AI 튜토리얼

맥맥 절약 도우미 튜토리얼: 맥도날드 MCP로 주문을 최적화하고 쿠폰 손실 감사하기

이 튜토리얼에서는 맥맥 절약 도우미를 구성하고 사용하는 방법을 소개합니다. 맥도날드 중국 MCP를 통해 매장 메뉴, 쿠폰 및 주문 내역을 조회하고, 세트 가격 비교, 끼워 맞추기 함정 식별, 쿠폰의 잠재 손실 비용 계산 및 소비 습관 분석을 수행할 수 있습니다.

2026년 10월 11일약 12분 소요

맥맥 절약 도우미 튜토리얼: 맥도날드 MCP로 주문 최적화 및 쿠폰 손실 감사

프로젝트 소개

맥맥 절약 도우미(mcd-coupon-strategist)는 맥도날드 중국 MCP를 기반으로 구축된 주문 비용 도우미입니다. 단순히 “이번 주문을 어떻게 해야 가장 저렴한가”에 답하는 데 그치지 않고, 주문 내역과 쿠폰 보유 현황을 분석해 곧 만료될 쿠폰이 실제 손실로 전환되고 있는지 알려 줍니다.

이 프로젝트는 절약 문제를 두 가지 흐름으로 나눕니다.

단기 최적화: 현재 매장의 메뉴와 계정에서 사용할 수 있는 쿠폰을 읽고, 단품·세트·쿠폰 사용 및 추가 구매 조합을 열거한 다음 calculate-price를 통해 각각의 실제 가격을 확인합니다.
장기 감사: order-list와 query-my-coupons를 통해 지출, 객단가, 자주 주문하는 상품 및 곧 만료될 쿠폰을 분석합니다.

이 프로젝트의 핵심 관점은 사용자가 계속 소비하도록 돕는 것이 아니라, 먼저 현재 발생하고 있는 손실을 찾아내는 것입니다.

핵심 기능과 작동 원리

현재 매장 기준의 실제 가격 계산

매장마다 가격과 판매 가능 여부가 다를 수 있으므로 프로젝트는 메뉴 가격을 고정해 두지 않습니다. 모든 후보 조합은 MCP의 calculate-price에 전달해 가격을 계산하며, 모델이 금액을 추측하지 않습니다.

결과에는 최종 결제액이 가장 낮은 조합뿐 아니라 가격 차이가 세트 구성, 쿠폰 또는 추가 구매 상품에서 비롯되었는지도 설명됩니다. 예를 들어 3종 세트가 햄버거와 감자튀김을 단품으로 각각 주문하는 것보다 저렴할 수 있습니다. 이런 경우 시스템은 세트를 명확히 추천하고 절약 금액도 안내합니다.

추가 구매 함정 식별

쿠폰은 사용한다고 항상 더 저렴해지는 것은 아닙니다. 원래 46.5위안어치 상품을 구매할 계획이었는데 “50위안 이상 구매 시 12위안 할인”을 사용하기 위해 3.5위안짜리 상품을 추가하고 쿠폰 적용 후 38위안을 결제했다고 가정해 보겠습니다. 같은 종류의 세트가 33.5위안이라면 추가 구매 조합이 여전히 4.5위안 더 비쌉니다.

프로젝트는 쿠폰에 표시된 할인액만 보는 것이 아니라 최종 결제액을 비교합니다. 추가한 상품이 원래 필요했던 것이 아니라면 이러한 조합을 적극적으로 만류합니다.

쿠폰의 잠재 손실 비용 계산

“쿠폰의 잠재 손실 비용”은 곧 만료되지만 아직 사용하지 않은 쿠폰의 가치입니다. MCP가 반환하는 쿠폰에는 이름만 포함될 수 있으므로, 프로젝트는 현재 매장 메뉴를 함께 조회해 쿠폰의 가치를 역산합니다.

