میکا کلیکٹر ٹیوٹوریل: WorkBuddy کے ذریعے میک ڈونلڈز کارڈز حاصل کریں، غذائیتی معلومات دیکھیں اور محفوظ آرڈر دیں

پروجیکٹ کا جائزہ

میکا کلیکٹر (mcd-gacha-collector) میکڈونلڈز چائنا MCP پر مبنی WorkBuddy Skill ہے۔ یہ میکڈونلڈز کے کھانوں کو قرعہ اندازی کے ذریعے حاصل اور جمع کی جانے والی کارڈز میں تبدیل کرتا ہے، جن پر قیمت، کیلوریز، پروٹین، سوڈیم اور صحت کی درجہ بندی دکھائی جاتی ہے۔

پروجیکٹ MCP کے ذریعے حقیقی وقت کا مینو، غذائی معلومات، اسٹورز اور قیمتیں حاصل کرتا ہے، پھر مقامی Python انجن صحت کی درجہ بندی، نایابی کی سطح، بجٹ فلٹرنگ اور وزن دار قرعہ اندازی مکمل کرتا ہے۔ خریداری کے قابل کھانا حاصل ہونے کے بعد قیمت کی جانچ اور دوسری تصدیق کے ذریعے حقیقی آرڈر بھی بنایا جا سکتا ہے۔

ریپوزٹری کا غذائی ڈیٹا تقریباً 160 کھانے کی اشیا پر مشتمل ہے، جبکہ موجودہ ویب کارڈ پول میں حقیقی مینو معلومات سے تیار کردہ 53 کارڈز شامل ہیں۔ یہ پروجیکٹ مقابلے کے لیے تیار کیا گیا ہے، میکڈونلڈز کی سرکاری پروڈکٹ نہیں ہے۔

بنیادی خصوصیات

• بجٹ کے مطابق قرعہ اندازی: آپ قدرتی زبان میں کہہ سکتے ہیں، مثلاً “50 یوان کے اندر ایک کارڈ نکالو”؛ نظام پہلے قیمت فلٹر کرتا ہے، پھر وزن دار انتخاب کرتا ہے۔
• غذائیت اور صحت کی درجہ بندی: MCP سے موصولہ ڈیٹا کی بنیاد پر 0 سے 100 تک صحت کی درجہ بندی نکالی جاتی ہے، اور کیلوریز، پروٹین، چکنائی یا سوڈیم جیسی معلومات دکھائی جاتی ہیں۔
• SSR، UR، R کی درجہ بندی: نایابی صحت کی درجہ بندی کی تقسیم سے طے ہوتی ہے، دستی طور پر مقرر نہیں کی جاتی۔ نسبتی درجہ بندی مختلف اسٹورز کے مینو ڈھانچوں کے مطابق ڈھل سکتی ہے۔
• مقامی کلیکشن بک: قرعہ اندازی کا ریکارڈ ledger.json میں محفوظ ہوتا ہے۔ دہرائے گئے کارڈز کی تعداد جمع ہوتی ہے، اور اوسط کیلوریز و اوسط صحت کی درجہ بندی بھی دیکھی جا سکتی ہے۔
• پوائنٹس کا نظام: Skill ہر 4 گھنٹے بعد خودکار طور پر قرعہ اندازی کا 1 موقع بحال کرتا ہے؛ ویب ورژن میں 60 سیکنڈ کے کول ڈاؤن کے ساتھ دستی ریفریش استعمال ہوتا ہے۔
• حقیقی آرڈر: پہلے MCP کے ذریعے قیمت کی جانچ کی جاتی ہے، پھر صارف سے واضح تصدیق لی جاتی ہے، اور آخر میں create-order کال کیا جاتا ہے۔
• آف لائن تجربہ: ریپوزٹری میں نمونہ ڈیٹا شامل ہے، اس لیے MCP Token کے بغیر بھی قرعہ اندازی، کلیکشن اور HTML کارڈ رینڈرنگ آزمائی جا سکتی ہے۔
• تھرڈ پارٹی انحصار سے پاک: بنیادی اسکرپٹس Python کی معیاری لائبریری استعمال کرتے ہیں، اور Python 3.8 یا اس سے زیادہ درکار ہے۔

عمل کا طریقہ

پروجیکٹ “ڈیٹا MCP کو، حساب کوڈ کو، اظہار Agent کو” کے ڈیزائن اصول پر عمل کرتا ہے۔ WorkBuddy Agent صارف کی نیت سمجھتا ہے، میکڈونلڈز MCP حقیقی کاروباری ڈیٹا فراہم کرتا ہے، اور gacha.py یقینی حساب مکمل کرتا ہے۔

