্টল করার সময় সবসময় সক্রিয় ভার্চুয়াল পরিবেশ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়, যাতে সিস্টেমের Python-এর অন্যান্য প্যাকেজের সঙ্গে সংঘাত এড়ানো যায়।

চতুর্থ ধাপ: চীনা ফন্ট কনফিগার করা

ভক্সেল ছবিতে চীনা খাবারের নাম, শাখার নাম ও অফারের শিরোনাম থাকে, তাই একটি কার্যকর চীনা ফন্ট প্রয়োজন। Noto Sans CJK ইনস্টল করার পর OMM_FONT দিয়ে ফন্ট ফাইলের পথ নির্দিষ্ট করা যায়।

export OMM_FONT="/path/to/your/font.ttf"

উদাহরণের পথটি আপনার কম্পিউটারে সত্যিই থাকা ফন্ট ফাইলের পথ দিয়ে замен করুন। ছবিতে চীনা লেখা সঠিকভাবে দেখা না গেলে প্রথমে এই পরিবেশ ভেরিয়েবল ও ফন্টের পথ পরীক্ষা করুন।

পঞ্চম ধাপ: কমান্ডের সহায়তা দেখা

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py --help

এই কমান্ডটি স্থানীয় সহায়ক স্ক্রিপ্টের সাবকমান্ড ও প্যারামিটার দেখায়। আরও পূর্ণাঙ্গ বিবরণ রিপোজিটরির oh-my-mcdonald/references/commands.md-এ রয়েছে।

McDonald's-এর অফিসিয়াল MCP সংযুক্ত করা

MCP Token সংগ্রহ

McDonald's MCP কনসোলে যান এবং অফিসিয়াল পৃষ্ঠার নির্দেশনা অনুযায়ী MCP Token সংগ্রহ করুন। ক্রেডেনশিয়াল স্থানীয় কম্পিউটারের পরিবেশ ভেরিয়েবল বা Codex কনফিগারেশনে সংরক্ষণ করুন; প্রকৃত Token প্রকল্পের ফাইলে লিখবেন না বা Git রিপোজিটরিতে কমিট করবেন না।

পরিবেশ ভেরিয়েবলের মাধ্যমে Token কনফিগার করা

export MCD_MCP_TOKEN="YOUR_MCD_MCP_TOKEN"

Codex কনফিগারেশনের মাধ্যমে ক্রেডেনশিয়াল পড়া

স্থানীয় কনফিগারেশন ফাইলে যদি ইতিমধ্যে mcd-mcp কনফিগারেশন থাকে, তাহলে --codex-config দিয়ে ফাইলটি স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট করতে পারেন:

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py \
  --codex-config /本机/config.toml stores --city 武汉 --keyword 东澜岸

উভয় পদ্ধতিই কেবল স্থানীয় কম্পিউটার থেকে ক্রেডেনশিয়াল পড়ে। সম্পূর্ণ সংযুক্তি প্রক্রিয়ার জন্য রিপোজিটরির মূল ডিরেক্টরির MCP_INTEGRATION.md দেখুন।

প্রকল্পে ব্যবহৃত MCP টুল

• query-nearby-stores: কাছাকাছি শাখা খোঁজা।
• query-meals: খাবার খোঁজা।
• query-meal-detail: খাবারের বিস্তারিত তথ্য খোঁজা।
• query-store-coupons: শাখার অফারের তথ্য খোঁজা।
• query-my-coupons: ব্যবহারকারীর কুপন প্যাকেজ খোঁজা।
• calculate-price: নির্দিষ্ট পণ্যের দাম হিসাব করা।
• campaign-calendar: প্রচারণার ক্যালেন্ডার খোঁজা।
• list-nutrition-foods: পুষ্টি হিসাবের জন্য প্রয়োজনীয় খাবারের তথ্য সংগ্রহ করা।
• order-list: অর্ডারের রেকর্ড খোঁজা।

মৌলিক ব্যবহার এক: শাখা খোঁজা

নিচের কমান্ডটি উহান শহরে নাম বা অবস্থানে “东澜岸”-এর সঙ্গে সম্পর্কিত শাখা খোঁজে:

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py stores \
  --city 武汉 \
  --keyword 东澜岸