금액 할인 쿠폰: “50위안 이상 구매 시 12위안 할인”은 12위안으로 계산합니다.
1+1 쿠폰: “미디엄 감자튀김 1+1”은 해당 상품의 메뉴 단가로 계산합니다.
고정가 쿠폰: “9.9위안 미디엄 아이스 아메리카노”는 메뉴 정상가에서 9.9위안을 뺀 금액으로 계산합니다.

메뉴에서 해당 상품을 찾을 수 없으면 프로젝트는 쿠폰 가치를 0으로 기록하고 보고서에 표시합니다. 근거 없는 값을 그럴듯한 추정치로 입력하지 않습니다.

장기 소비 습관 분석

감사 모듈은 주문 내역에서 주문 수, 총지출, 객단가 및 자주 주문하는 상품을 집계하고 구조적인 제안을 제공합니다. 예를 들어 같은 햄버거를 여러 번 단품으로 주문했다면, 해당 세트와 비교해 보라고 안내할 수 있습니다. 매번 세트로 변경하면 일반적으로 지출을 줄일 가능성이 있기 때문입니다. 전체 주문이 환불된 건은 제외해 환불 주문이 소비액에 포함되지 않도록 합니다.

사전 준비

온라인 MCP 기능을 사용하기 전에 다음 환경을 준비해야 합니다.

README에서 예시로 소개한 WorkBuddy와 같이 MCP 사용자 지정 커넥터를 지원하는 클라이언트.
맥도날드 MCP 오픈 플랫폼에서 발급받은 Token.
로컬 테스트를 실행하려면 Python 3.8 이상.

로컬 테스트 4종은 MCP Token이 없어도 실행할 수 있습니다. 하지만 실제 메뉴, 계정 쿠폰 및 주문 내역을 조회하려면 유효한 Token이 필요합니다.

MCP Token 발급 및 구성

1단계: Token 발급

맥도날드 MCP 오픈 플랫폼에 접속해 휴대전화 번호로 로그인한 다음, 콘솔에서 MCP Token을 활성화하고 복사합니다.

2단계: MCP 구성 생성

저장소에는 비식별화된 구성 파일 mcp-config.example.json이 제공됩니다. 구성 구조는 다음과 같습니다.

{
  "mcpServers": {
    "mcd-mcp": {
      "type": "streamablehttp",
      "url": "https://mcp.mcd.cn",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MCD_MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

${MCD_MCP_TOKEN}을 자신의 Token으로 바꾼 후 MCP Client 구성에 입력합니다. 실제 Token을 공개 저장소에 커밋하지 말고, 스크린샷·로그 또는 문의 내용에 노출하지 마세요.

3단계: WorkBuddy에서 활성화

WorkBuddy를 열고 왼쪽에서 “전문가, 스킬, 커넥터”로 이동한 후 “커넥터” 탭을 선택합니다.
“사용자 지정 커넥터”를 클릭한 다음 “MCP 구성”을 선택합니다.
Token을 입력한 JSON 구성을 붙여 넣고 저장합니다.
사용자 지정 커넥터 목록으로 돌아가 mcd-mcp를 활성화합니다.

기본 사용 방법

예시 1: 예산에 맞는 조합 찾기

먼저 매장을 선택한 후 예산, 원하는 음식 종류 및 비교할 조합 수를 명확히 설명합니다. 다음과 같이 직접 입력할 수 있습니다.

맥도날드 배달을 주문하려고 합니다. 매장을 선택한 뒤 다음을 계산해 주세요.
쿠폰이 있고, 햄버거 1개 + 감자튀김 1개 + 음료 1잔을 먹고 싶습니다. 예산은 40위안입니다.
어떻게 주문해야 가장 저렴한가요? 두 가지 방안을 비교해 주세요.

도우미는 현재 매장의 메뉴와 사용 가능한 쿠폰을 읽어 후보 조합을 생성하고 MCP로 실제 가격을 계산합니다. 일반적인 결과로는 33.5위안짜리 매운 치킨버거 3종 세트를 추천하고, 37위안인 햄버거와 감자튀김 단품 조합과 비교할 수 있습니다.