صارف قرعہ اندازی، غذائیت کی جانچ یا آرڈر کی درخواست کرتا ہے
→ WorkBuddy Agent میکڈونلڈز MCP کال کرتا ہے
→ وقت، اسٹور، مینو، قیمت اور غذائی ڈیٹا حاصل کیا جاتا ہے
→ gacha.py صحت اور نایابی کی درجہ بندی نکال کر قرعہ اندازی کرتا ہے
→ render.py کارڈ یا کلیکشن بک کا صفحہ تیار کرتا ہے
→ صارف خریداری کا انتخاب کرتا ہے
→ calculate-price قیمت کی جانچ کرتا ہے
→ صارف دوسری تصدیق کرتا ہے
→ create-order آرڈر بناتا ہے

رقم، صحت کی درجہ بندی اور نایابی کی سطح بڑے ماڈل سے ذہنی حساب نہیں کروائی جاتی۔ قیمت MCP فراہم کرتا ہے، جبکہ درجہ بندی اور قرعہ اندازی Python کوڈ مکمل کرتا ہے، جس سے حساب میں تبدیلی اور غلطی کا خطرہ کم ہوتا ہے۔

شروع کرنے سے پہلے تیاری

• Python 3.8 یا اس سے زیادہ انسٹال کریں۔
• WorkBuddy انسٹال کریں اور اسے استعمال کرنے کے قابل ہوں۔
• قابل رسائی میکڈونلڈز چائنا MCP Token تیار رکھیں؛ صرف آف لائن مثال چلانے کے لیے Token درکار نہیں۔
• یقینی بنائیں کہ WorkBuddy صارف کے Skill فولڈر کو پڑھ سکتا ہے۔

طریقہ اول: براہ راست آن لائن تجربہ

اگر صرف انٹرفیس اور قرعہ اندازی کا ڈیمو دیکھنا ہو تو میکا کلیکٹر کا آن لائن صفحہ کھولیں۔ صفحہ IP کے ذریعے شہر حاصل کرنے کی کوشش کرے گا، پھر قریبی اسٹور منتخب کرنے کے لیے اسٹور تلاش کرنے کی صلاحیت استعمال کرے گا؛ پتہ دستی طور پر درج کرنے کی ضرورت نہیں۔

تعیناتی کے ماحول کی پابندیوں کے باعث عوامی ویب صفحہ ذاتی MCP Token داخل نہیں کر سکتا۔ آن لائن ورژن لوکیشن، اسٹور اور کارڈ انٹرفیس آزمانے کے لیے موزوں ہے؛ حقیقی آرڈر مقامی بیک اینڈ یا کنیکٹر سے منسلک WorkBuddy Skill میں بنانا ہوگا۔

طریقہ دوم: WorkBuddy میں انسٹالیشن

پہلا مرحلہ: ریپوزٹری کلون کریں

git clone https://github.com/YOUR_GITHUB_USER/mcd-gacha-collector.git
cd mcd-gacha-collector

README میں ریپوزٹری کا پتہ placeholder استعمال کرتا ہے۔ عملی طور پر YOUR_GITHUB_USER کو ریپوزٹری کے مالک کے نام سے تبدیل کریں، یا GitHub صفحے پر موجود کلون پتہ براہ راست نقل کریں۔

دوسرا مرحلہ: میکڈونلڈز MCP Token حاصل کریں

میکڈونلڈز MCP اوپن پلیٹ فارم پر جائیں، موبائل نمبر سے لاگ اِن کریں، کنسول میں سروس فعال کر کے Token نقل کریں۔ Token حساس سند ہے؛ اسے عوامی ریپوزٹری میں نہ لکھیں اور نہ ہی Git ہسٹری میں جمع کریں۔

تیسرا مرحلہ: MCP کنیکٹر ترتیب دیں

1. WorkBuddy کے بائیں جانب “ماہر·Skill·کنیکٹر” کھولیں۔
2. “کنیکٹر” میں جائیں اور اوپر دائیں جانب “حسب ضرورت کنیکٹر” منتخب کریں۔
3. “MCP ترتیب دیں” منتخب کریں۔
4. ریپوزٹری میں موجود mcp-config.example.json کا مواد نقل کریں۔
5. اس میں موجود ${MCD_MCP_TOKEN} کو حقیقی Token سے تبدیل کریں، یا ماحولیاتی متغیر کے ذریعے داخل کریں۔
6. ترتیب محفوظ کر کے کنیکٹر فعال کریں۔