শাখার ফলাফল পাওয়ার পর বৈধ শাখা ID ব্যবহার করে খাবারের বিস্তারিত তথ্য ও দাম খোঁজা যায়।

মৌলিক ব্যবহার দুই: খাবারের বিস্তারিত তথ্য খোঁজা

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py detail \
  --store 1960151 \
  --code 9900005456

• --store শাখা ID নির্দিষ্ট করতে ব্যবহৃত হয়।
• --code খাবারের কোড নির্দিষ্ট করতে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণের ID কেবল প্যারামিটারের বিন্যাস বোঝানোর জন্য। বাস্তবে MCP-এর বর্তমান অনুসন্ধান ফলাফলে ফেরত আসা বৈধ শাখা ID ও খাবারের কোড ব্যবহার করুন।

মৌলিক ব্যবহার তিন: ঝুড়ির দাম খোঁজা

ঝুড়ির বিষয়বস্তু JSON ফাইলের মাধ্যমে দেওয়া হয়। প্রকল্পটি নির্দিষ্ট শাখা ও বর্তমান পরীক্ষার পরিকল্পনা অনুযায়ী দাম হিসাব করে।

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py quote \
  --store 1960151 \
  --basket examples/basket.json

শাখার দাম তুলনা করার সময় একই পণ্য ও একই সাইজ তুলনা করছেন তা নিশ্চিত করুন। প্রকল্পটি সর্বোচ্চ তিনটি নির্বাচিত শাখা তুলনা করে; কয়েকটি শাখার ফলাফলের ভিত্তিতে অন্য শাখার দাম অনুমান করে না।

মৌলিক ব্যবহার চার: অফলাইনে ভক্সেল মডেল দেখা

সাময়িকভাবে MCP Token না থাকলেও স্থানীয় রেন্ডারিং পরিবেশ যাচাই করে বিল্ট-ইন মডেল দেখা যায়:

python oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py \
  --out output models

তৈরি ফলাফল output ডিরেক্টরিতে লেখা হবে। Pillow, NumPy ও চীনা ফন্ট সঠিকভাবে কনফিগার করা হয়েছে কি না পরীক্ষা করার জন্য এই ধাপটি উপযোগী।

AI ক্লায়েন্টে Skill ব্যবহার

প্রকল্পে oh-my-mcdonald/SKILL.md দেওয়া আছে, যা Skill সমর্থনকারী AI ক্লায়েন্টকে প্রকল্পের সক্ষমতা, কার্যপ্রবাহ ও সীমাবদ্ধতা জানায়। ক্লায়েন্টের MCP সংযুক্তি এবং স্থানীয় কমান্ড চালানোর সক্ষমতাও থাকতে হবে।

একটি সাধারণ কার্যপ্রবাহ হলো:

1. ব্যবহারকারী স্বাভাবিক ভাষায় বাজেট, স্বাদ, শাখা, অফার বা পুষ্টির প্রয়োজন জানান।
2. AI প্রকৃত ব্যবসায়িক তথ্য সংগ্রহের জন্য উপযুক্ত MCP টুল নির্বাচন করে।
3. AI বাজেট ও বাদ দেওয়ার শর্ত অনুযায়ী ফেরত আসা ফলাফল বাছাই করে।
4. প্রয়োজনে স্থানীয় Python স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে।
5. ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রয়োজন হলে স্থানীয় রেন্ডারার PNG তৈরি করে।
6. খাওয়া বা শাখা-পরিদর্শনের রেকর্ডের ক্ষেত্রে আগে ব্যবহারকারীর স্পষ্ট নিশ্চিতকরণের অপেক্ষা করে, তারপর রেকর্ডে লেখে।

AI-কে নিচের মতো অনুরোধ করা যায়:

• আজ বাজেট 35 ইউয়ান, ঝাল চাই না, কী সুপারিশ করবেন?
• শর্ত পূরণ করা প্রকৃত খাবারগুলোর মধ্য থেকে এলোমেলোভাবে একটি বেছে নিন।
• এই কম্বোটির কাছাকাছি তিনটি শাখায় দাম তুলনা করুন।
• আজ আমি ব্যবহার করতে পারি এমন কুপন ও সাম্প্রতিক প্রচারণা দেখান।
• এই খাবারের শক্তি ও প্রোটিন হিসাব করুন।
• আমি নিশ্চিত যে একটু আগে এই বার্গারটি খেয়েছি, দয়া করে রেকর্ড করুন।
• আমি যে খাবারগুলো খেয়েছি সেগুলো দিয়ে একটি সংকলনের ছবি তৈরি করুন।

প্রার্থীর খাবার অবশ্যই MCP অনুসন্ধানের ফলাফল থেকে আসতে হবে; AI নিজে থেকে বানাতে পারবে না। একবারের এলোমেলো নির্বাচনে সর্বোচ্চ ছয়টি খাবারের সমন্বয় ব্যবহার করা যায়।

উন্নত কৌশল ও ব্যবহারের নীতি

প্রথমে শাখা, পণ্য ও সাইজ স্পষ্ট করুন

শাখা, পণ্যের সাইজ ও অফারের পরিকল্পনার ওপর দাম নির্ভর করে। তুলনা করার আগে পণ্য ও সাইজ নির্দিষ্ট করা উচিত এবং AI-কে এইবার নির্বাচিত শাখাগুলো স্পষ্টভাবে তালিকাভুক্ত করতে বলা উচিত। তাহলেই ফলাফল তুলনাযোগ্য হবে।

পুষ্টির তথ্যের ঘাটতি কঠোরভাবে সামলান

পুষ্টির হিসাব কেবল নির্ভুলভাবে মিলে যাওয়া খাবার ব্যবহার করে। কোনো পুষ্টি ক্ষেত্র অনুপস্থিত থাকলে অনুপস্থিত আইটেমটি আলাদাভাবে উল্লেখ করতে হবে; অনুপস্থিত মানকে শূন্য ধরা যাবে না এবং নামের মিল থাকলেও নিশ্চিত নয় এমন পণ্য দিয়ে তা প্রতিস্থাপন করা যাবে না।

খাবারের ভেতরের হিসাব ও বাইরের পরামর্শ আলাদা রাখুন

পুষ্টির খাবার টেবিলে সবজি, ফল ও দুধজাত পণ্যের মতো পরিপূরক পরামর্শ দেখানো যেতে পারে, কিন্তু এই খাবারের পুষ্টিমান কেবল প্লেটের খাবার হিসাব করে। তৈরি ছবি ব্যাখ্যা করার সময় বাইরের পরামর্শের আইটেমগুলো মোট হিসাবে যোগ করা উচিত নয়।

রেকর্ডের আগে ব্যবহারকারীর নিশ্চিতকরণ নিন

অর্ডারের রেকর্ড কেবল নিশ্চিত হওয়ার অপেক্ষায় থাকা তথ্য; এটি ব্যবহারকারী কোনো খাবার খেয়েছেন তার সরাসরি প্রমাণ নয়। ব্যবহারকারী বাস্তবে খাওয়ার বিষয়টি স্পষ্টভাবে নিশ্চিত করার পরই প্রকল্পের রেকর্ড সংরক্ষণ ও সংকলন আলোকিত করা উচিত; শাখা-পরিদর্শনের রেকর্ডও একই নীতি অনুসরণ করে।

অফার ক্যালেন্ডার সঠিকভাবে বুঝুন

ক্যালেন্ডারটি নিজের কুপন প্যাকেজের কার্যকর তারিখ অনুযায়ী কুপনের সংখ্যা গণনা করে। কোনো নির্দিষ্ট সময়, শাখা বা পণ্যে কুপন ব্যবহার করা যাবে কি না, তা MCP থেকে ফেরত আসা নির্দিষ্ট শর্ত অনুযায়ী নির্ধারণ করতে হবে।

স্থানীয় ক্রেডেনশিয়াল সুরক্ষিত রাখুন

MCD_MCP_TOKEN পরিবেশ ভেরিয়েবল বা স্থানীয় Codex কনফিগারেশনের মাধ্যমে Token পড়াকে অগ্রাধিকার দিন। ক্রেডেনশিয়াল স্ক্রিপ্ট, উদাহরণ JSON, স্ক্রিনশট বা ভার্সন কন্ট্রোল ফাইলে লিখবেন না।