예시 2: 주식과 사이드 메뉴 제한

예산은 35위안이고, 치킨 주식 메뉴와 사이드 메뉴 하나를 먹고 싶습니다.
현재 매장에서 판매 중인 상품을 조회해 추천, 대안 및 비추천 방안을 제시하고,
각 방안이 왜 더 저렴하거나 비싼지도 설명해 주세요.

이러한 프롬프트를 사용하면 도우미가 예산, 포만감 및 상품 종류를 함께 고려할 수 있어, 요구 사항을 충족하지 못하지만 절대 가격만 가장 낮은 상품을 추천하는 일을 피할 수 있습니다.

예시 3: 추가 구매가 가치 있는지 판단

“50위안 이상 구매 시 12위안 할인” 쿠폰이 있습니다.
현재 구매하려는 상품을 기준으로 직접 구매, 추가 구매 후 쿠폰 사용, 세트 구매의 최종 결제액을 비교해 주세요.
추가 구매가 오히려 더 비싸다면 명확히 알려 주세요.

비교할 때는 쿠폰 할인액이 아니라 최종 결제액을 중점적으로 봐야 합니다. 프로젝트는 추가 상품 비용을 계산에 포함하고, 세트가 추가 구매보다 더 유리한지도 알려 줍니다.

예시 4: 최근 소비 감사

최근 몇 달간의 맥도날드 주문을 분석해 주세요.
주문 수, 총지출 및 객단가를 집계하고 자주 주문한 상품을 찾아 주세요.
동시에 곧 만료될 쿠폰, 예상 가치 및 남은 일수를 나열하고,
마지막으로 이번 달에 무엇을 가장 먼저 처리해야 하는지 알려 주세요.

이 요청은 장기 감사 흐름을 실행합니다. 결과에는 곧 만료될 쿠폰의 총가치, 소비 습관 및 실행 가능한 구조적 제안이 중점적으로 포함되며, 단일 주문의 최저 가격만 제시하지 않습니다.

로컬 테스트 실행

프로젝트 소스 코드를 받은 후 저장소 루트 디렉터리에서 Python 3.8 이상으로 다음 테스트를 실행합니다.

python src/test_saver.py
python src/test_auditor.py
python src/test_adapter.py
python src/test_order_adapter.py

test_saver.py: 조합 열거, 정렬 및 추가 구매 함정 식별을 검증합니다.
test_auditor.py: 잠재 손실 비용, 소비 습관 및 날짜 경계값을 검증합니다.
test_adapter.py: 단위 변환 및 MCP 응답 분석을 검증합니다.
test_order_adapter.py: 주문·쿠폰 분석, 환불 필터링 및 쿠폰 가치 추정을 검증합니다.

이 4종 테스트는 모두 로컬에서만 실행되며 MCP Token 구성이 필요하지 않습니다. README에는 별도의 패키지 설치 명령이 없으므로 저장소의 실제 코드와 통합 문서를 기준으로 해야 합니다.

프로젝트 아키텍처 이해

프로젝트는 어댑터 계층을 통해 MCP 원시 응답과 비즈니스 알고리즘을 분리하며, 주요 모듈은 다음과 같습니다.

src/saver.py: 단일 주문의 절약 흐름을 담당하고 후보 조합을 열거해 실제 결제액을 비교합니다.
src/auditor.py: 장기 감사를 담당하고 쿠폰의 잠재 손실 비용을 계산해 소비 프로필을 생성합니다.
src/mcd_adapter.py: 필드 매핑, 환불 필터링, 쿠폰 가치 역조회 및 유일한 위안 단위 환산을 담당합니다.
MCP_INTEGRATION.md: MCP Server, 도구, 호출 흐름 및 실제 테스트 호출 계약을 기록합니다.
SKILL.md: Skill 정의와 전체 작업 흐름을 설명합니다.

알고리즘 계층은 MCP 원시 응답에 직접 접근하지 않으므로 필드 차이와 금액 단위 혼동을 줄일 수 있습니다. 특히 인터페이스마다 “펀”과 “위안”의 변환 방향이 다를 수 있으므로 반드시 어댑터 계층을 통해 통일해야 합니다.