Token کے انتظام کے لیے ماحولیاتی متغیر استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔ کسی بھی طریقے میں حقیقی اسناد والی ترتیب فائل کو ورژن کنٹرول سسٹم میں جمع نہیں کرنا چاہیے۔

چوتھا مرحلہ: Skill نقل کریں

macOS یا Linux میں چلائیں:

cp -r skills/mcd-gacha-collector ~/.workbuddy/skills/

Windows کے WorkBuddy صارفین کا Skill فولڈر یہ ہے:

%USERPROFILE%\.workbuddy\skills\

نقل کرتے وقت پورا mcd-gacha-collector فولڈر برقرار رکھیں، جس میں SKILL.md، بنیادی اسکرپٹس، حوالہ جاتی دستاویزات اور وسائل کی فائلیں شامل ہیں۔

پانچواں مرحلہ: انسٹالیشن کی تصدیق

WorkBuddy ڈائیلاگ میں واپس جا کر درج کریں:

میکڈونلڈز کا ایک کارڈ نکالو

اگر Skill مینو اور غذائیت کے ٹولز کال کر کے نایابی، قیمت اور کیلوریز والا کارڈ واپس کرے تو انسٹالیشن اور MCP کنکشن کامیاب ہے۔

بنیادی استعمال

بجٹ کے مطابق ایک کارڈ نکالیں

50 یوان کے اندر ایک کارڈ نکالو

Skill موجودہ اسٹور کا دستیاب مینو اور غذائی ڈیٹا حاصل کرتا ہے، 50 یوان سے زیادہ قیمت والی اشیا کو خارج کرتا ہے، پھر وزن دار قرعہ اندازی کرتا ہے۔ README کی عملی مثال میں UR سن شائن لیمن ریڈ ٹی، درمیانہ کپ نکلا، جس کی قیمت 10 یوان، کیلوریز 117 kcal اور صحت کی درجہ بندی 63.4 تھی۔

حقیقی نتیجہ اسٹور کے مینو، حقیقی وقت کی قیمت، کارڈ پول کے ڈھانچے اور بے ترتیب انتخاب پر منحصر ہے؛ اس لیے مثال کے کھانے یا قیمت کو مستقل نتیجہ نہ سمجھیں۔

دس کارڈز کی قرعہ اندازی

دس کارڈز نکالو

پوائنٹس کافی ہونے پر Skill مسلسل 10 کارڈز نکال کر نتیجہ زیادہ مکمل انداز میں دکھاتا ہے۔ پوائنٹس ناکافی ہوں تو یہ بتاتا ہے کہ کتنے مواقع کم ہیں اور اگلی بحالی کب ہوگی۔

کلیکشن بک دیکھیں

میری کلیکشن بک؟

کلیکشن ڈیٹا مقامی ledger.json سے جمع کیا جاتا ہے۔ نتیجے میں جمع شدہ کارڈز کی تعداد، SSR، UR، R کی تعداد، تکرار کی تعداد، اوسط کیلوریز اور اوسط صحت کی درجہ بندی شامل ہو سکتی ہے۔

غذائی معلومات تلاش کریں

بگ میک میں کتنی کیلوریز ہیں؟

Skill list-nutrition-foods کے ذریعے کھانا تلاش کرتا ہے۔ README کی مثال میں نتیجہ یہ ہے: بگ میک 513 kcal، پروٹین 27 گرام، چکنائی 26 گرام، سوڈیم 961 ملی گرام، صحت کی درجہ بندی 32.2، اور R سطح میں شامل۔ غذائی معلومات کے لیے MCP سے اس وقت موصول ہونے والے سرکاری ڈیٹا کو ترجیح دی جائے۔

قریبی اسٹور تلاش کریں

قریبی میکڈونلڈز؟

نظام پہلے IP لوکیشن کے ذریعے شہر حاصل کرتا ہے، پھر query-nearby-stores کال کرتا ہے اور MCP کے واپس کردہ فاصلے کے فیلڈ کے مطابق ترتیب دیتا ہے۔ عملی جانچ میں اسٹور API کے عرض بلد و طول بلد ممکنہ طور پر ہمیشہ 0.0 رہ سکتے ہیں، اس لیے پروجیکٹ ان نقاط سے خود فاصلے کا حساب نہیں لگاتا۔