স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা চালানো

প্রকল্পটি Python unittest ব্যবহার করে। রিপোজিটরির মূল ডিরেক্টরি থেকে চালানো যায়:

python -m unittest discover -s tests -v

README-তে উল্লেখিত বিদ্যমান পরীক্ষার সংখ্যা মোট 51টি। এগুলো সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াকরণ, আউটপুট এবং রেন্ডারিং লজিক যাচাই করে। প্রকৃত MCP ক্যোয়ারির যাচাইকরণ অবস্থা ও সীমাবদ্ধতা docs/VALIDATION.md-তে নথিভুক্ত রয়েছে।

বাস্তবায়নের সীমারেখা

• প্রকল্পটি স্বয়ংক্রিয় অর্ডার, পেমেন্ট বা কুপন সংগ্রহ সমর্থন করে না।
• প্রকল্পটি ক্লাউড সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং ব্যাকগ্রাউন্ড পোলিং সরবরাহ করে না।
• দামের তুলনা সর্বোচ্চ তিনটি নির্বাচিত দোকান পর্যন্ত করা যায় এবং কেবল একই পণ্য, একই规格 এবং বর্তমান পরীক্ষার方案ের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।
• ভক্সেল রাস্তার দৃশ্যটি একটি প্রদর্শনমূলক দৃশ্য; এতে প্রকৃত রাস্তা বা ভৌগোলিক অবস্থানের সম্পর্ক নেই।
• প্রিভিউতে থাকা প্রকৃত MCP ডেটা নির্দিষ্ট তারিখের একটি স্ন্যাপশট; এটি পরবর্তী রিয়েল-টাইম ফলাফল নির্দেশ করে না।
• খাবার গ্রহণের রেকর্ড এবং দোকান পরিদর্শনের রেকর্ড—উভয়ই ব্যবহারকারীর নিশ্চিতকরণের পর তৈরি করতে হবে।

প্রকল্পের ডিরেক্টরি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি

• oh-my-mcdonald/SKILL.md: AI ক্লায়েন্টের Skill বর্ণনা ফাইল।
• oh-my-mcdonald/scripts/oh_my_mcdonald.py: স্থানীয় সহায়ক স্ক্রিপ্ট এবং প্রধান কমান্ড প্রবেশদ্বার।
• oh-my-mcdonald/references/commands.md: বিস্তারিত কমান্ড রেফারেন্স।
• docs/images/: দৃশ্যের প্রিভিউ ছবি।
• docs/VALIDATION.md: প্রকৃত ক্যোয়ারির যাচাইকরণ ফলাফল ও সীমাবদ্ধতা।
• examples/basket.json: শপিং বাস্কেটের JSON উদাহরণ।
• MCP_INTEGRATION.md: MCP সংযুক্তি ও কলের প্রক্রিয়ার বিবরণ।
• tests/: স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা।

উপসংহার

Oh-My-McDonald ম্যাকডোনাল্ডের অফিসিয়াল MCP, প্রাকৃতিক ভাষায় ইন্টারঅ্যাকশন এবং স্থানীয় ভক্সেল রেন্ডারিংকে একত্র করে। এটি খাবার নির্বাচন, দামের তুলনা এবং পুষ্টি বিশ্লেষণে সহায়তা করার পাশাপাশি নিশ্চিতকরণের মাধ্যমে ব্যক্তিগত অনুসন্ধানের রেকর্ড তৈরি করতে পারে। প্রথমে অফলাইন মডেল রেন্ডারিং ও পরীক্ষা সম্পন্ন করে, তারপর MCP Token কনফিগার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। দাম, অফার এবং পুষ্টি সম্পর্কিত বিষয়ে সর্বদা বর্তমান MCP থেকে ফেরত আসা প্রকৃত ডেটাকে ভিত্তি হিসেবে গ্রহণ করুন।

প্রকল্পটি MIT License-এর অধীনে ওপেন সোর্স হিসেবে প্রকাশিত। GitHub Issues-এর মাধ্যমে সমস্যা জানানো যায়, অথবা উন্নতিতে অংশ নিতে Pull Request জমা দেওয়া যায়।