고급 사용 팁

가격을 비교하기 전에 무엇을 먹을지 명확히 하기

최저 가격이 항상 적합한 선택은 아닙니다. 프롬프트에 주식, 사이드 메뉴, 음료, 인원, 예산 및 최소 요구 사항을 작성해 동일한 요구 사항을 충족하는 조합끼리 비교하도록 해야 합니다.

절약 근거를 표시하도록 요청하기

“어떤 쿠폰을 사용했는지, 어떤 세트로 바꿨는지, 어떤 추가 구매 상품을 넣었는지, 기준 조합보다 얼마를 절약했는지”를 출력하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 결론뿐 아니라 추천이 실제 요구 사항에 맞는지도 판단할 수 있습니다.

쿠폰 표시 가치와 실제 혜택 구분하기

쿠폰의 이론상 가치가 12위안이라고 해서 현재 주문에서 반드시 12위안을 절약할 수 있는 것은 아닙니다. 구매 조건, 적용 매장, 사용 가능 상품 및 추가 구매 비용에 따라 실제 혜택이 달라집니다. 쿠폰 표시 가치와 최종 결제액을 함께 확인해야 합니다.

만료가 임박하고 가치가 명확한 쿠폰 우선 처리

장기 감사를 수행할 때는 남은 일수와 확인 가능한 가치에 따라 정렬할 수 있습니다. 메뉴에서 정상가를 역조회할 수 없는 쿠폰은 계속 미확인 또는 0으로 표시해야 하며, 보고서를 완성하기 위해 금액을 추측해서는 안 됩니다.

항상 현재 매장 데이터를 사용하기

다른 매장이나 과거 주문의 가격을 재사용하지 마세요. 메뉴, 판매 상태 및 쿠폰 적용 범위는 변경될 수 있으므로 매번 현재 매장의 공식 실시간 결과를 기준으로 결정해야 합니다.

계정 인증 정보 보호

Token은 항상 환경 변수 또는 클라이언트의 보안 구성에 저장하는 것이 좋습니다. 구성을 공개적으로 공유할 때는 ${MCD_MCP_TOKEN}과 같은 자리 표시자만 남겨 두세요.

설계 범위와 주의 사항

모든 가격은 MCP calculate-price의 실제 반환값을 기준으로 해야 합니다.
메뉴에서 확인할 수 없는 쿠폰 가치는 0으로 처리하고 표시하며 추측하지 않습니다.
환불 주문은 소비 지출에 포함하지 않습니다.
프로젝트는 쿠폰을 사용하기 위해 불필요한 추가 구매를 권장하지 않습니다.
메뉴, 가격, 판매 상태 및 쿠폰 적용 범위는 맥도날드 공식 채널의 실시간 결과를 기준으로 합니다.
이 프로젝트는 독립적으로 개발된 공모전 작품이며 맥도날드 공식 제품이 아닙니다.
출력은 소비 의사 결정을 위한 참고 자료일 뿐 의료·영양 또는 기타 전문적인 조언을 구성하지 않습니다.

정리

맥맥 절약 도우미는 실시간 주문 최적화와 장기 소비 감사를 결합합니다. 단기적으로는 실제 가격 계산을 통해 세트, 단품 및 쿠폰 조합을 선택하고, 장기적으로는 주문 내역과 쿠폰 보유 현황을 통해 높은 객단가, 반복적인 단품 주문 및 쿠폰 만료와 같은 숨은 손실을 찾아냅니다.

MCP Token 구성을 완료한 후 예산과 음식 요구 사항을 포함한 주문 요청부터 시작해 추가 구매 비교와 월간 소비 감사로 점차 확장할 수 있습니다. 개발자에게는 saver.py, auditor.py 및 mcd_adapter.py의 계층화가 두 흐름으로 구성된 MCP 오케스트레이션의 명확한 참고 사례를 제공합니다.