باقی پوائنٹس دیکھیں

قرعہ اندازی کے کتنے مواقع باقی ہیں؟

Skill مقامی لیجر کے پوائنٹس پڑھ کر موجودہ دستیاب مواقع اور اگلی خودکار بحالی کا وقت واپس کرتا ہے۔ یہ پوائنٹس صرف اس پروجیکٹ کا مقامی گیمیفیکیشن نظام ہیں اور میکڈونلڈز کے سرکاری پوائنٹس اکاؤنٹ سے متعلق نہیں۔

حقیقی آرڈر محفوظ طریقے سے بنائیں

جب آپ اپنی پسند کا کارڈ حاصل کریں یا براہ راست خریداری کی درخواست کریں، پروجیکٹ فوراً آرڈر نہیں بناتا بلکہ لازمی دوسری تصدیق کا عمل اختیار کرتا ہے:

1. اسٹور اور خریداری کے قابل کھانا یا کومبو منتخب کریں۔
2. حقیقی قیمت اور دستیاب وصولی کے طریقے حاصل کرنے کے لیے calculate-price کال کریں۔
3. 15 منٹ تک مؤثر ایک بار استعمال ہونے والا quoteToken بنائیں۔
4. صارف کو قیمت کی جانچ کا نتیجہ دکھا کر واضح تصدیق کا انتظار کریں۔
5. بیک اینڈ Token کی تصدیق کرے؛ کامیابی کے بعد create-order کال کرے۔
6. آرڈر نمبر اور ادائیگی کا لنک واپس کریں۔

create-order میں takeWayCode لازمی ہونا چاہیے۔ یہ قدر calculate-price کے واپس کردہ takeWayList سے حاصل کی جانی چاہیے۔ اسے خود سے اندازہ نہیں لگانا چاہیے یا چھوڑنا نہیں چاہیے، ورنہ درخواست 400 واپس کر سکتی ہے۔

عملی مینو میں الگ الگ اشیا کا آرڈر ممکن نہیں ہو سکتا۔ README میں درج 96 سنگل آئٹمز کے canWithOrder سب false ہیں، اس لیے حقیقی آرڈر کے لیے بنیادی طور پر 18 کومبو کارڈز قابل استعمال ہیں۔ سنگل آئٹم کارڈز کلیکشن اور غذائی معلومات دکھانے کے لیے پھر بھی استعمال ہو سکتے ہیں۔

Token کے بغیر کمانڈ لائن تجربہ

ریپوزٹری میں sample_data شامل ہے، جس سے مکمل قرعہ اندازی منطق کو پہلے آف لائن جانچا جا سکتا ہے۔ اسکرپٹ فولڈر میں جائیں:

cd skills/mcd-gacha-collector/scripts

کارڈ پول کی تقسیم جانچیں

python gacha.py sample_data --inspect --budget 50

یہ کمانڈ 50 یوان کے بجٹ میں نمونہ کارڈ پول کا جائزہ لیتی ہے، اور قرعہ اندازی میں شامل کارڈز اور نایابی کی تقسیم کی تصدیق کے لیے موزوں ہے۔

ایک یا دس کارڈز نکالیں

python gacha.py sample_data --draw 1 --budget 50 --ledger /tmp/ledger.json
python gacha.py sample_data --draw 10 --budget 50 --ledger /tmp/ledger.json

--ledger لیجر کا راستہ مقرر کرتا ہے۔ ایک ہی فائل مسلسل استعمال کرنے سے پوائنٹس اور کلیکشن ریکارڈ برقرار رہتے ہیں۔

کلیکشن کے اعدادوشمار دیکھیں

python gacha.py sample_data --collection --ledger /tmp/ledger.json

امکانات کی تقسیم کی نقل کریں

python gacha.py sample_data --simulate 100 --seed 42

نمونے کی ہدف تقسیم SSR 5%، UR 20%، R 75% ہے۔ --seed 42 بے ترتیب نتیجے کو دوبارہ پیدا ہونے کے قابل بناتا ہے، جو ڈیبگنگ اور الگورتھم میں ترمیم سے پہلے اور بعد کے نتائج کے موازنے کے لیے موزوں ہے۔

HTML کارڈ رینڈر کریں

python render.py /tmp/ledger.json --out /tmp/cards.html --last-draw 1

رینڈرر لیجر کے ڈیٹا کو ایک واحد HTML فائل میں تبدیل کرتا ہے، تاکہ براؤزر میں آخری مرتبہ نکالے گئے کارڈز دیکھے جا سکیں۔

خودکار جانچ چلانا

python selftest.py

بنیادی منطق میں 105 خودکار جانچیں شامل ہیں۔ اسکورنگ، پوائنٹس، نایابی یا کارڈ ڈرا کرنے کے کوڈ میں ترمیم کے بعد یہ کمانڈ دوبارہ چلانی چاہیے۔

صحت اور نایابی کو سمجھنا

ہر آئٹم کی صحت کی درجہ بندی تین پہلوؤں کے وزنی حساب سے کی جاتی ہے:

• پروٹین کی کثافت 35%۔
• کم کیلوری کا اشاریہ 40%۔
• کم سوڈیم کا اشاریہ 25%۔

نایابی کے لیے نسبتی درجہ بندی کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے، جس میں موجودہ ڈیٹا کی تقسیم کے مطابق پرسنٹائل حدود مقرر کی جاتی ہیں۔ اس طرح کسی اسٹور میں کافی جیسے زیادہ اسکور والے آئٹمز نہ ہونے کی صورت میں وہاں SSR مکمل طور پر ختم نہیں ہوتا۔ README کے ایک حقیقی ٹیسٹ پول میں پرسنٹائلز لاگو کرنے کے بعد 3 SSR، 7 UR اور 13 R کارڈ حاصل ہوئے۔

کمبو براہِ راست انفرادی آئٹمز کے وزن استعمال نہیں کرتے، کیونکہ کمبو کی مجموعی کیلوریز فطری طور پر زیادہ ہوتی ہیں۔ پروجیکٹ کمبو کے لیے الگ الگورتھم استعمال کرتا ہے: پروٹین کی کثافت 40%، سوڈیم کی کثافت 35%، کیلوری کا بوجھ 25%، اور پرسنٹائل حدود بھی الگ سے شمار کی جاتی ہیں۔

صحت کی درجہ بندی اور نایابی صرف تفریحی موازنے کے لیے ہیں، یہ طبی، غذائی یا کسی اور پیشہ ورانہ مشورے کا متبادل نہیں ہیں۔

اعلیٰ درجے کی ڈیولپمنٹ اور خرابیوں کی جانچ

MCP غذائی ڈیٹا کی درست解析

list-nutrition-foods کی جانب سے واپس کیا جانے والا data JSON صفحے کے بجائے CSV سٹرنگ ہو سکتا ہے۔ پروجیکٹ میں اس کے لیے مخصوص parse_nutrition_csv解析 منطق فراہم کی گئی ہے۔ کلائنٹ کو وسعت دیتے وقت یہ فرض نہ کریں کہ یہ ہمیشہ فہرست ہی ہوگی۔

structuredContent لفافہ کھولنا

MCP کا کاروباری ڈیٹا structuredContent.data میں موجود ہو سکتا ہے، اور اس کے اندر کی قدر اب بھی لغت، فہرست یا سٹرنگ ہو سکتی ہے۔ جواب کو پراسیس کرتے وقت پہلے بیرونی لفافہ کھولیں، پھر اصل قسم کے مطابق解析 کار بھیجیں۔

فرنٹ اینڈ اور بیک اینڈ الگورتھم میں یکسانیت برقرار رکھنا

ویب ورژن تعمیر کے وقت حساب کرتا ہے: tools/gen_web_data.py ڈیٹا تیار کرتا ہے، جبکہ web/build.py اسے ایک واحد فائل والے صفحے میں شامل کرتا ہے۔ فرنٹ اینڈ اسکورنگ الگورتھم کو دوبارہ نافذ نہیں کرتا، جس سے دونوں جانب نتائج میں عدم مطابقت کا امکان کم ہوتا ہے۔

ڈیٹا تیار کرنے، فیلڈ میپنگ یا ویب ٹیمپلیٹ میں ترمیم کے بعد tools/parity_check.py چلایا جا سکتا ہے۔ ریپوزٹری میں یکسانیت کی 99 جانچیں درج ہیں، جو HTML، JavaScript، کارڈ پول کی تقسیم اور فیلڈز کی مطابقت کا احاطہ کرتی ہیں۔

بیک اینڈ اسٹور解析 کی توثیق

بیک اینڈ server ڈائریکٹری میں موجود ہے اور IP لوکیشن، MCP کلائنٹ اور آرڈر انٹرفیس کے لیے Python کی معیاری لائبریری استعمال کرتا ہے۔ اسٹور解析 منطق کے لیے مزید 15 assertions موجود ہیں۔ 105 Skill خودکار جانچوں اور 99 ویب جانچوں کے ساتھ، پروجیکٹ میں کل 219 assertions درج ہیں۔

اسٹور کے طول و عرض پر انحصار نہ کریں

README کے حقیقی ٹیسٹ کے نتائج کے مطابق، query-nearby-stores سے واپس آنے والے طول و عرض کے فیلڈز ممکن ہے سب 0.0 ہوں۔ زیادہ قابلِ اعتماد حکمتِ عملی یہ ہے کہ پہلے IP کے ذریعے شہر حاصل کریں، پھر شہر اور مقام کے کلیدی الفاظ سے تلاش کریں، اور انٹرفیس کی جانب سے واپس کیے گئے distance کے مطابق ترتیب دیں۔

نمائشی کارڈ اور قابلِ آرڈر کارڈ میں فرق کریں

مینو میں دکھائی دینے والا کھانا لازماً الگ سے خریدنے کے قابل نہیں ہوتا۔ خریداری کی خصوصیت بناتے وقت MCP کے واپس کردہ آرڈر کی اہلیت کے اسٹیٹس کو چیک کریں، اور صارف کو ترجیحاً جائز کمبو منتخب کرنے کی رہنمائی کریں۔ صرف اس لیے آرڈر بنانے کا فرض نہ کریں کہ کارڈ دکھایا جا سکتا ہے۔

Token اور آرڈر آپریشنز کی حفاظت

• Token فراہم کرنے کے لیے ترجیحاً ماحول کے متغیرات استعمال کریں۔
• حقیقی Token کو mcp-config.example.json میں نہ لکھیں۔
• آرڈر دینے سے پہلے ہمیشہ قیمت دوبارہ چیک کریں۔
• ایک بار استعمال ہونے والے quoteToken اور اس کی میعاد کی توثیق کریں۔
• صرف صارف کی واضح تصدیق کے بعد create-order کال کریں۔
• ٹیسٹ آرڈرز سنبھالتے وقت احتیاط کریں اور تصدیق کریں کہ انہیں بروقت منسوخ کرنا ضروری ہے یا نہیں۔

کن صارفین کے لیے موزوں ہے

• وہ ڈیولپرز جو میک ڈونلڈز کے MCP کال کے طریقۂ کار کو سیکھنا چاہتے ہیں۔
• وہ عملی ماہرین جو WorkBuddy Agent Skill تیار کرنا چاہتے ہیں۔
• وہ صارفین جو کارڈ جمع کرنے، کارڈ ڈرا اور کلیکشن بک کے طریقۂ کار پسند کرتے ہیں۔
• وہ ملازمین یا طلبہ جو ہلکے پھلکے انداز میں کھانوں کی کیلوریز اور غذائی ترکیب کا موازنہ کرنا چاہتے ہیں۔
• وہ انجینئرز جنہیں MCP ڈیٹا解析، قیمت کی تصدیق اور محفوظ آرڈر دینے کے طریقۂ کار کا مطالعہ کرنا ہے۔

خلاصہ

میک کارڈ کلیکٹر مینو کی تلاش، غذائی موازنے، کارڈ جمع کرنے اور حقیقی آرڈر دینے کو ایک مکمل عمل میں جوڑتا ہے۔ پہلی بار استعمال کرتے وقت، آپ پہلے آن لائن صفحے کے ذریعے انٹرفیس سمجھ سکتے ہیں، پھر نمونہ ڈیٹا کے ساتھ کمانڈ لائن ٹیسٹ چلا سکتے ہیں؛ منطق درست ہونے کی تصدیق کے بعد McDonald's MCP Token ترتیب دیں اور Skill کو WorkBuddy میں انسٹال کریں۔

عملی استعمال کے دوران ڈیٹا فارمیٹ کے فرق، اسٹور انٹرفیس کی پابندیوں، کمبو کی آرڈر کے لیے دستیابی اور دوبارہ تصدیق کے طریقۂ کار پر خصوصی توجہ دیں۔ تمام قیمتیں، دستیابی کی صورتِ حال اور کھانے سے متعلق معلومات McDonald's کے سرکاری چینلز کے حقیقی وقت کے نتائج کے مطابق ہونی چاہییں۔